Explicit pore pre-conditioning and inverse design of amorphous nanoporous carbon
यह शोध पत्र अमोर्फस नैनोपोरस कार्बन के लिए एक इनवर्स डिज़ाइन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो पोर ज्योमेट्री को संश्लेषण आउटपुट के बजाय एक डिज़ाइन इनपुट के रूप में मानता है, और पूर्व-निर्धारित छिद्रों के चारों ओर कार्बन विकसित करके और पार्टिकल स्वार्म ऑप्टिमाइज़ेशन के माध्यम से निर्माण मापदंडों को अनुकूलित करके लक्षित पोर साइज डिस्ट्रीब्यूशन और संरचनात्मक गुणों को सफलतापूर्वक पुनर्गठित करता है।
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एक ऐसी सामग्री की कल्पना करें जो इतने सूक्ष्म छिद्रों से भरी हो कि वह एक बैटरी की तरह चार्ज को रोक सके, हमारे द्वारा ली जाने वाली हवा को छान सके, या हमारे पानी को साफ कर सके। यह सामग्री नैनोपोरस कार्बन (nanoporous carbon) है, जो शुद्ध कार्बन परमाणुओं से बनी एक स्पंज जैसी संरचना है, जो एक अराजक और अव्यवस्थित जाल के रूप में व्यवस्थित हैं। इसकी शक्ति कार्बन स्वयं से नहीं, बल्कि इसके भीतर फंसे खाली स्थानों के आकार और माप से आती है। यदि छेद बहुत बड़े हैं, तो सामग्री कुशलतापूर्वक चार्ज नहीं रख पाएगी; यदि वे बहुत छोटे हैं, तो आयन (ions) अंदर नहीं जा पाएंगे। दशकों से, वैज्ञानिक इन सामग्रियों को डिजाइन करने के लिए यह सिम्युलेट (simulate) करने का प्रयास करते रहे हैं कि उन्हें प्रयोगशाला में कैसे बनाया जाता है—कार्बन को गर्म और ठंडा करना जब तक कि वह एक निश्चित आकार में स्थिर न हो जाए। हालाँकि, यह दृष्टिकोण एक मूर्ति को गढ़ने के लिए दीवार पर मिट्टी फेंकने और इस उम्मीद में रहने जैसा है कि वह सही रूप में गिरेगी। छिद्रों का अंतिम आकार प्रक्रिया का परिणाम होता है, न कि वह विकल्प जिसे वैज्ञानिक चुन सके। वे तापमान या ठंडा होने की गति निर्धारित कर सकते हैं, लेकिन वे सीधे तौर पर यह निर्दिष्ट नहीं कर सकते कि सामग्री में किसी विशेष बैटरी तरल या गैस के साथ पूर्णतः काम करने के लिए छिद्रों का एक विशिष्ट पैटर्न होना चाहिए।
शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस प्रक्रिया को उलट दिया है। छिद्रों के सही बनने की उम्मीद करने के बजाय, वे उन छिद्रों से शुरुआत करते हैं जिन्हें वे चाहते हैं और उनके चारों ओर कार्बन का निर्माण करते हैं। एक नए अध्ययन में, उन्होंने प्रदर्शित किया कि कैसे एक विशिष्ट आकार के खाली गोलों (spheres) को एक आभासी बॉक्स में रखकर नैनोपोरस कार्बन को डिजाइन किया जा सकता है, जो किसी विशिष्ट कार्य के लिए आवश्यक छिद्रों के आकार के सटीक वितरण की नकल करता है। इसके बाद, वे इन खाली गोलों के चारों ओर रिंग-दर-रिंग कार्बन परमाणुओं को उगाते हैं, परमाणुओं को इस तरह सावधानी से व्यवस्थित करते हैं कि वे छिद्रों को कुचल न दें। क्योंकि कंप्यूटर केवल छिद्रों के आकार को देखकर यह अनुमान नहीं लगा सकता कि कार्बन कैसे व्यवस्थित होगा, टीम ने एक स्मार्ट सर्च एल्गोरिदम (search algorithm) का उपयोग किया ताकि निर्माण के नियमों को तब तक सुधारा जा सके जब तक कि परिणामी सामग्री एक वांछित ब्लूप्रिंट से मेल न खा जाए। एक बार संरचना बन जाने के बाद, उन्होंने खुरदरे किनारों को चिकना करने और रासायनिक बंधों (chemical bonds) को ठीक करने के लिए इसे एक संक्षिप्त, उच्च-तापमान की 'झटका' (shake) दी, जिससे सावधानीपूर्वक डिजाइन किए गए छिद्र सुरक्षित रहे। परिणाम एक ऐसी सामग्री है जहाँ रिक्त स्थान की ज्यामिति एक विनिर्देश (specification) है, कोई दुर्घटना नहीं।
