Моделирование синтеза углеродных наноструктур с использованием параллельных вычислительных алгоритмов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Толстова Ирина Сергеевна

• Толстова Ирина Сергеевна
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Толстова Ирина Сергеевна

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 МОДЕЛИ И МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА СИНТЕЗА УГЛЕРОДНЫХ НАНОСТРУКТУР

1.1 Особенности синтеза углеродных наноструктур

1.2 Структурно-функциональная модель процесса синтеза УНС

1.3 Методы моделирования процесса синтеза наноструктур с заданными свойствами

1.4 Численное моделирование процесса синтеза углеродных наноструктур

1.5 Обзор методов построения параллельных вычислительных алгоритмов

1.6 Обзор известных программных решений для моделирования физики плазмы численным методом крупных частиц

Выводы по Главе

ГЛАВА 2 ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ АЛГОРИТМЫ ЧИСЛЕННОГО РЕШЕНИЯ МОДЕЛЬНЫХ ЗАДАЧ СИНТЕЗА УГЛЕРОДНЫХ НАНОСТРУКТУР

2.1 Численное моделирование синтеза углеродных наноструктур плазменно-дуговым методом в присутствии катализатора

2.2 Организация конвейерной обработки данных

2.3 Разработка параллельных вычислительных алгоритмов для генерации начального состояния частиц плазмы

2.4 Разработка параллельного вычислительного алгоритма расчета электромагнитного поля

Выводы по Главе

ГЛАВА 3 КОМПЛЕКС ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ ПРОГРАММ ДЛЯ

МОДЕЛИРОВАНИЯ СИНТЕЗА УГЛЕРОДНЫХ НАНОСТРУКТУР

3.1 Особенности реализации проблемно-ориентированного программного комплекса

3.2 Архитектура подсистемы генерации начальных параметров плазмы

3.3 Разработка комплекса проблемно-ориентированных программ моделирования кинетики заряженных частиц в межэлектродном пространстве при плазменно-дуговом синтезе УНС в присутствии катализатора

3.4 Анализ результатов математического моделирования с помощью разработанного программного продукта

Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ №

ПРИЛОЖЕНИЕ №

ПРИЛОЖЕНИЕ №

ПРИЛОЖЕНИЕ №

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование синтеза углеродных наноструктур с использованием параллельных вычислительных алгоритмов»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Углеродные наноструктуры (УНС) обладают превосходными уникальными многофункциональными свойствами (прочность, теплопроводность, электропроводность и другие), что делает их широко востребованными в различных отраслях науки и техники, например, в микроэлектронике, биомедицине, машиностроении и др. Известно, что их упорядоченное получение зависит от исходных условий и параметров синтеза.

Процесс синтеза УНС плазменно-дуговым методом характеризуется высокой эффективностью, сложностью аппаратурного оформления, скоротечностью и ресурсозатратностью, поэтому при проведении натурного эксперимента практически невозможно контролировать и управлять условиями проведения процесса для его стабилизации, кроме того, трудно установить детально механизмы формирования заданных наноструктур. В связи с этим методы математического моделирования представляют собой подходящий инструмент для исследования условий синтеза УНС. Кроме того, получение математического описания процессов формирования УНС обеспечит возможность оперативного управления процессом с целью улучшения качественного и количественного выхода получаемого материала в дальнейшем.

В настоящее время моделирование процесса занимает от десятков до сотен часов и требует использования высокоэффективных параллельных вычислительных алгоритмов на многоядерных системах и графических процессорах.

Степень разработанности темы.

Необходимо отметить, что вопросам численного моделирования плазмы и направленному синтезу углеродных наносистем посвящены исследования Г.В. Абрамова, А.Н. Гаврилова, Е.А. Бураковой, М.Ф. Жуковой, Ю.В. Цветкова,

B.С. Клубникиной, С.В. Дресвиной, В.Я. Фролова, J.V.R. Heberlein, R.S. Lima, А.И. Сайфутдиновой, J.P. Trelles, V. Rat, Z. Duan, J. F. Coudert, J.J. Gonzales,

C. Baudry. Цветков И.В. в своих работах описал основные численные методы

математического моделирования процессов в плазме в двухмерном пространстве. В работах Гаврилова А.Н. и Абрамова Г.В. описывается подход для моделирования движения и взаимодействия частиц низкотемпературной плазмы в трехмерном пространстве между электродами, отличающийся от стандартных методов учетом взаимодействий между всеми компонентами плазмы. Однако необходимо отметить, что известные модели и алгоритмы вовсе не учитывают влияние катализатора на эффективность синтеза УНС и не обеспечивают требуемую оперативность расчетов.

Для моделирования и визуализации низкотемпературной плазмы существует несколько видов программных инструментов, таких как ANSYS Plasma Simulation, CST Studio Suite, PlasmaLab, COMSOL Multiphysics. Однако в основном данные программы эффективны для решения узконаправленных задач в области плазмы. Также существуют программы для моделирования физики плазмы методом частиц в ячейках, такие как EPOCH, OSIRIS, Smilei. Но они поддерживают лишь ограниченное число методов решения, практически не поддаются интеграции с другими программными продуктами, обладают высокой сложностью настройки и использования, для полнообъемных трехмерных симуляций необходимы огромные вычислительные ресурсы и поэтому расчеты занимают значительные объемы машинного времени и других ресурсов.

Вопросам параллельного моделирования процессов, разработки высокоэффективных параллельных вычислительных алгоритмов и методов организации функционирования большемасштабных вычислительных систем посвящены исследования В.Г. Хорошевского, М.Г. Курносова, С.Н. Мамойленко, К.В. Павского, T. Kielmann, R. Hockney.

Анализ и обобщение известных работ в области синтеза углеродных наноструктур показал, что кинетические модели позволяют наиболее корректно и полностью описать процессы, происходящие в плазме, однако расчеты на основе таких моделей требуют использование значительных вычислительных мощностей.

Таким образом, актуальной научной задачей исследования является поиск эффективных решений задачи моделирования синтеза углеродных наноструктур в низкотемпературной плазме в присутствии катализатора.

Объект исследования - процесс плазменно-дугового синтеза углеродных наноструктур в присутствии катализатора.

Предмет исследования - модели, алгоритмы, численные методы и программы для решения задачи синтеза углеродных наноструктур.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка эффективных параллельных вычислительных алгоритмов и их программная реализация для решения задачи моделирования процесса плазменно-дугового синтеза углеродных наноструктур в присутствии катализатора.

Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

1) анализ существующих методов и математических моделей плазменно-дугового синтеза УНС в присутствии катализатора;

2) разработка математической модели кинетики заряженных частиц в межэлектродном пространстве при плазменно-дуговом синтезе УНС в присутствии катализатора, алгоритма для организации параллельных вычислений с использованием многоядерных систем и сокращения времени выполнения расчетов;

3) программная реализация модифицированного численного метода крупных частиц для решения модельной задачи плазменно-дугового синтеза УНС в присутствии катализатора;

4) разработка комплекса программ, базирующегося на эффективных параллельных вычислительных алгоритмах, позволяющего ускорить получение решения модельной задачи кинетики заряженных частиц в межэлектродном пространстве при плазменно-дуговом синтезе УНС в присутствии катализатора.

Методология и методы исследования. При выполнении диссертационного исследования использовали методы математического моделирования,

вычислительного эксперимента, качественного исследования динамических систем, численные методы, методы параллельных вычислений.

Научная новизна заключается в получении комплекса новых экспериментальных и теоретических результатов, позволяющих моделировать особенности плазменно-дугового синтеза УНС в присутствии катализатора.

Результаты, описывающие новизну диссертационной работы, могут быть сгруппированы следующим образом:

1) разработана математическая модель кинетики заряженных частиц в межэлектродном пространстве при плазменно-дуговом синтезе УНС в присутствии катализатора на основе системы уравнений Больцмана-Максвелла, отличающаяся возможностью учета влияния температурного поля, учетом столкновений всех компонентов плазмы и катализатора, что позволяет описать движение взаимодействующих частиц в многокомпонентной плазме;

2) модифицирован численный метод крупных частиц и разработаны эффективные вычислительные алгоритмы, отличающиеся организацией распределенных вычислений и параллельно-конвейерной реализацией, что позволяет находить решения задачи моделирования кинетики заряженных частиц в низкотемпературной плазме в присутствии катализатора с учетом балансировки загруженности многоядерных систем без потери точности расчета, но с соответствующим сокращением общего времени обработки получаемых данных;

3) на основе построенных и исследованных параллельных вариантов вычислительных алгоритмов для реализации модифицированного численного метода крупных частиц разработан комплекс проблемно-ориентированных программ, отличающийся возможностью анализа влияния катализатора и технологических параметров на пространственное формирование кластерных групп углерода, расчетом необходимого числа вычислительных ядер и распределением нагрузки между ядрами и потоками, что способствует существенному сокращению времени выполнения расчетов параметров модели кинетики заряженных частиц в межэлектродном пространстве при плазменно-дуговом синтезе УНС в присутствии катализатора.

Теоретическая значимость результатов диссертационного исследования состоит в том, что:

1) разработанная математическая модель кинетики заряженных частиц в межэлектродном пространстве при плазменно-дуговом синтезе УНС в присутствии катализатора включает в себя компонент, отвечающий за учет взаимодействия с частицами катализатора, позволяющий анализировать возможность применения различных типов катализаторов и их влияние на направленный плазменно-дуговой синтез УНС;

2) разработанные эффективные вычислительные алгоритмы расчета параметров модели кинетики заряженных частиц в межэлектродном пространстве при плазменно-дуговом синтезе УНС в присутствии катализатора позволяют в параллельно-конвейерном режиме обрабатывать большие данные, за счет чего происходит снижение временных и стоимостных затрат на управляемый синтез углеродных наноматериалов;

3) предложенный метод построения эффективных параллельно-конвейерных вычислительных алгоритмов может применяться для решения задач моделирования многих технологических процессов в области химии и инженерии, например, при моделировании регенерации катализатора, моделировании процессов металлокомплексного катализа, моделировании синтеза бутадиенового каучука.

