Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

STACIONÁRIUS RÉSZECSKETRANSZFER SZIMULÁCIÓJA MONTE CARLO ALAPOKON Kristóf Tamás Pannon Egyetem, Kémia Intézet Fizikai Kémia Intézeti Tanszék „Szabadenergia”

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "STACIONÁRIUS RÉSZECSKETRANSZFER SZIMULÁCIÓJA MONTE CARLO ALAPOKON Kristóf Tamás Pannon Egyetem, Kémia Intézet Fizikai Kémia Intézeti Tanszék „Szabadenergia”"— Előadás másolata:

1 STACIONÁRIUS RÉSZECSKETRANSZFER SZIMULÁCIÓJA MONTE CARLO ALAPOKON Kristóf Tamás Pannon Egyetem, Kémia Intézet Fizikai Kémia Intézeti Tanszék „Szabadenergia” Mátrafüred, október 21.

2 CÉL Molekuláris szimulációs eszközeink ma kifinomult molekula- és kölcsönhatási modellek használatát és összetett jelenségek vizsgálatát teszik lehetővé. Így a nano-/mikro- és mezopórusos adszorbensekben lejátszódó szorpciós és diffúziós folyamatok megértését és a szorpciós- diffúziós tulajdonságok meghatározását célzó kutatásokban is mindinkább nélkülözhetetlenek. E területen mára lehetővé vált a kísérleti vizsgálatok közvetlen támogatása molekuláris szimulációkkal (kísérleti eredmények kiértékelése, nehezen vagy egyáltalán nem mérhető tulajdonságok viszonylag pontos meghatározása). Az adszorbensek kísérleti vizsgálataival való mind közvetlenebb együttműködés a molekuláris szimulációktól időben és térben egyre inkább mezoszkopikus szintű jelenségek/rendszerek tanulmányozását kívánja. Egyszerű fluidumok és elegyeik szorpciós-diffúziós sajátságainak meghatározását végezzük zeolitokban és más alumino-szilikátokban, elsősorban empirikus szelektivitásuk számítása/értelmezése céljából. Jelenlegi célunk membrántranszport közvetlen molekuláris szimulációja.

3 Stacionárius diffúzió Ideális eset ! Probléma: koncentráció  aktivitás D helyfüggése D helyfüggése Szimulációs nehézségek bonyolultabb „all-atom” modellrendszerek esetén és a mezoszkopikus skálához közelítve

4 É. Csányi - T. Kristóf – Gy. Lendvay: J. Phys. Chem. C 113, (2009). NaA(4) zeolit szelektivitásának vizsgálata

5 Részecsketranszfer két reservoir között DCV-MD

6 Dinamikus Monte Carlo Egy hagyományos MC lépésekkel generált állapotok sorozata megfeleltethető a rendszer időbeli változásának. Markov-lánc: Az eltelt idő MC szimulációs lépésekben mérhető (MCS). A DMC szimuláció paramétereit többkomponensű rendszerekben is be lehet úgy állítani, hogy a szimuláció visszaadja a rendszer valós (MD) dinamikáját. Egyszerű esetekben a kulcsparaméter a megengedett maximális ellépéshossz.

7 Dinamikus Monte Carlo Kalibrálás MD-hez:

8 Dinamikus Monte Carlo Javasolt módszer többkomponensű rendszerekre MD-kalibráció nélkül Standard MC részecskekiválasztási valószínűség (1/N) és elfogadási kritérium alkalmazása. r max meghatározása abból az úthosszból, amelyet egy részecske egy MC lépéssel átlagosan megtehet a szomszédjaival való „ütközés” nélkül. A dinamikus tulajdonságok skálázása a részecskék tömegének gyökével. G. Rutkai - T. Kristóf: J. Chem. Phys. 132, (2010).

9 DCV-MD vs. DCV-DMC ETOMICA-alkalmazás vs. saját fejlesztésű MC scLJ (r c =3,5  ), Powles-membrán (fcc) CO H 2 CO 2 CH 4 T=1100 K p 1  50 bar p 2  10 bar

10 GCMC szimuláció minden tartományra ! LEMC megfelelő µ-profillal

11 Virtuális transzfer mérése a tartományok között LEMC + virtuális transzlációs MC-lépések

12 A kémiai potenciálok iterálása A kémiai potenciálok különbségei az egyes tartományok között, és ezek összege (az 1. és az M. tartomány valódi tömbfázis): Egy következő iterációs lépésben: Választás:

13 LEMC A KOMPONENSÁRAMOK MÉRÉSÉVEL: NÉHÁNY EREDMÉNY Powles-membrán WCA-fluidum (r c  1,12  ) scLJ-fluidum (r c =1,5  ) T*j a /j b (DMC) j a /j b (DMC) T*=3,0j a /j b (DMC) j a /j b (DMC) 4,919 (20)0,32 (0,36)12 (12)0,20 (0,20) 3,024 (24)0,40 (0,38)   1,242 (48)0,68 (0,76) /µ 1a /(kT)=µ 1b /(kT)=-6/ /µ 1b /(kT)=-6, µ 1a /(kT)=-10/ µ Ma /(kT)=µ Mb /(kT)=-12/ µ Ma /(kT)=µ Mb /(kT)=-16/ 

14 LEMC A KOMPONENSÁRAMOK MÉRÉSÉVEL: NÉHÁNY EREDMÉNY Powles-membrán WCA-fluidum (r c  1,12  ) scLJ-fluidum (r c =1,5  ) T*j a /j b (DMC) j a /j b (DMC) T*=3,0j a /j b (DMC) j a /j b (DMC) 4,919 (20)0,32 (0,36)12 (12)0,20 (0,20) 3,024 (24)0,40 (0,38)   1,242 (48)0,68 (0,76) /µ 1a /(kT)=µ 1b /(kT)=-6/ /µ 1b /(kT)=-6, µ 1a /(kT)=-10/ µ Ma /(kT)=µ Mb /(kT)=-12/ µ Ma /(kT)=µ Mb /(kT)=-16/ 

15 - LEMC: közelítés - DMC több komponensre: nyilvánvalóan közelítés de: a DMC kalibrációja javítható Mélyreható elméleti vizsgálatokra van még szükség ! A fejlesztési folyamat szempontjai

16 - LEMC: közelítés - DMC több komponensre: nyilvánvalóan közelítés de: a DMC kalibrációja javítható Mélyreható elméleti vizsgálatokra van még szükség ! Az érdekes (elérhető) kísérleti eredmények majdnem mindig áramadatok (árammérés: metodikai javítási lehetőségek)Az érdekes (elérhető) kísérleti eredmények majdnem mindig áramadatok (árammérés: metodikai javítási lehetőségek) Kezdeti eredmények zeolittalKezdeti eredmények zeolittal Speciális technikák részecskebehelyezésreSpeciális technikák részecskebehelyezésre Nagyobb membrán  kisebb felbontású (coarse-grained) modellek alkalmazásaNagyobb membrán  kisebb felbontású (coarse-grained) modellek alkalmazása A fejlesztési folyamat szempontjai


Letölteni ppt "STACIONÁRIUS RÉSZECSKETRANSZFER SZIMULÁCIÓJA MONTE CARLO ALAPOKON Kristóf Tamás Pannon Egyetem, Kémia Intézet Fizikai Kémia Intézeti Tanszék „Szabadenergia”"

Hasonló előadás


Google Hirdetések