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

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.

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

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

Részecsketranszfer két reservoir között DCV-MD

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.

Dinamikus Monte Carlo Kalibrálás MD-hez:

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).

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

GCMC szimuláció minden tartományra ! LEMC megfelelő µ-profillal

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

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:

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/ 

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/ 

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

- 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