Практическая значимость результатов диссертационного исследования заключается в разработке комплекса проблемно-ориентированных программ для получения численного решения модели кинетики заряженных частиц в низкотемпературной плазме, в том числе в условиях параллельных вычислений. Выполнено тестирование программ для различного числа персональных компьютеров в вычислительном кластере, процессоров, потоков и размера исходных данных.

Диссертация выполнена при поддержке программы «УМНИК» Договор №9735ГУ/2015 от 15.02.2016.

Достоверность результатов исследования обеспечивается использованием

достоверных исходных данных и адекватных методов математического моделирования. Для проверки адекватности модифицированной математической модели применялся метод сопоставления результатов расчетных и экспериментальных исследований.

Положения, выносимые на защиту:

1) Структурно-функциональная модель процесса плазменно-дугового синтеза углеродных наноструктур в присутствии катализатора и математическая модель кинетики заряженных частиц в межэлектродном пространстве при плазменно-дуговом синтезе УНС в присутствии катализатора.

2) Модифицированный численный метод решения модели кинетики заряженных частиц в межэлектродном пространстве при плазменно-дуговом синтезе УНС в присутствии катализатора с использованием метода крупных частиц и распределенных вычислений, методы расчета необходимого числа ядер вычислительного кластера и балансировки вычислительной нагрузки при использовании параллельных вычислительных алгоритмов.

3) Комплекс проблемно-ориентированных программ моделирования кинетики заряженных частиц в межэлектродном пространстве при плазменно-дуговом синтезе УНС в присутствии катализатора с использованием параллельно -конвейерных вычислительных алгоритмов.

Реализация и внедрение результатов работы. Разработанный комплекс проблемно-ориентированных программ моделирования процесса плазменно-дугового синтеза УНС с использованием эффективных параллельных вычислительных алгоритмов внедрен в практическую деятельность ООО «ДЕАЗ» (г. Воронеж), ООО «Сенсорика-Новые Технологии» (г. Воронеж).

Соответствие паспорту специальности. Содержание диссертации соответствует п. 8 «Комплексные исследования научных и технических проблем с применением современной технологии математического моделирования и вычислительного эксперимента», п. 2 «Разработка, обоснование и тестирование эффективных вычислительных методов с применением современных компьютерных технологий», п. 3 «Реализация эффективных численных методов и

алгоритмов в виде комплексов проблемно-ориентированных программ для проведения вычислительного эксперимента» паспорта специальности 1.2.2 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ.

Апробация работы. Результаты, представленные в диссертации, докладывались и обсуждались на Всероссийской научно-практической конференции «Актуальные проблемы деятельности подразделений уголовно-исполнительной системы» (Воронеж, 2023), Международной конференции «Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики» (Воронеж, 2013, 2016, 2018, 2023), Национальной научно-практической конференции с международным участием «Моделирование энергоинформационных процессов» (Воронеж, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2021), международной научно-технической и научно-методической конференции «Современные технологии в науке и образовании» (Рязань, 2016), международной интернет-конференции «Машины и аппараты XXI века. Химия. Нефтехимия. Биотехнология» (Воронеж, 2014), III Международной заочной научной конференции для молодых ученых, студентов и школьников «Наноматериалы и нанотехнологии: проблемы и перспективы» (Саратов, 2014), Всероссийской молодежной научной конференции «Новые материалы и технологии: состояние вопроса и перспективы развития» (Саратов, 2014).

Публикации. Материалы диссертации опубликованы в 19 научных работах, из которых 6 статей - в журналах из Перечня, рекомендованных ВАК при Минобрнауки России [28, 34, 61, 64, 72, 76]; 2 статьи - в научных изданиях, индексируемых международными реферативными базами WoS и Scopus [28, 90]; 1 патент РФ [45]; 2 свидетельства на государственную регистрацию программы для ЭВМ [54, 55]; 9 - тезисов докладов [60, 62, 63, 65, 66, 68, 67, 69, 71]. В работах, выполненных в соавторстве, автором лично выполнены: в [34, 60, 71] -разработана структурно-функциональная модель процесса плазменно-дугового синтеза УНС в присутствии катализатора и модель информационных потоков; [28] - проведена оценка процессорного времени, необходимого для выполнения алгоритма поиска взаимодействий частиц, протестированы четыре различные

модификации вычислительного алгоритма поиска взаимодействий; [76] -исследованы области формирования линейных кластеров углеродных связей на основе численного моделирования метода плазменно-дугового плавления; [72] -предложена расчетная схема распределения частиц плазмы на фазовой плоскости в начальный момент времени; [61] - проведен анализ влияния параметров теплоотводящего элемента на формирование УНТ; [60] - проведен анализ зависимости времени расчета параметров электромагнитного поля на вычислительном кластере; [65] - разработана классификация вычислительных алгоритмов для организации конвейеризации; [90] - разработана графовая модель зависимости вычислительных алгоритмов задач по данным; [54, 55] -осуществлена программная реализация разработанных алгоритмов; [45] - описано устройство для синтеза углеродных нанотрубок.

Структура работы: Диссертация состоит из введения, трех глав, основных выводов, списка литературы и приложений. Материал изложен на 128 страницах, содержит 44 рисунка и 1 таблицу. Библиография включает 122 наименования.

Во введении приведено обоснование актуальности диссертационного исследования, анализируется степень ее научной разработанности и определены объект и предмет исследования, показана научная новизна, теоретическая и практическая значимость, приведены положения, выносимые на защиту.

В первой главе приведен обзор научно-технической литературы по вопросам плазменно-дугового синтеза углеродных наноструктур, рассмотрены основные модели описания процессов в многокомпонентной плазме. В частности, рассмотрен плазменно-дуговой метод, который, несмотря на свою простоту и экономичность, требует тщательного контроля параметров, таких как ток дуги, состав атмосферы и наличие катализатора для обеспечения высокого качества и выхода наноструктур. Разработано структурно-функциональное представление процесса. Проанализированы несколько основных групп математических моделей, используемых для описания динамики наносистем, которые позволяют существенно сократить затраты на эксперименты и повысить точность прогнозов свойств материалов.

Во второй главе рассмотрены вопросы, касающиеся математического описания плазменных процессов, возникающих при получении наноструктур с учетом присутствия катализатора, описана модификация метода крупных частиц для численного решения модели кинетики заряженных частиц в межэлектродном пространстве. А также глава посвящена вопросам разработки высокоэффективных параллельных вычислительных алгоритмов для решения ресурсозатратных задач моделирования синтеза углеродных наноструктур.

В третьей главе приведено описание основных этапов верификации созданного программного комплекса моделирования кинетики заряженных частиц углерода в межэлектродном пространстве на натурных данных. Разработана структурная схема программного комплекса, дана характеристика классам, используемым для моделирования распределений скорости частиц на основе функции плотности Максвелла. Приведены параметры и методы, которые позволяют настраивать работу классов с учетом многопоточности. Приведены особенности структуры базы данных для хранения экспериментальных данных. Приведено описание вычислительного эксперимента.

Благодарности. Автор выражает искреннюю благодарность и большую признательность д.т.н. Г.В. Абрамову и д.т.н. А.Н. Гаврилову за плодотворные совместные обсуждения на начальной стадии выбора темы диссертационной работы и плазменно-дугового метода для синтеза УНС.

ГЛАВА 1 МОДЕЛИ И МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА СИНТЕЗА УГЛЕРОДНЫХ НАНОСТРУКТУР

Глава посвящена обзору существующих моделей и комплексов программ для решения задач синтеза углеродных наноструктур.

1.1 Особенности синтеза углеродных наноструктур

В настоящее время существует большой интерес к поиску альтернативных материалов и/или способов изготовления различных электронных устройств, которые должны потреблять малую мощность и иметь высокую эффективность. Одним из материалов с большим потенциалом использования в этих областях является углерод в форме УНС. На настоящий момент этот материал является одним из наиболее популярных объектов для исследования, т. к. обладает широким набором свойств, которые можно применять для решения актуальных задач [4, 6, 26, 27, 42, 47, 79, 105].

Открытие наноструктурированных углеродных материалов, таких как фуллерен [43], графен [97] и углеродные нанотрубки (УНТ) [96], повлекли за собой развитие исследований в этой области. Различные физические свойства УНС в основном были унаследованы от основного материала (графена). Основные области применения УНС - электроника, медицина, химия, фармацевтика и биология [8].

Вопрос выбора метода получения УНС становится очень важным при рассмотрении перспектив различных применений УНС [107]. Существует множество методов получения наноструктур, которые можно условно разделить на две основные группы: технологии «top-down» (сверху-вниз) и «bottom-up» (снизу-вверх) (Рисунок 1.1) [50, 87, 94, 108, 122].

Каждая из этих групп имеет свои особенности и преимущества, а также недостатки. Методы «top-down» включают в себя механическое диспергирование, которое часто осуществляется с помощью помола, а также ультразвуковое

диспергирование, известное как сонохимия [20]. Эти методы основаны на разрушении более крупных объектов для получения наночастиц. Методы разложения также принадлежат к группе «top-down» [46, 78, 91, 110]. С другой стороны, методы «bottom-up» предполагают сборку наноструктур из более простых единиц, таких как атомы или молекулы. К таким методам относятся химическое осаждение из газовой фазы [9, 114, 120], самосборка и золь-гель процесс. Кроме того, существует множество гибридных методов, которые объединяют элементы обоих подходов.

