快照：利用分子动力学（MD）仿真模拟在液态铜表面生成石墨烯 （图片来源：Santiago Cingolani）
石墨烯当属上世纪最令人兴奋的科学发现之一，而它又与我们的生活如此接近。石墨烯是碳的一种同素异形体，换句话说，除原子结构不同外，它与石墨本是同一种物质。此外，石墨烯为新技术的出现和应用开辟了新的方向。
石墨烯是一种2维材料，即每层石墨烯仅有1个原子的厚度，但其强度却与世界上最坚硬的合金相当，同时还足够轻、足够柔韧。这一宝贵而独特的复合特性激起了多个领域科研人员的研究热情，推动了石墨烯在下一代电子设备、工业产品和工具的新型涂层以及新的生物医学技术方面的应用研究。
石墨烯渲染图，图中共显示了3层石墨烯结构 （图片来源：CC0 public）
凡事具有两面性。或许正是石墨烯巨大的（应用）潜力导致了其如今面临的最大挑战之一——难以大规模生产，与此同时，对石墨烯的需求却日渐增加。最近有研究提出，使用液态铜催化剂或可快速、高效地生产石墨烯，然而，对于生成石墨烯的这一短暂而混乱的过程中分子间的相互作用，科研人员却不甚了解，因此尚不能利用这一方法可靠地生产高质量石墨烯。
在液态铜表面生成石墨烯 （图片来源：Jankowski M., et al.）
为了应对这一挑战，一支来自德国慕尼黑工业大学（TUM）的研究团队使用于利希超算中心（JSC）和莱布尼茨超算中心（LRZ）的JUWELS和SuperMUC-NG高性能计算机（HPC）通过模拟在液态铜中生成石墨烯的过程，试图寻找能够快速制备石墨烯的新方法。
实验之外的手段
石墨烯的优良特性主要得益于碳原子均匀排列形成的晶格结构，因此如果生产的石墨烯混有杂质便一文不值。在实验室和一些仅需要少量石墨烯的使用场所，研究人员可以用胶带从（块状）石墨上撕下来几层石墨烯，就像用胶带等粘掉衣服上的宠物毛发那样。尽管这种方法能够可靠地获取无杂质的石墨烯，但它显然无法用于工业化生产。
工厂需要能够快速而廉价的生产高品质石墨烯的可靠方法。目前比较有希望的方法之一是利用液态金属催化剂加速碳原子的自组装过程，即分子前驱体（比如甲烷）在液态金属表面生长为单层石墨烯的过程。尽管液态环境提供了高效生产石墨烯的可能性，但同时也带来了一些难题，比如能够融化典型金属（比如铜，熔点约为1083℃）的高温环境。
研究人员在设计新材料时，往往通过实验分析原子在不同环境下的相互作用。尽管技术进步为观察极端环境（比如高温）下原子尺度的现象提供了条件，但实验技术还无法观察到驱动材料的原子结构正确变化的超快反应（或者反应可能在哪些方面引入了杂质）。这正是计算机仿真能够大展拳脚的领域，不过，模拟动态系统（比如液体）的特性也并非那么容易。
Andersen解释道，“描述类似这样的现象需要用到分子动力学（MD）仿真来得到正确的结果。当然，需要足够规模的系统才能正确模拟液体的特性。”不同于实验，分子动力学仿真使得研究人员能够从不同的角度观察原子尺度发生的反应，并随时中断仿真进行分析。
尽管MD仿真使得研究人员能够观察到无法通过实验观察到的、涉及独立原子运动和化学反应的现象，但也面临着相应的挑战。挑战之一便是仿真精度和计算成本之间的权衡：当依赖精确的从头算方法驱动MD仿真时，要获得足够大规模和足够长时间的仿真来精确模拟化学反应需要消耗的极为可观的计算成本。
最近，Andersen和她的同事在JUWELS上使用大约2500个核、持续计算了一个多月才完成仿真。即便不考虑高昂的计算成本，该团队也仅能模拟1500个原子在皮秒量级的反应。虽然这些数字听起来可能不大，但已经是在液态铜上对石墨烯进行的从头算MD仿真中规模最大的一次。该团队借助这些高精度仿真结果开发更低成本的、驱动MD仿真的方法，从而在不降低计算精度的情况下，完成更大规模、更长时间的仿真。
强化弱项
该团队在《化学物理学报》杂志上发表了他们破纪录的仿真工作，并和他们不久前发表于《美国化学学会-纳米材料》中的实验结果作比较。
Andersen表示，目前像JUWELS和SuperMUC-NG这样的超级计算机能够支持团队完成这样的仿真。下一代计算机将提供更多可能，研究人员能够更快速地完成更大规模、更长时间的仿真。
Andersen在2014年取得博士学位，她认为同一时期的石墨烯研究已经出现了爆发式发展。她谈到，“石墨烯成为了近几年的研究热点。人们密切地关注它，而它也几乎贯穿了我的整个科研生涯。”尽管使用液态催化剂生产石墨烯的技术仍需要更多研究，但Andersen认为，HPC和实验手段双管齐下对于推动石墨烯研究，进而实现商业化和工业化应用非常重要。她认为，“在这项研究中，理论研究与实验研究可以实现互补，而这也是我目前的工作方向。”
翻译：张宇哲
审校：董子晨曦
引进来源：高斯超算中心
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