Un escaneo de alto rendimiento de posibles composiciones para una nueva clase de materiales conocidos como MXenes brinda a los investigadores una guía invaluable para elegir el mejor candidato entre los millones de posibles recetas de materiales. El estudio de simulación realizado por investigadores del Instituto A * STAR de Computación de Alto Rendimiento es un avance significativo en el campo de los MXenes, que tienen un gran potencial en aplicaciones de almacenamiento de energía de próxima generación.

Los materiales bidimensionales (2-D) son una clase relativamente nueva de materiales que muestran una amplia gama de propiedades inusuales asociadas con su capacidad para restringir el movimiento de electrones y energía en un plano 2-D. Las aleaciones MXene son una clase de materiales 2-D descubierta recientemente, que posiblemente podría consistir en cualquiera de los millones de posibles arreglos de metales de transición (como molibdeno o titanio), carbono y nitrógeno. Estas características se reflejan en el nombre 'MXene':la 'M' representa átomos de metal, la 'X' denota carbono y nitrógeno, mientras que el sufijo 'ene' indica la estructura atómica 2-D de los materiales.

"Dado que los MXenes son nuevos, todavía queda mucho por aprender sobre su estructura y propiedades, ", dice Teck Leong Tan de A * STAR." Como las aleaciones MXene se forman mezclando diferentes tipos de elementos de transición en diferentes composiciones, las posibilidades de aleación en MXenes son enormes. Así que desarrollamos un método computacional de alto rendimiento para predecir las estructuras probables y las fases estables de diferentes aleaciones de MXene en todos los rangos de composición y temperaturas ".

Aunque hay muchas posibles composiciones de aleación MXene, la mayoría no será estable. El desafío al que se enfrentan los científicos de materiales ha sido cómo barrer de manera eficiente la gran cantidad de configuraciones de aleación para identificar aquellas con la energía de formación más baja y, por lo tanto, con la mayor estabilidad. Los enfoques convencionales de cálculo de los 'primeros principios' son demasiado intensivos en computación para que un escaneo de este tipo sea factible.

"Nuestro enfoque utiliza lo que se llama un método de expansión de clústeres para 'aprender' las interacciones efectivas entre átomos, lo que permite una evaluación rápida de las energías de formación de millones de estructuras de aleación MXene, "dice Tan.

El escaneo realizado en colaboración con la Universidad Drexel en los EE. UU., reveló que los MXenes a base de molibdeno mezclados con vanadio, tantalio niobio o titanio, parecen formar las estructuras ordenadas más estables. Sin embargo, el titanio tiende a formar estructuras ordenadas "asimétricas" estables que antes no se consideraban viables.

"Nuestro escaneo nos permite predecir las estructuras de las aleaciones MXene que aún no se han fabricado y estimar la probabilidad de su fabricación desde un punto de vista termodinámico. Y para las aleaciones MXene conocidas, nuestras estructuras predichas son consistentes con los resultados experimentales ".