Коллектив молодых ученых МФТИ применил методы компьютерного моделирования для надежного прогнозирования физических свойств сложных промышленных жидкостей. Работа вошла в финал 12-го международного тематического конкурса Industrial Fluid Properties Simulation Challenge (США) и предварительно опубликована на SSRN.
Для создания промышленных жидкостей, например, новых смазочных материалов, часто требуется уметь заранее предсказывать свойства сложных многокомпонентных смесей и их изменение при разных термодинамических условиях (давлении, температуре). Для развития теоретико-вычислительных методов таких прогнозов в США на протяжении последних 20 лет проводятся международные конкурсы по предсказанию свойств промышленных жидкостей.
При этом количество возможных комбинаций исходных веществ в смеси велико, поэтому сложность и длительность экспериментов зачастую критически усложняют и удорожают проект. Вторая проблема – физические свойства смеси (например, коэффициент вязкости) сложно предсказывать, зная данные только для чистых компонент.
Команда молодых исследователей МФТИ, ОИВТ РАН и НИУ ВШЭ, для решения этой задачи предложила надежный фундаментально-вычислительный подход, который в перспективе найдет широкое применение и потребует минимальных экспериментальных данных. При разработке подхода они работали над предсказанием итоговой вязкости смеси.
Вязкость органических жидкостей является ключевым свойством для моделирования технических процессов. К примеру, именно она определяет режимы впрыска топлива, уровень трения для смазочных материалов и может быть маркером стеклования.
«Мы пришли к выводу, что существующие модели жидкостей плохо прогнозируют вязкость диолов (двухатомных спиртов), поэтому мы занялись их модификацией. В предыдущих работах мы научились достаточно точно рассчитывать коэффициент вязкости методом Грина-Кубо, поэтому при наличии достоверной модели задача становится чисто технической», – рассказал соавтор исследования, студент магистратуры ЛФИ МФТИ, младший научный сотрудник лаборатории многомасштабного моделирования в физике мягкой материи МФТИ Владимир Дещеня.
В результате ученые разработали подход, который точно воспроизвел сдвиговую вязкость смеси при разных концентрациях указанных веществ. «Предсказания» проверили, сравнив с данными реальных лабораторных измерений, проведенных в Национальном институте стандартов и технологий США (NIST). Относительная погрешность между прогнозируемыми и экспериментальными значениями не превысила 10%, чем обеспечила методу принципиальную возможность прогнозирование вязкости смесей.
«Мы стали финалистами конкурса уже в третий раз. В 2019 году мы заняли второе место, уступив команде из Johns Hopkins University и Army Research Lab, а в 2020 — первое, обойдя данный коллектив и команды из Shanghai Jiao Tong Univ. и CalTech. Данный подход требует большого количества статистических данных, поэтому мы проводили расчеты на ведущих суперкомпьютерах», – комментирует руководитель исследования, заведующий лабораторией многомасштабного моделирования в физике мягкой материи МФТИ Николай Кондратюк.