Рисунок 1.1 - Классификация технологий получения наноматериалов

Следует отметить, что эти методы позволяют сочетать преимущества «top-down» и «bottom-up» технологий, что делает их особенно эффективными для создания наноматериалов с уникальными свойствами. Например, комбинирование механического помола с химическими процессами может привести к созданию наночастиц с высокой степенью однородности и контролируемым размером.

Можно выделить следующие критерии оценки методов синтеза различных УНС, а именно: низкая стоимость УНС, эффективность обработки сырья и управляемость процесса синтеза [57]. Все эти критерии выполняются при применении методов электрического разряда, основанных на плазмохимических и термодинамических процессах синтеза углеродных наноструктур из плазмы, содержащей углерод [52].

Плазменно-дуговой метод выделяется своей универсальностью и возможностью получения наноструктур с уникальными свойствами, но требует дальнейшего изучения для повышения эффективности и контроля процесса.

Плазменно-дуговой синтез УНС проводили в установке, схема реактора которой приведена на Рисунке 1.2. В данной установке возможно варьировать величиной постоянного тока и напряжения, скоростью перемещения катода, составом плазменной среды, а также зазором между электродами. В аноде высверливается отверстие, которое заполняется порошком катализатора. Размеры данного отверстия, смесь катализаторов также возможно изменять [59].

Н2О На слив

Рисунок 1.2 - Схематическое изображение плазменно-дуговой установки

т

На механизм роста УНС, их выход и диаметр оказывают влияние ток дуги, катализатор, давление, атмосфера в реакторе, геометрия электродов и температура [11, 19, 29, 32, 45, 75, 116, 117]. Рассмотрим особенности влияния этих факторов подробнее.

Как было уже сказано выше, добавление катализатора в процесс синтеза влияет на механизм образования УНТ [51]. Обычно используется металл в дуговом разряде в качестве катализатора, который представляет собой порошкообразную смесь и находится по всей длине электрода вместе с углеродным прекурсором. Одним из условий применения металлического катализатора является его низкая температура кипения и высокая скорость испарения. Во время горения электрической дуги атомы металла испаряются

вместе с углеродным прекурсором. Атомы этих элементов покидают зону испарения, и по мере удаления от дуги каталитическая газовая смесь охлаждается [106]. На охлаждение оказывает влияние буферный газ. Чаще всего используется гелий в качестве буферного газа, т. к. он обладает наибольшей теплопроводностью.

Хорошо известно, что диаметр полученных одностенных УНТ пропорционален размеру частицы катализатора [119]. Общепризнано, что более мелкие частицы катализатора размером менее 3 нм являются более предпочтительными для роста УНТ меньшего диаметра. Кроме того, распределение размера частиц катализатора также влияет на выход и однородность синтезируемого материала. Например, чем меньше размер частиц катализатора и чем меньше распределение частиц по размерам, тем выше качество получаемых одностенных УНТ.

Функция катализатора при использовании в процессе роста УНТ состоит в повышении эффективности разрушения исходного углеродного сырья и содействии осаждению упорядоченного углерода. При движении частиц катализатора пары углерода движутся вместе с ними. И на металлических частицах происходит зарождение наночастиц. Концентрация частиц металла и состав катализатора влияет на образование и выход УНТ. Размер частиц катализатора оказывает влияние на распределение диаметров зарождающихся УНТ. Высокая концентрация углеродных источников обеспечивает достаточное количество материала для формирования наноструктур, тогда как катализаторы, такие как никель, снижают энергию активации процесса, способствуя увеличению выхода УНТ до 30%. Таким образом, правильный выбор и соотношение этих компонентов являются важными для достижения высокой эффективности процесса [48, 109]. Если использовать катализатор в большой концентрации, то частицы катализатора будут препятствовать движению паров углерода в направлении катода. Поэтому исследование влияния различных катализаторов на условия образования и рост УНС в плазме является актуальной проблемой.

Атмосфера играет ключевую роль в термоионных эффектах, плазмообразовании и процессе роста УНС. При пропускании электрического тока через электроды, находящиеся в газовой среде, из-за высоких температур происходит ионизация атмосферного газа, что приводит к образованию плазмы. Далее ионизированный газ выступает в роли проводника, который обеспечивает передачу массы на другую сторону системы. Важно отметить, что ионы в плазме находятся в термически возбужденном состоянии, что позволяет им передавать необходимую энергию для перемещения паров углерода, необходимых для синтеза УНС.

Теплопроводность газов в атмосфере способствует процессу обжига на катоде. Кроме того, атмосфера регулирует температуру плазмы в зависимости от ее потенциала ионизации, что является важным для достижения оптимальных условий для роста нанотрубок. Таким образом, выбор конкретной атмосферы для процесса синтеза УНТ зависит от таких факторов, как потенциал ионизации, а также тепло- и электропроводность используемых газов.

Камера, в которой происходит синтез УНС, обычно находится под давлением определенного газа, например азота, водорода, гелия или аргона. В некоторых случаях может использоваться и жидкая среда.

Исследования показывают, что атмосфера гелия оказывает значительное влияние на выход углеродных наноструктур [18, 89, 99, 121, 118]. В работах [98, 101 ] было установлено, что можно контролировать диаметр нанотрубок, изменяя соотношение компонентов в смеси аргона и гелия. Также в других исследованиях [53] наблюдалось увеличение выхода УНТ при использовании смеси азота и водорода, что подчеркивает важность выбора правильной газовой среды для оптимизации процесса синтеза. Таким образом, атмосфера является важным фактором, который влияет на эффективность и качество роста углеродных наноструктур. Правильный выбор газовой среды, а также оптимизация условий синтеза могут значительно повысить выход и улучшить характеристики получаемых наноструктур.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Толстова Ирина Сергеевна, 2025 год

Используется

однопотоковая

модель

приложения

worker

V

обработка за

проса

Декомпозиция задачи, подготовка к многопоточному режиму

worker

worker

worker

генерация

Объединен ие результатов

Вывод данных в родительский поток

генерация

генерация

Рисунок 3.6 Схема взаимодействия с интерфейсом

3.3 Разработка комплекса проблемно-ориентированных программ моделирования кинетики заряженных частиц в межэлектродном пространстве при плазменно-дуговом синтезе УНС в присутствии

катализатора

Для реализации вычислительных алгоритмов было разработано программное обеспечение на языке программирования Python для операционных систем семейства Linux и Windows на основе библиотеки mpi4py. Разработанная программа позволяет проводить параллельные вычисления на распределенных системах. В работе используется схема передачи заданий методом сообщений [50].

Структурная схема разработанного программного комплекса приведена на Рисунке 3.7.

Рисунок 3.7 - Структурная схема комплекса проблемно-ориентированных программ моделирования кинетики заряженных частиц в межэлектродном пространстве при плазменно-дуговом синтезе УНС в присутствии катализатора

Далее приведено описание верификации созданного программного комплекса моделирования синтеза углеродных наноструктур на натурных данных.

Исходные данные для расчета:

1. Геометрические параметры области синтеза: радиус графитовых электродов я, м; межэлектродное расстояние т, м;

2. Константы для выполнения расчетов по модели: скорость выгорания V, кг/см;

давление буферного газа в камере Р, Торр; средняя сила тока в цепи I, А; напряжение между электродами и, В, средняя температура плазмы Т, К.

Взаимодействие пользователя с программой осуществляется в диалоговом режиме (Рисунок 3.8).

Моделирование процесса электродугового синтеза УНС - п ^^Н

Мент Выход

Иеяогкыэ ганныэ дня ■ тгГ'п-рг-^вш Оораоотка результатов моргпироьгння

Константы для выполнения расчета

Давление буферного газа. Topp 500

Средняя сила тока в цепи. А |Т50

Напряжение. В 50

Геометрические параметры расчетной области

Межэлектродное расстояние, м 0.001

Диаметр электродов, ы 0.01

0 Катализатор

Диаметр катализатора, ы 0.004

Количество ячеек по оси X 1000

Количество ячеек по оси Y 1000

Количество ячеек по оси Z 1000

Время процесса синтеза 100

Очистить Начать моделирование Обработка результатов

Рисунок 3.8 - Интерфейс разработанного программного продукта

В зависимости от того, насколько просто и благоприятно разработан экранный интерфейс программы, зависит качество и удобство работы пользователя.

Разработанный комплекс программ не требуется специальной подготовки и прост в использовании. В основном окне программы представлена визуализация вводимых исходных параметров плазменно-дугового процесса синтеза углеродных наноструктур [70].

Ввод исходных значений осуществляется в виде чисел с плавающей точкой (например, размер сетки по координате У 0.05) или в инженерном формате (например, размер сетки по координате X .100Е-2).

Из пункта меню «Файл» происходит закрытие главной формы приложения. При закрытии данной формы прекращает работу и вся программа.

После ввода исходных данных, если все поля были заполнены верно, при нажатии на кнопку «Результат», в новом окне отображаются результаты математического моделирования (Рисунок 3.9).

Выводятся на экран значения скорости роста катодного депозита от выбранных параметров синтеза, которые влияют на состав и скорость образования углеродного осадка, содержащего углеродные наноструктуры.

Также предусмотрен по запросу пользователя вывод дополнительной расчетной информации (значения потенциала в сечениях межэлектродного пространства, функции распределения, модуль средней скорости частицы углерода, количество взаимодействий катионов углерода по оси электродов).

