Глава 94. Моделирование •
Обнаружение небольшой проблемы не означает, что анализ данных по диселениду вольфрама завершён.
Цель приезда Сюй Чуаня заключалась в том, чтобы помочь проанализировать и найти данные, которые препятствуют полной кристаллизации диселенида вольфрама в процессе его укладки, а не проблему потери материала в самом начале.
Конечно, последнее также очень важно, ведь небольшой пиковый участок напрямую влияет на выход продукта на десять с лишним процентных пунктов.
Поэтому в ближайшее время его научному руководителю и старшим товарищам предстоит много работы.
Если они хотят продолжать идти по пути синтеза в растворителе, то необходимо выяснить, чем вызван этот небольшой пиковый участок.
Что касается Сюй Чуаня, то, поняв значение этих экспериментальных данных, он вернулся в своё общежитие с некоторыми экспериментальными данными и материалами.
Он всё же предпочитал решать проблемы в общежитии или в библиотеке: в первом случае тихо и никто не мешает думать, а во втором - можно плавать в океане знаний и при возникновении каких-либо вопросов сразу же искать материалы на книжных полках.
В общежитии Сюй Чуань разложил принесённые материалы на столе и внимательно просмотрел.
Хотя он уже знал причину неудачи укладки диселенида вольфрама, но чтобы описать её математическим языком, потребуется некоторое время.
"Судя по экспериментальным данным, проблема влияния восстановителя на материал диселенида вольфрама возникает только при использовании метода растворителя, при других методах синтеза подобных проблем не возникает".
"То есть проблема либо в восстановителе - водороде, либо в горячем растворителе".
"Но пока отложим это, это требует экспериментального подтверждения, а далее - проблема коллапса или сворачивания нанолистов диселенида вольфрама из-за сил Ван-дер-Ваальса на поздней стадии укладки".
"Эта проблема является самой главной, но решить её не так-то просто".
"Если сначала исключить влияние восстановителя и подложки, то, судя по экспериментальным данным, разная концентрация исходного материала диселенида вольфрама также влияет на процесс укладки".
Ползая перед письменным столом, Сюй Чуань смотрел на принесённые данные и одновременно что-то писал и рисовал на черновике.
"Предположим, что концентрация равна r, время - t, температура - c, давление - p, плотность тока - a, концентрация восстановителя - h. Явление коллапса нанолистов диселенида вольфрама при фиксированных tcpr в целом не меняется с увеличением h?"
"Хм? Что за чертовщина?"
Просчитав данные в руках, Сюй Чуань с удивлением посмотрел на данные на черновике.
Он даже засомневался, не ошибся ли он в расчётах.
Как такое возможно, чтобы на проблему коллапса и сворачивания не влияла концентрация восстановителя?
Покачав головой, Сюй Чуань взял данные из другого эксперимента и снова пересчитал, но результат остался практически таким же.
Он пересчитал ещё дважды, и результат остался прежним. Хотя каждый раз результаты немного отличались, но в целом, судя по данным, концентрация h действительно не влияет на коллапс и сворачивание.
Эта ситуация заставила его нахмуриться, он занимается исследованием материалов уже много лет, но с такой странной ситуацией столкнулся впервые.
"Это действительно интересно".
Для разработки и изготовления материала малейшие изменения в температуре, давлении, концентрации сырья, времени, концентрации восстановителя и других деталях могут привести к изменению конечного продукта.
Но теперь экспериментальные данные научного руководителя говорят ему, что концентрация восстановителя практически не влияет на образование конечного продукта. То есть используемый научным руководителем восстановитель - водород - практически не играет никакой роли в процессе образования нанолистов диселенида вольфрама, возможно ли это?
Это ещё более абсурдно, чем если бы кто-то сказал ему, что Бог - это собака.
Но рассчитанные им данные говорили ему, что это именно так.
Не могло быть ничего более абсурдного.
"Нет, неверно, есть ещё одна возможность: самая низкая концентрация восстановителя - водорода - уже полностью насыщена".
"Это как если бы вы добавляли соль в насыщенный солевой раствор, сколько бы вы ни добавляли, она уже не растворится".
"Если это так, то, конечно, влияние будет небольшим".
Уставившись в потолок, Сюй Чуань привычно размышлял о различных ситуациях, с которыми он сталкивался при исследовании материалов в прошлом, применяя их к этим экспериментальным данным.
"Может быть, мне стоит построить математическую модель? Чтобы определить влияние концентрации восстановителя - водорода - и других параметров на коллапс и сворачивание нанолистов диселенида вольфрама?"
Внезапно в голове Сюй Чуаня возникла идея.
Применение математических моделей в экспериментах по разработке материалов не является чем-то необычным.
Исследование практических задач путём построения соответствующих математических моделей стало важным средством научных исследований и применения в области материаловедения, просто не каждая лаборатория обладает такими возможностями.
Ведь большинство экспериментов с материалами связаны с большим количеством переменных, а экспериментальные процессы динамичны, и для создания точной динамической модели даже профессору математики университета потребуется много усилий.
"Сделаю, как раз на днях общался со старшей сестрой, можно попрактиковаться".
Подумав, Сюй Чуань снова взял бумагу и ручку и начал перечислять переменные и условия на черновике.
"Пусть скорость коллапса и сворачивания нанолистов диселенида вольфрама равна e, тогда e = ∫pgh/am·sh(2c°*pd)".
Математическое моделирование действительно не было его сильной стороной, раньше при проведении экспериментов с материалами он всегда приглашал других профессоров математики из Принстона для построения моделей, но он мог провести простой анализ экспериментальных данных по диселениду вольфрама, извлечь данные и использовать математические инструменты для их интеграции.
В конце концов, ему не нужна была высокая точность этой модели, достаточно было приблизительно определить, достаточно ли велико влияние восстановителя - водорода - в эксперименте.
Время шло, и вскоре небо на улице потемнело.
Весь день Сюй Чуань систематизировал экспериментальные данные и извлекал полезные данные, занося их в таблицу Excel для последующей обработки.
Это была довольно кропотливая работа, требующая терпения и внимательности, ведь если ввести неверные данные, то вся построенная модель окажется бесполезной.
Это как сверка бухгалтерских счетов, когда вдруг обнаруживаешь, что на счету компании появилось лишних сто тысяч юаней, и неизвестно откуда они взялись.
И в итоге приходится заново и скрупулёзно перепроверять данные.