(纯计算)北京大学李彦团队J. Am. Chem. Soc.: 基于机器学习力场的单壁碳纳米管手性依赖动力学

本文介绍了北京大学李彦教授课题组在《J. Am. Chem. Soc.》上发表的研究，该研究利用机器学习力场（MLFFs）驱动的分子动力学（MD）模拟，探索了单壁碳纳米管（SWCNTs）在钴催化剂上的生长过程中手性依赖的动力学。研究背景在于单壁碳纳米管的手性起源长期未解，而理论方法在此领域具有重要作用。研究目的是通过微观动力学建模，揭示SWCNTs生长的手性偏好及其机制。研究结论表明，五边形缺陷在成核后迅速形成并消失，这一过程不仅控制纳米管的直径，还显著影响手性分布，特别是对（6,5）手性的偏好。这项工作为理解SWCNTs的手性依赖动力学提供了新的视角和方法。