® Изменение скорости моделирующих частиц О Перемещение моделирующих частиц О Функция распределения скорости О Изменение размера частиц

О Распределение общего числа взаимодействий в межэлектродном пространстве

О Распределение взаимодействий частиц с образованием одинарной связи

О Распределение взаимодействий частиц с образованием двойнной связи

Показать

нн Н11

аям

¡»5

Азмв-ии 1ИР- гиорл{ти

Рисунок 3.9 - Интерфейс «Обработка результатов»

3.4 Анализ результатов математического моделирования с помощью разработанного программного продукта

Анализировать и корректно интерпретировать результаты численного моделирования возможно с помощью визуализации.

Для хранения результатов расчетов была разработана БД с помощью БрЬЬйе. БД состоит из 4 таблиц, связанных между собой. На Рисунке 3.10 представлена структура БД.

Рисунок 3.10 - Структура базы данных

С помощью модели, представленной в главе 2 был произведен расчет движения заряженных частиц плазмы в межэлектродном пространстве.

В качестве исходных данных принималось межэлектродное расстояние 1 мм, диаметр электродов 10 мм, сила тока 150 А, давление гелия 500 Торр, температура системы 4200 К. Диаметр отверстия для катализатора 4 мм и 6 мм.

Представлены результаты проведения вычислительных экспериментов по получению зависимости числа столкновений ионов углерода по мере перемещения в межэлектродном пространстве.

Исследовалось влияние размера отверстия в аноде для катализатора. Изменение модуля средней скорости ионов углерода в безкаталитическом режиме и в присутствии катализатора представлено на Рисунке 3.11.

Рисунок 3.11 - а) изменение средней скорости крупной частицы, расположенной на нижней границе электрода, б) изменение средней скорости крупной частицы, расположенной рядом с катализатором

Как видно из графика средняя скорость крупных частиц в присутствии катализатора выше, чем в безкаталитическом режиме. Различия в скоростях макрочастиц объясняются несколькими факторами. Во-первых, это разнообразие параметров электромагнитных полей, которые ускоряют частицы. Во-вторых, температура плазмы влияет на кинетическую энергию частиц. В-третьих, начальные скорости частиц могут варьироваться, что также сказывается на их конечной скорости. Наконец, изменение концентрации катализатора увеличивается количество активных центров, что приводит к более эффективному захвату углеродных атомов и их осаждению на катализатор, что влияет на динамику перемещения частиц в газовой фазе.

Взаимодействие плазмообразующих частиц между собой и с частицами катализатора влияют на изменение траектории частиц (Рисунок 3.12). С увеличением силы тока температура плазмы возрастает. Это приводит к увеличению начальных скоростей частиц и их энергии. В результате таких изменений частицы начинают значительно отклоняться от своей исходной траектории во время упругих взаимодействий. При изменении концентрации катализатора изменяются тепловые эффекты в системе. Более высокая концентрация приводит к увеличению температуры в аноде, что способствует более интенсивному испарению углерода и его переносу к катализатору.

При движении частиц от анода к катоду в присутствии катализатора происходит столкновение частиц углерода между собой, а также с частицами катализатора. Пары углерода вместе с каталитическими частицами начинают конденсироваться и формировать зародыши углеродных структур. Размер этих зародышей определяется температурой процесса, концентрацией углерода в парах и активность катализатора. Мельчайшие частицы углерода сталкиваются друг с другом. Если их кинетическая энергия недостаточна для разрушения образовавшихся связей, происходит слияние частиц. Коагуляция приводит к образованию более крупных частиц и кластеров. Высокая температура процесса способствует большей подвижности атомов углерода и ускоряет процессы коагуляции и роста макрочастиц и кластеров.

Перемещение

О 20 40 60 80 100

Временной шаг

Рисунок 3.12 - Траектория движения крупных частиц с учетом

столкновений

На Рисунке 3.13 представлено изменение среднего радиуса частиц при движении в межэлектродном пространстве.

Рисунок 3.13 - Изменение среднего радиуса частиц при движении в межэлектродном пространстве

По мере протекания процесса моделирования кинетики частиц в межэлектродном пространстве увеличивается число крупных частиц с большим радиусом (Рисунки 3.14-3.15).

Это также обусловлено взаимодействием и объединением крупных частиц по мере движения в межэлектродном пространстве.

3.925 3.950 3.975 4.000 4.025 4.050 4.075 4.100 4.125 Средний радиус частиц, м 1е-10

Рисунок 3.14 - Распределение размера крупных частиц в середине процесса

моделирования

3.925 3.950 3.975 4.000 4.025 4.050 4.075 4.100 4.125 Средний радиус частиц, м 1е—10

Рисунок 3.15

- Распределение размера крупных частиц в конце процесса моделирования

На Рисунке 3.16 представлены функции распределения скоростей макрочастиц ионов углерода по оси ОХ в начале процесса моделирования и в конце.

При движении в плазме под воздействием электромагнитного поля вдоль оси ОХ экстремум функции распределения по скоростям частиц углерода смещается к максимальной скорости V.

0.0005 0.0004 0.0003 0.0002 0.0001 -0.0000 -1-Г

о

Рисунок 3.16 - Функции распределения по скоростям частиц углерода

По приведенной модели взаимодействия частиц в плазме произвели расчет количества сформированных кластеров С1, С2 и рассчитали количество столкновений с атомами гелия и катализатора (Рисунок 3.17-3.19).

Рисунок 3.17 - Общее число взаимодействий в межэлектродном

пространстве

Рисунок 3.18 - Число взаимодействий с образованием связи С-С в межэлектродном пространстве

Рисунок 3.19 - Число взаимодействий с образованием связи С=С в межэлектродном пространстве

Из представленных результатов численного эксперимента установлено, что кластеры образуется во всем межэлектродном пространстве.

Анализ численных расчетов показывает, что образование кластерных групп С1 и С2 с использованием катализаторов с различным диаметром происходит по-разному (Рисунок 3.20), что, возможно объяснить различными параметрами электромагнитных полей, ускоряющих частицы, температурой плазмы и отличающимися начальными скоростями частиц. Количество взаимодействий частиц в плазме на всем интервале различно, но наибольшее их число, согласно численным расчетам, отмечается вблизи катода. Анализ результатов показал, что наличие катализатора увеличивает общее число взаимодействий частиц, которое в свою очередь оказывает наибольшее влияние на образование и рост кластерных групп, формирующих объемные УНС [76].

(а)

(б)

Рисунок 3.20 - Общее число столкновений в плазме и образование кластеров: а) с катализатором d=4 мм; б) с катализатором d=6 мм

Исследование результатов математического моделирования показало, что на образование кластерных групп размер отверстия для катализатора оказывает влияние.

Начальное количество, направление движения частиц углерода и их скорость на основе распределения Максвелла генерируется в полной модели на

основе температурного поля, рассчитанного по модели теплообмена с учетом катализатора. При движении частицы увеличиваются в размерах за счет образования связей при столкновениях с другими частицами, разгоняются под воздействием электрического поля, но общее количество частиц уменьшается. На начальном этапе имеется наибольшее количество частиц с относительно невысокой скоростью и небольшого размера. И большое количество частиц дает большое число столкновений, часть из которых приводит к образованию связей и укрупнению частиц. Количество частиц уменьшается, следовательно, снижается концентрация, что приводит к уменьшению общего числа столкновений и столкновений с образованием связей. Далее уже более крупные частицы разгоняются электромагнитным полем, что приводит к увеличению общего числа столкновений в прикатодной области, а, следовательно, и количества образующихся связей.

Выводы по главе 3

Разработан комплекс проблемно-ориентированных программ для проведения вычислительных экспериментов моделирования кинетики заряженных частиц в межэлектродном пространстве при плазменно-дуговом синтезе УНС в присутствии катализатора.

В главе дана характеристика классам, используемым для моделирования распределений скорости частиц на основе функции плотности Максвелла. Приведены параметры и методы, которые позволяют настраивать работу классов с учетом многопоточности. Таким образом, классы могу быть легко адаптированы под различные задачи моделирования.

Приведены особенности структуры базы данных для хранения экспериментальных данных. По результатам вычислительного эксперимента установлено, что образование кластерных групп С1 и С2 с использованием различного объема катализатора происходит по-разному.

Установлено, что на образование связи влияют различные параметры электромагнитных полей, ускоряющих частицы, температура плазмы и отличающиеся начальные скорости частиц. Наибольшее число взаимодействий наблюдается вблизи катода, что характерно для образования углеродных нанотрубок.

Анализ результатов показал, что наличие катализатора увеличивает общее число взаимодействий частиц, которое в свою очередь оказывает наибольшее влияние на образование и рост кластерных групп, формирующих объемные УНС.

В диссертации решена актуальная научная задача поиска эффективных решений задачи моделирования кинетики заряженных частиц в межэлектродном пространстве при плазменно-дуговом синтезе УНС в присутствии катализатора.

В ходе проведенного исследования получены следующие результаты.

1. Построена математическая модель кинетики заряженных частиц в межэлектродном пространстве при плазменно-дуговом синтезе УНС на основе уравнения Больцмана-Максвелла, отличающаяся от известных учетом влияния температурного поля плазмы, а также учетом в интеграле столкновений всех компонентов плазмы и частиц катализатора, позволяющая рассчитывать параметры электромагнитного поля при использовании различных видов катализатора.

2. Предложен модифицированный численный метод крупных частиц решения модели кинетики заряженных частиц углерода в межэлектродном пространстве, основанный на использовании адаптивного распределения количества крупных частиц по всей моделируемой области, позволяющий снижать вычислительную нагрузку в областях с низкой активностью столкновений.

