O que você está rodando? A parte científica do AraBOINC
Autor: Computação Voluntária UFSC Araranguá | Publicado: 2012-08-27T14:40:00-03:00



Na versão BETA do projeto AraBOINC, quando o usuário instala o cliente e se conecta no servidor mq232-80.ararangua.ufsc.br/boincufscara ele participa da simulação de um modelo computacional para "solventes estruturados". O estudo deste sistema faz parte de um projeto de pesquisa em Física Computacional realizado pelo Prof. Mauricio Girardi do campus UFSC - Araranguá, em colaboração com professores da UFRGS e USP.



O modelo em questão tenta imitar as propriedades não usuais presentes em líquidos estruturados como a água!


Mas por que a água ?



A água é um dos mais atípicos e anômalos líquidos presentes na natureza. Seu baixo peso molecular contrasta com seus altos pontos de fusão e ebulição e suas grandes capacidade e condutividade térmicas. Sua polaridade e constante dielétrica a tornam um excelente solvente, e sua estruturação ao congelar leva a um aumento de volume não observado em fluidos ordinários.

Ao todo, conhece-se até o momento pelo menos 69 anomalias nas propriedades dinâmicas, termodinâmicas e estruturais da água, sendo que seu diagrama de fases apresenta ao todo 19 diferentes fases (dentre elas 16 tipos diferentes de gelo com variadas estruturas cristalinas e densidades), 16 pontos triplos e ao menos 1 ponto crítico.

Toda essa complexidade presente na água tem um papel fundamental no surgimento e manutenção da vida, no comportamento do clima global, em processos geológicos e químicos. Organismos vivos podem regular mais facilmente sua temperatura (por evaporação e pela própria presença da água em seus corpos), lagos e rios congelam-se da superfície para o fundo preservando e protegendo a vida em seu interior, mares e oceanos comportam-se como reservatórios térmicos estabilizando a temperatura na superfície da Terra, a expansão ao congelar fratura rochas contribuindo para erosão, e sua capacidade de hidratação é essencial para os inúmeros mecanismos celulares.

No caso da água, as pontes de hidrogênio, que se formam apenas para determinadas orientações específicas entre as moléculas e levam a um arranjo molecular tetraédrico, são as principais responsáveis pela maior parte das anomalias observadas nessa substância.

Verificando-se mais especificamente a capacidade de solvatação da água, vemos outros fenômenos relevantes. Por exemplo, a solubilidade dos gases apolares em água também apresenta um comportamento não usual, diminuindo com a temperatura até alcançar um mínimo, e aumentando a partir de então.

Para uma revisão completa sobre as propriedades da água siga o link: http://www.lsbu.ac.uk/water/


Como funciona o modelo ?

O modelo é definido em uma rede tridimensional (modelo discreto), em que cada sítio da rede pode ser ocupado por um solvente (água), um soluto ou estar vazio.


As moléculas de solvente interagem formando ligações direcionais tipo ponte de hidrogênio (Fig. 1) e o solvente pode ou não ser interagente (dependendo se for um solvente polar, apolar, inerte, etc).

Fixando-se a temperatura, concentrações e/ou potenciais químicos do solvente e do soluto, percebemos  o aparecimento de diferentes fases no sistema. A Fig. 2 mostra o diagrama de fases deste sistema para solutos não interagentes. Vemos uma fase líquida de baixa densidade (LDL), uma fase líquida de alta densidade (HDL), uma fase gasosa e uma região de coexistência líquido-gás do soluto (SLDL/HDL).

Verificamos também que o sistema apresenta um mínimo na solubilidade, propriedade característica deste tipo de solvente.

Para maiores detalhes leia o artigo "Structure and anomalous solubility for hard spheres in an associating lattice gas model" no link http://dx.doi.org/10.1063/1.4743635



Como simular o modelo ?

O método utilizado para simular o modelo aqui descrito é chamado de Método de Monte Carlo. Nele, as diferentes configurações do sistema (estados) são explorados por meio de sorteios. De acordo com a algoritmo de Metrópolis, os pesos estatísticos de cada estado são definidos pelo fator de Boltzmann (a probabilidade de o sistema estar em um dados estado com energia E é proporcional à exp(-E/kT) ). A evolução temporal do sistema segue uma chamada cadeia de Markov, onde cada novo estado sorteado depende apenas do estado atual do sistema.

Para mais detalhes sobre simulações de Monte Carlo siga o link do livro "A Guide to Monte Carlo Simulations in Statistical Physics".&nbsp;http://site.ebrary.com/lib/buufsc/docDetail.action?docID=2000919
(este link funciona apenas se estiver no campus da UFSC ou conectado à rede-UFSC por VPN).


Desta forma, ao conectar-se com o projeto AraBOINC, o seu computador estará simulando o modelo aqui descrito para diferentes condições de temperatura, potencial químico, concentração... e assim colaborando com capacidade computacional para o estudo desse sistema.














Fig. 1 - &nbsp;Modelo de rede para um solvente estruturado.&nbsp;

Círculos pretos (solvente), círculos vermelhos (soluto).

As setas representam ligações direcionais, tipo ponte de hidrogênio.









Fig. 2 - Diagrama de fases para o modelo de solvente estruturado em 3d.

Para mais detalhes:&nbsp;http://dx.doi.org/10.1063/1.4743635







Fig. 3 - Solubilidade em função da temperatura.

Diferentemente dos líquidos usuais, a solubilidade&nbsp;

decresce com a temperatura, para algumas condições do sistema.







Referências:



http://www.lsbu.ac.uk/water/

http://dx.doi.org/10.1063/1.4743635

http://dx.doi.org/10.1063/1.3354112

http://dx.doi.org/10.1063/1.3244676

http://dx.doi.org/10.1016/j.physa.2007.07.008

http://site.ebrary.com/lib/buufsc/docDetail.action?docID=2000919