帮助材料科学家合成目标纳米材料的新方法

来自京都大学综合细胞材料科学研究所(iCeMS)的Daniel Packwood和东京理工学院的Taro Hitosugi开发出了一种新方法。该方法需要将分子的化学性质与因相互作用而形成的纳米结构相结合。

如图所示，分子间彼此相互作用并自行排列。这种新的模拟方法可以帮助找到分子间相互作用的最佳方式，进而构建所需纳米结构材料，比如用作纳米电线的材料。图片来源：Izumi Mindy Takamiya

通过机器学习方法生成所需数据，数据随后被用来创建图表，然后根据分子形成的纳米尺寸大小对各种分子进行分类。这种方法能够帮助材料科学家找到最适用于合成目标纳米材料的分子。

如果利用自下而上的方法来制造纳米材料，关键是要找到“前体分子”，它们在自组装过程中相互作用并相互配合。然而，了解前体分子如何相互作用以及它们将要形成的形状却是一个重大挑战。

在这一背景下，由于石墨烯纳米带在组织工程、电子、生物成像和建筑等方面的应用前景广阔，自下而上的制备方式得到了广泛关注。使用联蒽前体分子，是制造这些石墨烯纳米带的一种方法。溴基团通过与铜基底相互作用形成纳米尺寸的链。这些链经加热后转变为石墨烯纳米带。

为制备得到石墨烯纳米带，Hitosugi和Packwood使用这种方法测试了他们的模拟器。他们将关于可附着联蒽上的各种分子化学性质数据输入到模型中，以使其“官能化”并使其与铜相互作用。这些数据经历了一系列过程，最终形成了一张“树状图”。

结果表明：氢分子连接到联蒽会导致稳健的一维纳米链扩展。氨基、氯、溴、氟和乙烯基官能团会形成十分强韧的纳米链。甲基和三氟甲基官能团会导致弱一维分子岛状结构的扩展，醛和氢氧基团则会导致二维瓦状结构的扩展。

在树形图中生成的数据基于所能获取的温度数据而改变。当相互作用在-73℃下进行时，上述类别也能适用。然而，结果会随温度升高而发生改变。据团队介绍，该数据可在低温下应用，其官能团的化学性质对纳米形状的影响十分明显。

该方法也可应用于其它前体分子和底物。研究人员声称，他们的技术类似于元素周期表：根据原子间的相互联系而对原子进行分类。

“然而，为真正证明树状图或其他基于信息学的方法对材料科学和周期表一样有价值，我们必须将它们纳入真正的自下而上的纳米材料制备实验，”研究人员在他们的研究中总结道，“我们目前正在实验室中寻求这个方向。”

原文来自azonano，原文题目为New Approach Could Aid Materials Scientists to Synthesize Target Nanomaterials，由材料科技在线团队翻译整理。