3. Для повышения скорости проведения вычислительного эксперимента синтеза углеродных материалов предложены и программно реализованы оригинальные параллельные вычислительные алгоритмы генерации начального состояния частиц многокомпонентной плазмы, расчета электромагнитного поля, расчета числа ядер вычислительного кластера и обслуживания потоков параллельных задач, позволяющие ускорить суммарное время решения задач набора в среднем в 220 раз относительно существующих стандартных подходов.

4. Создан комплекс проблемно-ориентированных программ для проведения вычислительных экспериментов по моделированию кинетики заряженных частиц в межэлектродном пространстве при плазменно-дуговом синтеза УНС в присутствии катализатора, позволяющий сократить время

компьютерного расчета в 220 раз по сравнению с текущим временем работы последовательного аналога.

Результаты работы в дальнейшем могут использоваться в исследованиях, связанных с разработкой автоматизированных систем оперативного управления процессом плазменно-дугового синтеза.

Предложенный метод построения эффективных параллельно-конвейерных алгоритмов может применяться для решения задач моделирования многих технологических процессов в области химии и инженерии, например, при моделировании регенерации катализатора, моделировании процессов металлокомплексного катализа, моделировании синтеза бутадиенового каучука.

В качестве направления дальнейших исследований следует отметить возможность развития предложенного подхода к параллельному программированию с использованием гибридного CUDA, OpenMP и программирования MPI.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

МКЧ - метод крупных частиц

УНС - углеродные наноструктуры

УНТ - углеродные нанотрубки

API - application programming interface

CPU - центрального процессора

CUDA - Compute Unified Device Architecture

GPU - Graphics Processing Unit

MPI - Message Passing Interface

OpenCL - Open Computing Language

OpenMP - Open Multi-Processing

PIC - Particle-in-Cell

SIMD - Single Instruction, Multiple Data

1) Абрамов, Г. В. Формирование начального распределения компонентов плазмы на фазовой плоскости в методе крупных частиц при электродуговом синтезе УНС / Г. В. Абрамов, А. Н. Гаврилов, И. С. Толстова // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. - 2014. -№ 3(61). - С. 67-71.

2) Аверина, Т.А. Неравновесная стадия фазового перехода первого рода: стохастические модели и алгоритмы решения / Т. А. Аверина, Г. И. Змиевская // Препринты ИПМ им. М.В.Келдыша. - 2017. - № 115. - 32 с. doi:10.20948/prepr-2017-115.

3) Андреев, В.Вен. Определение наиболее эффективного метода параллельной обработки при решении задач методом молекулярной динамики / В.Вен. Андреев, В.Вяч. Андреев // Химическая физика и мезоскопия. - 2010. - Т. 12, №4. - С.458-466.

4) Аннин, Б. Д. Механические свойства, устойчивость, коробление графеновых листов и углеродных нанотрубок (обзор) / Б. Д. Аннин, Ю. А. Баимова, Р. Р. Мулюков // Прикладная механика и техническая физика. - 2020. -Т. 61, №. 5. - С. 175-189.

5) Архитектура и программное обеспечение пространственно-распределенных вычислительных систем / В. Г. Хорошевский, М. Г. Курносов, С. Н. Мамойленко, А. Ю. Поляков // Вестник СибГУТИ. - 2010. - № 2(10). - С. 112122.

6) Баимова, Ю. А. Графен, нанотрубки и другие углеродные наноструктуры / Ю. А. Баимова, Р. Р. Мулюков. - Москва : Российская академия наук, 2018. - 212 с. - ISBN 978-5-907036-36-9. - DOI 10.31857/S9785907036369000001.

7) Берендеев Е. А., Ефимова А. А. Реализация эффективных параллельных вычислений при моделировании больших задач физики плазмы

методом частиц в ячейках //Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. - 2013. - Т. 17. - №. 2 (55). - С. 112-116.

8) Бирюкова, И. В. Нанотехнологии будущего в медицине и фармации / И. В. Бирюкова // Новая наука: Стратегии и векторы развития. - 2017. - Т. 2, № 2.

- С. 26-29.

9) Блинов, С. В. Исследование кинетики процесса синтеза углеродных наноструктурных материалов / С. В. Блинов, А. Г. Ткачев, А. В. Рухов // Вестник Тамбовского государственного технического университета. - 2008. - Т. 14, № 2. -С. 328-333.

10) Бобылев, А.В. Метод Монте-Карло для двухкомпонентной плазмы / А. В. Бобылев, С. А. Карпов, И. Ф. Потапенко // Препринты ИПМ им. М.В.Келдыша. - 2012. - № 21. - С.35-49.

11) Буракова, Е. А. Методология поддержки принятия решений при управлении технологическими системами производства углеродных наноматериалов : диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук / Буракова Елена Анатольевна, 2023. - 321 с.

12) Быков, Н. Ю. Прямое статистическое моделирование процессов роста кластеров на базе классической теории нуклеации с поправкой на размер / Н. Ю. Быков, Ю. Е. Горбачев // Физико-химическая кинетика в газовой динамике. -2012. - Т. 13, № 1. - С. 8.

13) Быков, Н. Ю. Прямое статистическое моделирование процессов формирования кластеров в газовой фазе: классический подход с поправкой на размер кластера / Н. Ю. Быков, Ю. Е. Горбачев // Теплофизика высоких температур. - 2015. - Т. 53, № 2. - С. 291. - DOI 10.7868^0040364414060064.

14) Быков, Н. Ю. Формирование субнаноразмерных кластеров в разреженной струе смеси инертного газа и паров металла / Н. Ю. Быков, С. А. Федоров // Физико-химическая кинетика в газовой динамике. - 2023. - Т. 24, № 1.

- С. 82-94. - DOI 10.33257/PhChGD.24.1.1013.

15) Бэдсел, Ч. Физика плазмы и численное моделирование / Ч. Бэдсел, А. Ленгдон. - М.: Энергоатомиздат, - 1989. - 456 с. 65.

16) Власов А.А. Теория многих частиц. / А.А. Власов. М.-Л.: ГИТТЛ, 1950. - 348 с.

17) Власов, П. А. Исследование кинетических эмиссионных характеристик металлических кластеров при высоких температурах методом Монте-Карло / П. А. Власов, Ю. К. Карасевич, В. Н. Смирнов //Теплофизика высоких температур. - 1996. - Т. 34. - №. 5. - С. 676-683.

18) Влияние абсорбции гелия и водорода на эмиссионные свойства углеродных нанотрубок / С. М. Умаев, Д. Н. Борисенко, Н. Н. Колесников [и др.] // Наноиндустрия. - 2021. - Т. 14, № S6. - С. 75-82. - DOI 10.22184/1993-8578.2021.14.6s.75.82.

19) Влияние состава катализатора на характеристики синтезируемых углеродных нанотрубок / Г. С. Бесперстова, М. А. Неверова, А. М. Степанов [и др.] // Фундаментальные исследования. - 2018. - № 12-1. - С. 9-14.

20) Волкогон, Г. М. Прогрессивные методы синтеза нанокристаллических порошков : монография / Г. М. Волкогон, Ж. В. Еремеева, Д. А. Ледовской. — Вологда : Инфра-Инженерия, 2022. — 124 с. — ISBN 978-5-9729-0917-9.

21) Вычислительные методы, алгоритмы и аппаратурно-программный инструментарий параллельного моделирования природных процессов / М. Г. Курносов, В. Г. Хорошевский, С. Н. Мамойленко [и др.]. - Новосибирск : Издательство Сибирского отделения РАН, 2012. - 354 с. - (Интеграционные проекты СО РАН ; Выпуск 33). - ISBN 978-5-7692-1237-6.

22) Гаврилов А. Н. Проектирование систем управления процессами плазменного синтеза углеродных наноматериалов на основе моделирования вероятностного взаимодействия элементов / А. Н. Гаврилов, М. Б. Реджепов, И. С. Толстова // Фабрика будущего: переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам для отраслей пищевой промышленности: сборник научных докладов конференции. — Москва:МГУПП, 2021. — С. 225-236.

23) Гаврилов, А. Н. Моделирование процессов формирования кластерных групп в низкотемпературной плазме : специальность 05.13.18 "Математическое

моделирование, численные методы и комплексы программ" : диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук / Гаврилов Александр Николаевич, 2019. - 400 с.

24) Гаврилов, А. Н. Моделирование формирования УНС в плазме с использованием параллельных вычислений / А. Н. Гаврилов // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. - 2018. - № 2. - С. 14-21.

25) Демьянович, Ю. К. О параллельных вычислениях / Ю. К. Демьянович // Компьютерные инструменты в образовании. - 2007. - № 3. - С. 18-32.

26) Дурнев, Д. А. Современные материалы на основе углеродных нанотрубок / Д. А. Дурнев, Г. В. Бурых // Фундаментальные и прикладные исследования в области химии и экологии - 2021 : сборник научных статей Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, Курск, 16 ноября 2021 года. - Курск: Юго-Западный государственный университет, 2021. - С. 79-82.

27) Дурнев, Д. А. Уникальные свойства углеродных нанотрубок / Д. А. Дурнев, Г. В. Бурых // Актуальные вопросы науки, нанотехнологий, производства: сборник научных статей 2-й Международной научно-практической конференции, Курск, 09 декабря 2022 года. - Курск: Юго-Западный государственный университет, 2022. - С. 147-150.

