Machine Learning of Microscopic Ingredients for Graphene Oxide/Cellulose Interaction

Autor(es)

Petry, Romana ; Silvestre, Gustavo H. ; Focassio, Bruno ; de Lima, Felipe Crasto ; Miwa, Roberto H. ; Fazzio, Adalberto

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: Langmuir; v. N/A, p. 7-pg., 2022-01-14.

Resumo

Understanding the role of microscopic attributes in nanocomposites allows one to control and, therefore, accelerate experimental system designs. In this work, we extracted the relevant parameters controlling the graphene oxide binding strength to cellulose by combining first-principles calculations and machine learning algorithms. We were able to classify the systems among two classes with higher and lower binding energies, which are well defined based on the isolated graphene oxide features. Using theoretical X-ray photoelectron spectroscopy analysis, we show the extraction of these relevant features. In addition, we demonstrate the possibility of refined control within a machine learning regression between the binding energy values and the system's characteristics. Our work presents a guiding map to control graphene oxide/cellulose interaction. (AU)

• Processo FAPESP: 17/02317-2 - Interfaces em materiais: propriedades eletrônicas, magnéticas, estruturais e de transporte
• Beneficiário: Adalberto Fazzio
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Processo FAPESP: 18/25103-0 - Interfaces - grafenos funcionalizados e poluentes orgânicos: uma abordagem teórica-experimental em nanotecnologia ambiental
• Beneficiário: Romana Petry
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
• Processo FAPESP: 19/04527-0 - Interface entre isolantes topológicos cristalinos e materiais 2D-trivial: estudo de proximidade via defeitos
• Beneficiário: Bruno Focassio
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
• Processo FAPESP: 19/20857-0 - Materiais bidimensionais e fases topológicas: predição e controle de suas propriedades
• Beneficiário: Felipe David Crasto de Lima
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado