Uso de algoritmo genético e simulações atomísticas para otimização e análise das propriedades de nanofilamentos de carbono

Abstract

Nanofilamentos de carbono (NTHs) são materiais unidimensionais sintetizados a partir de moléculas aromáticas variadas, como benzeno e compostos heterocíclicos. NTHs despertaram grande interesse científico e tecnológico devido às suas propriedades mecânicas, que combinam a resistência dos nanomateriais de carbono com a flexibilidade dos polímeros. Entretanto, há carências na literatura quanto ao entendimento das relações estrutura-propriedade desses materiais, como a ausência de trabalhos teóricos sobre nanofilamentos derivados de moléculas heterocíclicas de cinco membros, e a dificuldade de se estudar sistematicamente estruturas complexas desses materiais (formadas a partir de benzeno). O presente trabalho procura contribuir em ambos os aspectos a partir de uma combinação de cálculos de Teoria do Funcional da Densidade (DFT), simulações de dinâmica molecular, e a implementação de um algoritmo genético. Cálculos DFT revelaram que NTHs derivados de tiofeno, furano e pirrol possuem boa estabilidade e propriedades mecânicas excelentes, bem como um band gap eletrônico inferior ao dos materiais derivados de benzeno, devido à presença de heteroátomos, o que sugere que esses NTHs podem ser usados em aplicações nanoeletrônicas. O algoritmo genético implementado foi capaz de gerar NTHs complexos com diferentes propriedades otimizadas, como estabilidade relativa (baixa energia) e rigidez (alto Módulo de Young), mostrando ser um método eficaz para a exploração sistemática de novas estruturas desses materiais.

Carbon nanothreads (NTHs) are one-dimensional materials synthesized from varied aromatic molecules, like benzene and heterocycilic compounds. NTHs arouse great scientific and technological interest due to their mechanical properties, which combine the strength of carbon nanomaterials with the flexibility of polymers. However, there are gaps in the literature in regard to the understanding of the structure-property relationships in these materials, such as the lack of theoretical works on NTHs derived from five-membered heterocyclic molecules, and the difficulty of systematically studying the complex structures of these materials (formed from benzene). This work attempts to contribute to both questions with a combination of Density Functional Theory (DFT) calculations, molecular dynamics simulations, and the implementation of a genetic algorithm. DFT showed that NTHs derived from thiophene, furan and pyrrole exhibit good stability and outstanding mechanical properties, as well as a band gap inferior to those of benzene-derived materials, due to the presence of heteroatoms, which suggests that these NTHs may be potentially used in nanoelectronic applications. The implemented genetic algorithm was able to generate complex NTHs with different optimized properties, such as relative stability (low energy) and stiffness (high Young’s Modulus), showing to be an effective method for the systematic exploration of new structures for these materials.