28) Использование параллельных вычислений в ресурсоемких задачах моделирования процессов движения и взаимодействия частиц в плазме при синтезе углеродных наноструктур / Г. В. Абрамов, А. Н. Гаврилов, А. Л. Ивашин, И. С. Толстова // Вестник Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана. Серия Естественные науки. - 2018. - № 5(80). - С. 4-14. - DOI 10.18698/1812-3368-2018-5-4-14.

29) Исследование активации металлоксидных катализаторов для синтеза многослойных углеродных нанотрубок / Е. А. Буракова, А. Е. Бураков, И. В. Иванова [и др.] // Вестник Тамбовского государственного технического университета. - 2010. - Т. 16, № 2. - С. 337-342.

30) Исследование движения заряженных частиц в различных конфигурациях полей для развития концепции плазменной сепарации отработавшего ядерного топлива / В. П. Смирнов, А. А. Самохин, Н. А. Ворона, А. В. Гавриков // Физика плазмы. - 2013. - Т. 39, № 6. - С. 523. - DOI 10.7868^0367292113050107.

31) Исследование и поиск наиболее эффективных подходов к параллельному моделированию плазмы методом частиц в ячейках на кластерных системах / С. И. Бастраков, А. А. Гоносков, Р. В. Донченко [и др.] // Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ'2011) : Труды международной научной конференции, Москва, 28 марта - 01 2011 года / Ответственные за выпуск: Л.Б. Соколинский, К.С. Пан. - Москва: Издательский центр ЮУрГУ, 2011. - С. 411417.

32) Исследование электродугового синтеза углеродных наноструктур / А. Н. Заритовский, Я. В. Демко, Е. Н. Котенко, Т. А. Заритовская // Инновационные перспективы Донбасса : Материалы 4-й Международной научно-практической конференции, Донецк, 22-25 мая 2018 года. Том 4. - Донецк: Донецкий национальный технический университет, 2018. - С. 12-15.

33) Исследования термоэмиссионных катодов / М. Ф. Жуков, Н. П. Козлов, А. С. Аньшаков [и др.] // Известия Сибирского отделения Академии наук СССР. Серия технических наук. - 1978. - № 13-3(298). - С. 3-19.

34) Калач, А. В. Компьютерное моделирование процесса синтеза углеродных наноструктур с применением технологий параллельного программирования / А. В. Калач, И. С. Толстова // Интеллектуальные системы в производстве. - 2024. - Т. 22, № 1. - С. 62-68. - DOI 10.22213/2410-9304-2024-162-68.

35) Киселев, С. П. Метод молекулярной динамики в механике деформированного твердого тела / С. П. Киселев // Прикладная механика и техническая физика. - 2014. - Т. 55, № 3(325). - С. 113-139.

36) Коваленко, Н. С. Математическое моделирование параллельных процессов : монография / Н. С. Коваленко, П. А. Павлов. - Saarbrucken: LAPLAMBERT Academic Publishing GmbH. Germany, 2011. - 246 с.

37) Красовицкий, В. Б. Взаимодействие ионного сгустка с плазменным слоем / В. Б. Красовицкий, В. А. Туриков // Физика плазмы. - 2016. - Т. 42, № 11. - С. 1023-1026. - DOI 10.7868/S0367292116110044.

38) Курносов, М. Г. Алгоритмы вложения параллельных программ в иерархические распределенные вычислительные системы / М. Г. Курносов // Вестник СибГУТИ. - 2009. - № 2(6). - С. 20-45.

39) Ледянкин, И. А. О некоторых концептуальных вопросах разработки параллельных структур вычислительных задач кластерных вычислительных систем / И. А. Ледянкин, К. Е. Легков // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. - 2014. - Т. 6, № 6. - С. 30-38.

40) Максвелл, Дж. К. Труды по кинетической теории / Дж. К. Максвелл; пер. с англ. - 3-е изд. - Москва : Лаборатория знаний, 2020. - 409 с. - ISBN 978-500101-815-5.

41) Масштабируемый инструментарий параллельного мультипрограммирования пространственно-распределённых вычислительных систем / В. Г. Хорошевский, М. Г. Курносов, С. Н. Мамойленко [и др.] // Вестник СибГУТИ. - 2011. - № 4(16). - С. 3-18.

42) Механизмы упрочнения и свойства композиционных материалов с углеродными нановолокнами / А. Н. Скворцова, К. А. Лычева, А. А. Возняковский [и др.] // Физика и механика материалов. - 2016. - Т. 25, № 1. - С. 30-36.

43) Мищенко, С.В. Углеродные наноматериалы. Производство, свойства, применение / С. В. Мищенко, А. Г. Ткачев. - Москва : Машиностроение, 2008. -320 с. - ISBN 978-5-94275-407-5.

44) Моделирование процесса испарения мелко дисперсного порошка в плазменной струе для получения наноматериалов / В. Я. Фролов, В. А. Кархин, С. Г. Зверев, Д. В. Иванов // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского

государственного политехнического университета. - 2010. - № 4(110). - С. 308319.

45) Патент № 2559481 Российская Федерация, МПК С01В 31/02, В82В 3/00, B82Y 40/00. Способ синтеза углеродных нанотрубок и устройство его осуществления : № 2013155311/05 : заявл. 13.12.2013 : опубл. 10.08.2015 / Г. В. Абрамов, Е. А. Миронченко, И. С. Толстова.

46) Плазменное оборудование для обработки материалов и получения наночастиц / В. Я. Фролов, Б. А. Юшин, Г. К. Петров [и др.] // Индукционный нагрев. - 2012. - № 3(21). - С. 22-25.

47) Поклонский, Н. А. Физика и техника низкоразмерных систем из углерода / Н. А. Поклонский // Наноструктурные материалы: Беларусь-Россия-Украина (НАНО - 2014) : Сборник пленарных докладов IV Международной научной конференции, Минск, 07-10 октября 2014 года / Главный редактор П.А. Витязь. - Минск: Республиканское унитарное предприятие "Издательский дом "Белорусская наука", 2015. - С. 121-136.

48) Получение однослойных нанотрубок с помощью катализатора на основе М/Ог / В. Н. Безмельницын, А. Г. Домантовский, А. В. Елецкий [и др.] // Физика твердого тела. - 2002. - Т. 44, № 4. - С. 630-633.

49) Распределенная кластерная вычислительная система / В. Г. Хорошевский, Ю. С. Майданов, С. Н. Мамойленко, М. С. Седельников // Известия ТРТУ. - 2005. - № 1(45). - С. 127-129.

50) Рогов, В. А. Тенденции развития нанотехнологий / В. А. Рогов, В. В. Копылов // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Инженерные исследования. - 2008. - № 2. - С. 5-8.

51) Руденков, А. С. Углеродные нанотрубки: классификация, особенности синтеза, методы исследования, области применения / А. С. Руденков, М. А. Ярмоленко // Проблемы физики, математики и техники. - 2019. - № 2(39). - С. 714.

52) Рындин, П. В. Математическое моделирование теплообмена при электродуговом синтезе углеродных наноструктур : специальность 05.13.18

«Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ» : диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Рындин Павел Викторович. - Воронеж, 2007. - 141 с.

53) Сауров, А. Н. Легирование углеродных нанотрубок / А. Н. Сауров, С.

B. Булярский // Микроэлектроника. - 2017. - Т. 46, № 1. - С. 3-13. - DOI 10.7868/S0544126917010100.

54) Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024664376 Российская Федерация. Модуль генерации начального состояния частиц многокомпонентной плазмы : № 2024662921 : заявл. 04.06.2024 : опубл. 20.06.2024 / И.

C. Толстова, А. В. Калач, В. А. Данилова ; заявитель федеральное казенное образовательное учреждение высшего образования «Воронежский институт Федеральной службы исполнения наказаний».

55) Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024688438 Российская Федерация. «Программа почти-периодической обработки данных с возможностью выбора параллельных вычислений» : № 2024686766 : заявл. 08.11.2024 : опубл. 27.11.2024 / А. В. Калач, А. А. Парамонов, И. С. Толстова, В. А. Данилова ; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Воронежский государственный университет инженерных технологий». - EDN KGYOBN.

56) Седов, М. В. Моделирование рентгеновского излучения субпикосекундного лазерно-плазменного рентгеновского источника / М. В. Седов, С. Н. Рязанцев, С. А. Пикуз // Оптика и спектроскопия. - 2022. - Т. 130, № 4. - С. 499-506. - DOI 10.21883/0S.2022.04.52262.59-21.

57) Синтез углеродных наноматериалов из газов, образующихся в процессе электроразрядной обработки органических жидкостей / Н. И. Кускова, В Ю. Бакларь, А Ю. Терехов [и др.] // ЭОМ. - 2014. - №2. - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/cintez-uglerodnyh-nanomaterialov-iz-gazov-obrazuyuschihsya-v-protsesse-elektrorazryadnoy-obrabotki-organicheskih-zhidkostey.

58) Суперкомпьютерные технологии в решении задач биоинформатики / Б. М. Глинский, Н. В. Кучин, И. Г. Черных [и др.] // Программные системы: теория и приложения. - 2015. - Т. 6, № 4(27). - С. 99-112.

59) Тарасов, Б. П. Синтез, свойства и примеры использования углеродных наноматериалов / Б. П. Тарасов, В. Е. Мурадян, А. А. Володин // Известия Академии наук. Серия химическая. - 2011. - № 7. - С. 1237.

60) Толстова, И. С. Компьютерное моделирование процесса синтеза УНС с применением современных технологий параллельного программирования / И. С. Толстова, А. В. Калач // Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики : сборник трудов Международной научной конференции, Воронеж, 04-06 декабря 2023 года. - Воронеж: ООО "Вэлборн", Издательство «Научно-исследовательские публикации», 2024. - С. 709-714.

61) Толстова, И. С. Математическое моделирование процессов при электродуговом синтезе углеродных нанотрубок / Г. В. Абрамов, Е. А. Миронченко, И. С. Толстова // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. - 2013. - № 4(58). - С. 106-110.

62) Толстова, И. С. Моделирование синтеза углеродных наноструктур с использованием параллельных вычислений / И. С. Толстова // Научный бюллетень Воронежского института МВД России : сборник материалов научно-представительских мероприятий. Вып. 2.- Электр. дан. и прогр. - Воронеж : Воронежский институт МВД России, 2024. - С. 120-127.

63) Толстова, И. С. Организация высокопроизводительных вычислений для ресурсоемких задач численного моделирования / И. С. Толстова // Материалы LVШ отчетной научной конференции преподавателей и научных сотрудников ВГУИТ за 2019 год : В 3 частях, Воронеж, 06-07 февраля 2019 года. Том Часть 2. - Воронеж: Воронежский государственный университет инженерных технологий, 2020. - С. 62.

64) Толстова, И. С. Параллельный алгоритм численного моделирования синтеза углеродных наноструктур / И. С. Толстова // Вестник Воронежского института ФСИН России. - 2024. - № 1. - С. 125-131.

65) Толстова, И. С. Применение параллельно-конвейерных вычислительных систем в задаче моделирования процесса синтеза углеродных наноструктур / И. С. Толстова, А. Л. Ивашин, Г. В. Абрамов // Актуальные

проблемы прикладной математики, информатики и механики : сборник трудов Международной научной конференции, Воронеж, 17-19 декабря 2018 года. -Воронеж: Научно-исследовательские публикации, 2019. - С. 12-17.

66) Толстова, И. С. Применение параллельно-конвейерных вычислительных систем для решения ресурсоемких задач / И. С. Толстова // Материалы LVII отчетной научной конференции преподавателей и научных сотрудников ВГУИТ за 2018 год, Воронеж, 02-04 апреля 2019 года / Под редакцией О.С. Корнеевой. Том Часть 2. - Воронеж: Воронежский государственный университет инженерных технологий, 2019. - С. 71.

67) Толстова, И. С. Применение технологии параллельного программирования СЦОА в задаче моделирования процесса синтеза УНС / И. С. Толстова // Энергия - XXI век. - 2018. - № 2(102). - С. 105-114.

68) Толстова, И. С. Применение технологий параллельного программирования для моделирования процесса синтеза УНС / И. С. Толстова // Материалы LVI отчетной научной конференции преподавателей и научных сотрудников ВГУИТ за 2017 год : Часть 2, Воронеж, 27-29 марта 2018 года / Воронежский государственный университет инженерных технологий. Том 2. - Воронеж: Воронежский государственный университет инженерных технологий, 2018. - С. 84.

69) Толстова, И. С. Разработка параллельного алгоритма компьютерного моделирования синтеза УНС электродуговым методом / И. С. Толстова // Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики : сборник трудов международной научно-технической конференции, Воронеж, 12-15 сентября 2016 года. - Воронеж: Научно-исследовательские публикации, 2016. - С. 126-128.

70) Толстова, И. С. Разработка программы для имитационного моделирования электродугового синтеза углеродных наноструктур / И. С. Толстова, А. Н. Гаврилов, Г. В. Абрамов // Современные технологии в науке и образовании - СТН0-2016 : сборник трудов международной научно-технической и научно-методической конференции: в 4 томах, Рязань, 02-04 марта 2016 года / Рязанский государственный радиотехнический университет; Под общей редакцией О.В. Миловзорова. Том 2. - Рязань: Рязанский государственный радиотехнический университет, 2016. - С. 11-13.

71) Толстова, И. С. Современные аспекты моделирования процесса синтеза углеродных наноструктур / И. С. Толстова, А. В. Калач // Актуальные проблемы деятельности подразделений уголовно-исполнительной системы : сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции, Воронеж, 19 октября 2023 года. - Воронеж: Издательско-полиграфический центр «Научная книга», ФКОУ ВО Воронежский институт ФСИН России., 2023. - С. 447-451.

72) Толстова, И. С. Формирование начального распределения компонентов плазмы на фазовой плоскости в методе крупных частиц при электродуговом синтезе УНС / Г. В. Абрамов, А. Н. Гаврилов, И. С. Толстова // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. - 2014. - № 3(61). - С. 67-71.

73) Федотов, А. Ю. Многоуровневое математическое моделирование процессов формирования наноструктур в газовой среде : специальность 05.13.18 "Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ" : диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук / Федотов Алексей Юрьевич. - Пермь, 2022. - 371 с.

74) Физика и техника низкотемпературной плазмы / Под общ. ред. С. В. Дресвина. — Москва : Атомиздат, 1972. — 352 с.

75) Формирование диффузного катодного пятна на графитовом электроде при дуговом разряде / А. А. Николаев, А. В. Николаев, Д. Е. Кирпичев, Ю. В. Цветков // Физика и химия обработки материалов. - 2008. - № 3. - С. 43-48.

76) Формирование кластерных групп углерода в плазме образующих объемные структуры при термическом разрушении графита / Г. В. Абрамов, А. Н. Гаврилов, И. С. Толстова, А. Л. Ивашин // Российские нанотехнологии. - 2017. -Т. 12, № 3-4. - С. 22-26.

77) Фролов, В. Я. Моделирование приэлектродных процессов в установках электроконтактно-дугового выплавления металла / В. Я. Фролов // Металлообработка. - 2001. - № 3(3). - С. 19-25.

78) Фролов, В. Я. Применение комбинированного плазмотрона для получения нанопорошков / В. Я. Фролов, Д. В. Иванов // Инновационные

технологии в науке и образовании - III : Сборник трудов международной научно-практической конференции, Улан-Удэ, 15-18 июля 2013 года. - Улан-Удэ: Бурятский государственный университет, 2013. - С. 132-135.

79) Функционализация углеродных нанотрубок / А. Н. Морозов, А. Ю. Крюков, А. В. Колесников, А. В. Десятов // Успехи в химии и химической технологии. - 2016. - Т. 30, № 1(170). - С. 63-65.

80) Функциональная диагностика низкотемпературной плазмы / М. Ф. Жуков, М. Ю. Докукин, Н. П. Козлов [и др.] // Известия Сибирского отделения Академии наук СССР. Серия технических наук. - 1985. - № 4-1(397). - С. 24-25.

81) Хокни, Р. Численное моделирование методом частиц / Р. Хокни, Дж. Иствуд. - М.: Мир, 1987. - 638 с.

82) Хора Х. Физика лазерной плазмы / Х. Хора. - М.: Энергоатомиздат, 1986. -272 с.

83) Цветков, И.В. Применение численных методов для моделирования процессов в плазме: учебное пособие / И. В. Цветков. - М.: МИФИ, 2007. - 84 с.

84) Чен Ф. Введение в физику плазмы / Ф. Чен. - М.: Мир, 1987. - 399 с.

85) Шариков, И. В. Использование реализации MPICH технологии параллельных вычислений MPI при численном моделировании взаимодействия разлетающейся лазерной плазмы с поверхностью / И. В. Шариков ; И.В. Шариков, С.Т. Суржиков. - Москва, 2005. - 35 с. - (Препринт / Ин-т проблем механики Рос. акад. наук).

86) Шилов, М.А. Компьютерное моделирование молекулярных систем методом молекулярной динамики / М.А. Шилов, В.В. Веселов. - Иваново: ИГТА, 2010. - 168 с.

87) Эффективное использование суперЭВМ для решения больших задач физики плазмы методом частиц в ячейках / Е. А. Берендеев, А. В. Иванов, Г. Г. Лазарева, А. В. Снытников // . - 2012. - № 56. - С. 71-77.

88) Янилкин, А.В. Применение суперкомпьютеров для молекулярно динамического моделирования процессов в конденсированных средах / А.В.

Янилкин, П.А. Жиляев, А.Ю. Куксин, Г.Э. Норман, В.В. Писарев, В.В. Стегайлов // Вычислительные методы и программирование. - 2010. - Т. 11. - С .111-116.

89) Ababu, B. T. A review of fabrication technologies and emerging application of carbon nanotubes / B. T. Ababu // AIP Conference Proceedings. - 2024. - Vol. 3240. - No. 1.

90) Abramov, G. V. Application of parallel-conveyor computing systems in the problem of modelling of synthesis CNS / G. V. Abramov, A. L. Ivashin, I. S. Tolstova // Journal of Physics: Conference Series : International Conference "Applied Mathematics, Computational Science and Mechanics: Current Problems", AMCSM 2018, Voronezh, 17-19 декабря 2018 года. Vol. 1203. - Voronezh: Institute of Physics Publishing, 2019. - P. 012087.

91) Advances in top-down and bottom-up surface nanofabrication: Techniques, applications & future prospects / A. Biswas, I. Bayer, A. Biris [et al.] // Advances in colloid and interface science. - 2012. - V. 170. - №. 1-2. - P. 2-27.

92) Allen, M.P. Computer Simulation of Liquids / M.P. Allen, D.J. Tildesley. -Oxford University Press, 2002. - 385 p.

93) Allen, M.P. The Art of Molecular Dynamics Simulation / M.P. Allen, D.J.D.C. Rapaport. - Cambridge: Cambridge University Press, 1996. - 564 p.

94) Baig, N. Nanomaterials: a review of synthesis methods, properties, recent progress, and challenges / N. Baig, I. Kammakakam, W. Falathabe // Materials Advances. - 2021. - 2. - P. 1821-1871. doi: 10.1039/D0MA00807A

95) Bamme, J. A Mathematical Definition of Particle Methods / J. Bamme, I. F. Sbalzarini // arXiv preprint arXiv:2105.05637. - 2021.

