Notice bibliographique
Résumé
The current research concerns the efficient, i.e., low cost computational modelling of interface properties through the development of advanced methodologies to model interface properties in complex systems, for instance, the interaction energy between a nanomaterial and a biomolecule in a solvent.The design of materials in catalysis, energy conversion, nanomedicine and nanosafety is of great importance [1] and has significantly improved by computational materials modelling.In the present study, quantum chemical methods are used to describe electronic structure properties of material surfaces, while molecular dynamics simulations are used to compute interaction energies between the materials and chemical or biochemical compounds.The materials of interest include metals, semiconductors, carbon nanotubes, polymers, amorphous carbon and graphene.Intermolecular interactions between nanomaterials and chemical or biomolecular compounds in water are studied through molecular dynamics simulations of potentials of mean forces [2, 3], e.g., the interaction energy of a protein adsorbed on a metal surface in water is computed on the atomistic and meso-scale, where molecular and coarse grained force fields are utilised in the simulations, while water interface properties, such as the wettability of material surfaces, are obtained through molecular dynamics simulations of contact angles and immersion enthalpies [4].Moreover, the free energy of solvation (water) including the vibrational entropy of the materials consists of a novel descriptor [5], and is examined through molecular dynamics simulations on the semi-empirical tight binding density functional theory level [6].The interaction energies of aggregated nanoparticles in water [3,7] and the dissolution of ions from a metal (oxide) surface are significant interface descriptors in the quest for safe materials.Latter descriptors are obtained through calculations of the free energy of the material with an atomic vacancy on the surface layer [5].
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».