Phát hiện cách sắp xếp của nguyên tử trong các loại vật liệu

Công trình này đánh dấu bước phát triển của các loại vật liệu mới được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau.

“Chúng tôi muốn hiểu cấu trúc mạng tinh thể của các loại vật liệu – chẳng hạn như vị trí của các phân tử trong ma trận của một loại vật liệu – để có nền tảng thấu hiểu cách cấu trúc đó ảnh hưởng đến tính năng của vật liệu đó,” Jacob Jones cho biết, giáo sư ngành khoa học vật liệu và kĩ sư tại đại học North California và là đồng tác giả của bài báo.

“Đây là một tiến bộ quan trọng có thể giúp chúng ta phát triển được những loại vật liệu dùng được trong tất cả mọi nơi, từ chế tạo và thiết bị điện tử đến các phương tiện đi lại và công nghệ nano.”

Bước đầu tiên trong việc hiểu cấu trúc tinh thể là bắn phá một mẫu vật liệu đó bằng electron, photon và các hạt hạ phân tử khác, sử dụng công nghệ như nguồn Công phá Neutron ở phòng thí nghiệm Oak Ridge hay nguồn hay nguồn Photon cao cấp ở phòng thí nghiệm quốc gia Argonne. Các nhà nghiên cứu có thể đo được góc và năng lượng của các hạt này khi chúng di chuyển hỗn loạn trên khắp bề mặt vật liệu.

Theo cách truyền thống, dữ liệu từ những thí nghiệm nhỏ này đã được phân tích dựa trên kĩ thuật phân tích “sắp xếp trên diện tích nhỏ nhất” để suy luận ra cấu trúc tinh thể của vật liệu đó. Nhưng những phương pháp này còn hạn chế, chúng có thể cho biết cấu trúc của chất liệu đó – nhưng chúng không miêu tả chính xác sự phân hóa bên trong cấu trúc phân tử, bởi vì chúng chỉ dựa trên các khả năng.

“Phương pháp diện tích nhỏ nhất là một kĩ thuật đơn giản, nhưng nó không cho phép ta miêu tả cấu trúc tinh thể một cách chính xác để trả lời tất cả các câu hỏi về chất liệu đó mà các nhà khoa học đặt ra,” Alyson Wilson cho biết, một giáo sư số liệu ở đại học North California và đồng tác giả của bài báo. “Nhưng chúng tôi cũng có các phương pháp khác có thể chinh phục được thử thách này, và đó là những gì chúng tôi đã làm với nghiên cứu này.”

Trong thực tế, khoảng cách giữa các hạt nguyên tử là không cố định – nó không cố định trong toàn bộ mẫu thí nghiệm. “Hiểu được sự thay đổi đó, giờ đã trở nên hoàn toàn có thể với cách thức mới này, và nó cho phép ta phân loại vật liệu theo một cách mới và đa dạng hơn,” Jones cho biết.

“Ví dụ, các nguyên tử đều dao động,” Wilson cho biết. “Và độ lớn của dao động đó được quyết định bởi nhiệt độ. Các nhà nghiên cứu muốn biết những dao động đó chịu ảnh hưởng của nhiệt độ như thế nào trên tất cả các vật liệu. Và công cụ Bayesian đã cho chúng tôi những khả năng thay thế tác dụng nhiệt trên các loại vật liệu.”

“Cách tiếp cận này cho phép chúng ta phân tích dữ liệu bằng nhiều kĩ thuật xác định đặc tính của vật liệu – tất cả các loại quang phổ, trắc phổ cỡ lớn – và đầy đủ các tính năng của tất cả các loại vật chất,” Jones cho biết.

“Thành thật mà nói thì việc này rất phấn khích,” Jones nói thêm, giám đốc cơ sở Phân tích của đại học North California, nơi chứa đựng rất nhiều loại công cụ thí nghiệm của nghiên cứu này. “Chúng tôi cũng có dự định sử dụng những kĩ thuật này để kết hợp dữ liệu từ nhiều thí nghiệm khác nhau, để phát hiện nhiều hướng nhìn mới trong cấu trúc vật liệu hơn,” Wilson cho biết.

Vân Trang (Theo Phys)