Modeling The Synthesis of Carbon Nanostructures Using a Modified Numerical Method of Large Particles

Authors

  • A. V. Kalach Voronezh State University of Engineering Technologies
  • I. S. Tolstova Voronezh State University of Engineering Technologies

DOI:

https://doi.org/10.22213/2410-9304-2026-1-26-34

Keywords:

carbon nanostructures, plasma, modeling, particle simulation, parallel algorithms, distributed computing, dynamic load balancing

Abstract

The article considers the issue of modeling the kinetics of charged particles in the interelectrode space during plasma-arc synthesis of carbon nanostructures in the presence of a catalyst using a modified numerical method of large particles. The main focus is on adapting standard molecular dynamics algorithms to work with a large number of particles and their interactions at the macroscopic level, as well as developing effective methods to speed up the simulation process using personal computers. A modification of the numerical method is based on the adaptive distribution of large particles depending on the collision activity in local regions of the interelectrode space. In areas with a high collision frequency, the weight of macroparticles decreases and their number increases to ensure the accuracy of describing a large number of interactions, while in areas with a low collision frequency, the opposite is true. A method for balancing the load of computing cluster workstations and calculating the required number of cores is proposed, based on the assignment of computing resources depending on the number of large model particles in the calculation area. It is established that the developed methodology and algorithms for processing large amounts of data based on parallel calculations necessary for solving multidimensional nonlinear problems using the resources of a distributed computing system with processor load balancing can minimize the processor calculation time. The maximum acceleration was obtained by 266 times compared to the sequential algorithm, while the parallel algorithm using a GPU allows calculations to be accelerated only by 153 times. The work has the potential to further improve methods for the synthesis of carbon nanostructures and the development of high-performance computational tools in the field of nanotechnology.

Author Biographies

A. V. Kalach, Voronezh State University of Engineering Technologies

Doctor of Chemical Sciences, Professor

I. S. Tolstova, Voronezh State University of Engineering Technologies

-

References

Перспективные методы синтеза углеродных нанотрубок / А. А. Бидилдаева, Ж. К. Мышырова, А. Т. Тасимханова, С. В. Агасиева // Нанотехнологии: разработка, применение - XXI век. 2021. Т. 13, № 1. С. 36-47. DOI 10.18127/j22250980-202101-04. EDN YJDGVE.

Калеева А. А. Перспективы плазменно-дугового метода синтеза наноматериалов // XXV Туполевские чтения (школа молодых ученых) : Международная молодежная научная конференция, посвященная 60-летию со дня осуществления Первого полета человека в космическое пространство и 90-летию Казанского национального исследовательского технического университета им. А.Н. Туполева-КАИ, Казань, 10-11 ноября 2021 года. Т. III. Казань : Изд-во ИП Сагиева А.Р., 2021. С. 17-20. EDN WGUPTG.

Пространственные характеристики плазмы дугового разряда применительно к синтезу кремниевых наноструктур / А. А. Калеева, Б. А. Тимеркаев, О. А. Петрова, А. А. Сайфутдинов // Вестник Казанского государственного технического университета им. А. Н. Туполева. 2022. Т. 78, № 2. С. 10-16. EDN JVOZGZ.

Timerkaev B. A., Sofronitskiy A. O., Andreeva A. A.Carbon nanotubes formation in the decomposition of heavy hydrocarbons creeping along the surface of the glow discharge // Journal of Physics: Conference Series. 2016. Vol. 669, no. 1. P. 012062. DOI 10.1088/1742-6596/669/1/012062. EDN WWDULL.

Synthesis of carbon nanostructures in electric discharge / B. A. Timerkaev, B. R. Shakirov, A. L. Galieva [et al.] // Journal of Physics: Conference Series : Scientific Technical Conference on Low Temperature Plasma During the Deposition of Functional Coatings, Kazan, 05-08 ноября 2018 года. Vol. 1328. - Kazan: Institute of Physics Publishing, 2019. - P. 012039. - DOI 10.1088/1742-6596/1328/1/012039. - EDN GHRHEA.

Болдышева В. К., Сайфутдинов А. И. Исследование плазмохимического реактора на основе разряда постоянного тока в аргоне с графитовыми электродами в задачах синтеза углеродных наноструктур // Когерентная оптика и оптическая спектроскопия : сборник статей XXVI молодежной научной школы, Казань, 01-03 ноября 2022 года. Казань: Издательство «Фэн» Академии наук Республики Татарстан, 2022. С. 38-43. EDN BARYHB.

Polyakov S. V., Podryga V. O., Kudryashova T. A. HPC Simulation of Non-Linear Processes in Microsystems Gas-Metal // Lobachevskii Journal of Mathematics. 2020. Vol. 41, no. 8. P. 1554-1562. DOI 10.1134/S1995080220080168. EDN AFGGOF.

Абрамов Г. В., Гаврилов А. Н. Математические методы исследования кинетики формирования кластеров углерода в плазме // Системы и средства информатики. 2018. Т. 28, № 2. С. 116-127. DOI 10.14357/08696527180209. EDNUPLEHJ.

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

Абрамов Г. В., Гаврилов А. Н. Использование метода крупных частиц для численного моделирования процессов синтеза углеродных наноструктур в плазме // Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики : сборник трудов Международной научно-технической конференции, Воронеж, 18-20 декабря 2017 года / Воронежский государственный университет. Воронеж : Научно-исследовательские публикации ; Вэлборн, 2017. С. 479-489. EDN YRQAVQ.

Берендеев Е. А., Тимофеев И. В. Параллельный алгоритм для полунеявного метода частиц в ячейках с сохранением энергии и заряда // Сибирский журнал вычислительной математики. 2024. Т. 27, № 4. С. 365-378. DOI 10.15372/SJNM20240401. EDN MIQMZD.

Снытников А. В. Реализация на Pytorch расчета столкновений частиц методом Монте-Карло для моделирования плазмы методом частиц в ячейках // Балтийский морской форум : материалы XII Международного Балтийского морского форума : в 6 т. Калининград, 30 сентября - 04 ноября 2024 года. Калининград : Балтийская государственная академия рыбопромыслового флота, Калининградский государственный технический университет, 2024. С. 168-174. EDN RPTVIM.

Четверушкин Б. Н., Марков М. Б., Усков Р. В. О распараллеливании метода частиц для гибридного суперкомпьютера // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления. 2022. Т. 505, № 1. С. 19-23. DOI 10.31857/S2686954322040063. EDN WSCWUJ.

Реализация метода частиц на компьютере с графическими ускорителями / А. В. Березин, Н. В. Заложный, О. С. Косарев [и др.] // Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша. 2022. № 61. С. 1-21. DOI 10.20948/prepr-2022-61. EDN MGLWJP.

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. EDN VKFGRP.

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

Толстова И. С. Моделирование синтеза углеродных наноструктур с использованием параллельных вычислений // Научный бюллетень Воронежского института МВД России. 2024. № 2. С. 120-127. EDN QREHXI.

Суков С. А. Метод балансировки загрузки для гетерогенных численных алгоритмов моделирования газодинамических течений // Журнал Средневолжского математического общества. 2021. Т. 23, № 2. С. 193-206. DOI 10.15507/2079-6900.23.202102.193-206. EDN DSKKCW.

Published

04.04.2026

How to Cite

Kalach А. В., & Tolstova И. С. (2026). Modeling The Synthesis of Carbon Nanostructures Using a Modified Numerical Method of Large Particles. Intellekt. Sist. Proizv., 24(1), 26–34. https://doi.org/10.22213/2410-9304-2026-1-26-34

Issue

Section

Articles