शोधकर्ताओं ने इस पद्धति का परीक्षण दो बहुत अलग चुनौतियों के विरुद्ध किया। सबसे पहले, उन्होंने एक वास्तविक कार्बन संरचना को फिर से बनाने की कोशिश की जिसे मानक हीटिंग और कूलिंग विधियों का उपयोग करके पिछले सिमुलेशन में बनाया गया था। उन्होंने कंप्यूटर को छिद्रों का लक्षित आकार दिया और उसे एक मिलान करने वाली संरचना बनाने के लिए कहा। सर्च एल्गोरिदम ने निर्माण के नियमों को, जैसे कि कार्बन परमाणु छिद्र की दीवारों से कितनी दूर रहते हैं और कार्बन रिंग कितनी सख्त हैं, तब तक समायोजित किया जब तक कि नया ढांचा मूल संरचना के लगभग समान नहीं हो गया। अंतिम सामग्री संदर्भ के घनत्व, सतह क्षेत्र और छिद्र आकार वितरण से लगभग पांच प्रतिशत के भीतर मेल खाती थी। इसने सिद्ध किया कि यह विधि एक जटिल, अव्यवस्थित संरचना को उसके अंतिम आकार को देखकर रिवर्स-इंजीनियर (reverse-engineer) कर सकती है।
इस पद्धति को और आगे बढ़ाने के लिए, टीम ने एक "बाइमोडल" (bimodal) वितरण बनाने की कोशिश की, जिसका अर्थ है कि इसे एक ही समय में दो अलग-अलग समूहों के छिद्रों की आवश्यकता थी: कुछ बहुत छोटे और कुछ बहुत बड़े। यह एक कठिन आकार है जिसे मानक सिमुलेशन विधियाँ बनाने में संघर्ष करती रही हैं क्योंकि वे आमतौर पर केवल एक औसत आकार ही उत्पन्न करती हैं। कार्बन विकास के एक विशिष्ट प्रकार के नियम का उपयोग करते हुए, टीम ने छोटे और बड़े दोनों प्रकार के छिद्रों के साथ एक संरचना सफलतापूर्वक बनाई, जो लक्षित पैटर्न से मेल खाती थी। हालाँकि, उन्होंने पाया कि सभी निर्माण नियम हर लक्ष्य के लिए काम नहीं करते। जब उन्होंने एक अलग सेट के नियमों का उपयोग करके उसी बाइमोडल आकार को बनाने की कोशिश की, तो कंप्यूटर छिद्रों को सही ढंग से रखने में विफल रहा, जिससे पता चला कि कार्बन परमाणु कैसे जुड़ते हैं, यह चुनाव वांछित परिणाम के आधार पर बहुत महत्वपूर्ण है। खोज के इतिहास का विश्लेषण करके, शोधकर्ता यह बता सके कि कौन से नियम आवश्यक थे और कौन से अप्रासंगिक थे, जिससे उन्हें निर्माण पूरा होने से पहले ही विफल प्रयास को पहचानने की अनुमति मिली।
अंतिम चरण में स्थानीय रसायन विज्ञान को ठीक करने के लिए हीटिंग की एक छोटी अवधि शामिल थी, जिसे एनीलिंग (annealing) कहा जाता है। प्रारंभिक निर्माण ने एक ऐसा नेटवर्क बनाया जिसमें सही छिद्र तो थे, लेकिन वह रासायनिक रूप से अधूरा था, जिसमें कई कार्बन परमाणुओं में स्थिरता के लिए आवश्यक बंध (bonds) की कमी थी। हीटिंग प्रक्रिया ने परमाणुओं को हिलने और पुन: जुड़ने की अनुमति दी, जिससे इन कमजोर स्थानों को ठीक किया गया बिना सावधानीपूर्वक रखे गए छिद्रों को नष्ट किए। इस संक्षिप्त उपचार के बाद, सामग्री की आंतरिक संरचना बहुत अधिक एक वास्तविक, स्थिर कार्बन नेटवर्क की तरह हो गई, जिसमें सही संख्या में रासायनिक बंध और संदर्भ से मेल खाता घनत्व था। छिद्र उनकी डिजाइन की गई स्थितियों में बने रहे, हालांकि कार्बन कंकाल के कसने के साथ वे थोड़े चौड़े हो गए। अध्ययन दर्शाता है कि जबकि स्थानीय रसायन विज्ञान को स्थिर होने के लिए अभी भी भौतिकी के नियमों की आवश्यकता है, छिद्रों का समग्र आकार अब एक डिजाइन विकल्प हो सकता है। यह ध्यान को "यह प्रक्रिया क्या बनाएगी?" के बजाय "हमें इस सामग्री से क्या करवाना है?" और उसके अनुसार इसे बनाने की ओर स्थानांतरित करता है।
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