96) Carbon nanotubes, science and technology part (I) structure, synthesis and characterization / A. Aqel [et al.] // Arabian Journal of Chemistry. - 2012. - Vol. 5. - P. 1-23.

97) Chae, S.H. Carbon nanotubes and graphene towards soft electronics / S. H. Chae, Y. H. Lee // Nano Convergence. - 2014. - Article number 15 (2014). https://doi.org/10.1186/s40580-014-0015-5

98) Durbach, S. The Effect of Hydrogen, Helium and Their Mixtures on the Synthesis of Carbon Nanotubes in a DC Arc- Discharger / S. H. Durbach, M. J. Witcomb, N. J. Coville // Fullerenes, nanotubes, and carbon nanostructures. - 2005. -№ 2. - P. 155-169.

99) Experimental and theoretical study of the conditions for the formation of carbon nanostructures in an arc discharge in helium, argon and nitrogen / S. Sakhapov, V. A. Andryushchenko, E. Boyko [et al.] // Letters on Materials. - 2022. - № 12(4). -P. 321-326.

100) Exploiting multi-scale parallelismfor large scale numerical modelling of laser wakefield accelerators / R. A. Fonseca, J. Vieira, F. Fiuza [et al.] // Plasma Physics and Controlled Fusion. - 2013. - № 55(12). doi:10.1088/0741-3335/55/12/124011.

101) Farhat, S. Arc process parameters for single-walled carbon nanotube growth and production: experiments and modeling / S. Farhat, H. Ivaylo, D. S. Carl // Journal of Nanoscience and Nanotechnology. - 2004. - № 4(4). - P. 377-389.

102) Grishko, M. The study of self-assembly and self-organization of atomic metal nanoparticles of iron group by Monte Carlo method / M. Grishko, M. Zhukovsky, S. Beznosyuk // Chimica Techno Acta. - 2014. - №1(1). - P. 38-44.

103) Haile, J.M. Molecular Dynamics Simulation: Elementary Methods / J.M. Haile. - Chichester: Wiley, 1992. - 489 p.

104) Hug S. Classical molecular dynamics in a nutshell / S. Hug // Methods Mol Biol. - 2013; - № 924. - P. 127-52. doi: 10.1007/978-1-62703-017-5_6. PMID: 23034748.

105) Iijima S. Helical microtubules of graphitic carbon / S. Iijima // Nature. -1991. - V. 354, № 6348. - P. 56-58.

106) Jahanshahi, M. Catalysts effects on the production of carbon nanotubes by an automatic arc discharge set up in solution / M. Jahanshahi, R. J. Seresht, H. Solmaz // Physica status solidi (C). - 2009. - №6(10). - P. 2174.

107) Karthikeyan, S. Large Scale Synthesis of Carbon Nanotubes / S. Karthikeyan, P. Mahalingam, M. Karthik // Journal of Chemistry. - 2009. - 6(1). - P. 1-12.

108) Koch, C. C. Top-Down Synthesis Of Nanostructured Materials: Mechanical And Thermal Processing Methods / C. C. Koch //. Rev.Adv.Mater.Sci. -2003. - 5(2003). - P. 91-99.

109) Large-scale production of single-walled carbon nanotubes by the electric-arc technique / C. Journet, W. K. Maser, P. Bernier [et al.] // Nature. - 1997. - V.388. -P.756-758

110) Liu, M. Top-down fabrication of nanostructures / M. Liu, Z. Ji, L. Shang // Nanotechnology. - 2010. - V. 8. - P. 3-47.

111) OSIRIS: A Three Dimensional, Fully Relativistic Particle in Cell Code for Modeling Plasma Based Accel erators / R. A. Fonseca, L. O. Silva, F. S. Tsung [et al.] // Proceedings of the International Conference on Computational Science. - 2002. - Part III. - P. 342-351.

112) Programming environments for high-performance Grid computing: the Albatross project / T. Kielmann, H. E. Bal, J. Maassen [et al.] // Future Generation Computer Systems. - 2002. - Vol. 18, No. 8. - P. 1113-1125.

113) Review of carbon nanotube research and development: materials and emerging applications / K. J. Hughes, K. A. Iyer, R. E. Bird [et al.] // ACS Applied Nano Materials. - 2024. - № 7(10). - P. 18695-18713.

114) Skichko, E.A. Experimental study of kinetic regularities of carbon nanotube, nanofiber synthesis via catalytic pyrolysis of gas mixtures of variable composition / E. A. Skichko, D. A. Lomakin, Y. V. Gavrilov, E. M. Koltsova // Technical Sciences Fundamental Research. - 2012. - № 3. - P. 414-418.

115) Smilei: A collaborative, open-source, multi-purpose particle-in-cell code for plasma simulation / J. Derouillat, A. Beck, F. Pérez [et al.] // Comput. Phys. Commun. - 2017. - № 222. - P. 351-373.

116) Synthesis Methods of Carbon Nanotubes and Related Materials / A. Szaby, C. Perri, A. Csaty, G. Giordano, D. Vuono, J. B. Nagy // Materials. - 2010. V. 3. - P. 3092 - 3140.

117) Synthesis of Carbon Nanotube: A Review / A.A. Rashad, R. Noaman, S.A. Mohammed, E. Yo // J. Nanosci. Tech. - 2016. - V. 23, № 3. - P. 155-162.

118) Synthesis of high-quality multi-walled carbon nanotubes by arc discharge in nitrogen atmosphere / G. Zhou, H. Wu, Ya. Deng [et. al.] // Vacuum. - 2024. - № 225. - P.113198.

119) Synthesis of metal catalyst Synthesis of nanomaterials using various top-down and bottom-up approaches, influencing factors, advantages, and disadvantages: A review / N. Abid, A. Khan, S. Shujait [et al.] // Adv Colloid Interface Sci. - 2022. - № 300(15). - P. 102597.

120) Turano, S.P. Chemical vapor deposition synthesis of self-aligned carbon nanotube arrays / S. P. Turano, J. Ready // Journal of Electronic Materials. - 2006. -vol. 35. № 2. - P. 192-194.

121) Yardimci, A. I. Synthesis methods of carbon nanotubes / A. I. Yardimci, N. Yagmurcukardes // Handbook of Carbon Nanotubes. Cham: Springer International Publishing. - 2022. - P. 25-56.

122) Zhang, Sh. Building from the bottom up / Sh. Zhang // Nanotoday. - 2003. - Vol. 6. - P. 20-27. - DOI: 10.1016/S1369-7021(03)00530-3.

ПАТЕНТ НА ИЗОБРЕТЕНИЕ

124

ПРИЛОЖЕНИЕ № 2. СВИДЕТЕЛЬСТВА О ГОСУДАРСТВЕННОЙ РЕГИСТРАЦИИ ПРОГРАММ

ДЛЯ ЭВМ

Объем программы для ЭВМ: 2,1 МБ

АКТЫ ВНЕДРЕНИЯ

УТВЕРЖДАЮ

Директор ООО «ДНАЗ»

АКТ

г да1иУ;1ашсстоной Л.Л.

' у МО? 2024 г

1291

о внедрении результатов кандидатской диссертации «Моделирование синтеза углеродных наноструктур с использованием параллельных вычислений» Толстовой Ирины Сергеевны

г. Воронеж

Настоящий акт подтверждает, что научные положения, результаты и разработки кандидатской диссертации Толстовой Ирины Сергеевны па тему «Моделирование синтеза углеродных наноструктур с использованием параллельных вычислений» были рассмотрены и отмечены как перспек тивные и эффективные.

Разработанные новые универсальные библиотеки распределенного численного моделирования для высокопроизводительных вычислительных систем и параллельно-конвейерные прикладные программы для решения задач плазмы применяются для обработки больших объемов данных на вычислительном кластере, состоящем из персональных компьютеров.

ООО «ДНАЗ» поддерживает работу Толстовой И.С. и под тверждает, что результаты проведенных исследований могут быть реализованы в научной деятельности предприятия.

ООО «ДНАЗ» к.т.н., директор

Нерестовой А.А.

УТВЕРЖДАЮ

Директор ООО «СЕНСОРИКА-НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ»

Умарханов Р.У. -/¿7 2024 I

АКТ ВНЕДРЕНИЯ

результатов кандидатской диссертации «Моделирование синтеза углеродных

наноструктур с использованием параллельных вычислений» Толстовой Ирины Сергеевны, представленной на соискание ученой степени кандидата

технических наук

г. Воронеж

Настоящий акт подтверждает, разработанные метод балансировки загрузки и принцип организации высокопроизводительной распределенной вычислительной системы, полученные в диссертационной работе Толстовой Ирины Сергеевны на тему «Моделирование синтеза углеродных наноструктур с использованием параллельных вычислений» были протестированы в ООО «СЕНСОРИКА - НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ». Теоретические и практические научно-технические результаты, полученные в работе демонстрируют эффективность оригинальных подходов и внедрены с целью увеличения скорости обработки больших данных и сокращения времени на проведения компьютерных экспериментов.

Высокопроизводительная распределенная система, которая позволяет моделирование процесса плазменного синтеза углеродных с высокой точностью и эффективностью, оснащена обеспечением и оборудованием.

проводить наноструктур

современным программным соответствующим требованиям проводимых исследований и может Ьыть

полезна широкому кругу исследователей в

области создания цифровых

двоиников

процесса получения углеродных наноматериалов.

ООО «СЕНСОРИКА - НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ» директор

Умарханов Р.У