CC BY
15Методы Монте-Карло и численное статистическое моделирование 55
О применении метода Монте-Карло к исследованию процесса сополимеризации в промышленных условиях
Т. А. Михайлова, С. И. Мустафина Башкирский государственный университет Email: t.a.mihailova@yandex.ru DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10110
В основе производства синтетических каучуков лежат процессы полимеризации и сополимеризации. Для их исследования могут быть применены кинетический и статистический подходы к моделированию. Статистический подход, который несет в себе метод Монте-Карло, заключается в имитации процессов, происходящих с макромолекулами, на уровне частиц. Это позволяет описать детальную структуру макромолекул в терминах нескольких вероятностных параметров, что позволяет в любой момент времени получать действительные значения характеристик сополимера [1].
Производство синтетического каучука представляет собой непрерывный процесс и протекает в каскаде реакторов. Для этого построена модель, основанная на методе Монте-Карло, в которой учитывается распределение частиц продукта по времени пребывания. Проведение вычислительных экспериментов на основе построенной модели сопровождается обработкой большого объема статистических данных, для этого разработан подход к хранению и обработке результатов экспериментов с применением Microsoft Excel с целью анализа результатов в условиях производства [2].
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (код проекта 17-47-020068).
Список литературы
1. Михайлова Т.А., Мифтахов Э.Н., Насыров И.Ш., Мустафина С.А. Моделирование непрерывного процесса свободно-радикальной со-полимеризации бутадиена со стиролом методом Монте-Карло // Вестник ВГУИТ, 2016. №2. С 210-217.
2. Михайлова Т.А., Мустафина С.И., Михайлов В.А. Автоматизация обработки результатов химического эксперимента по моделированию производства синтетического каучука с использованием Microsoft Excel // Вестник Башкирского университета. 2019 (принято к печати).
Моделирование структуры и стабильности биметаллических нановолокон методом Монте-Карло
В. С. Мясниченко1, Н. Ю. Сдобняков1, Л. Кирилов2, Р. Михов2 1Тверской государственный университет
2 Институт информационных и коммуникационных технологий Болгарской АН
Email: virtson@gmail.com
DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10111
Представлен метод оптимизации моно- и биметаллических наноструктур. Ядром метода является классический метод Монте-Карло на различных решетках в сочетании с последующим применением локальной релаксации (в т.ч. низкотемпературной молекулярной динамики). Метод позволяет решать задачи с периодическими граничными условиями, что может быть использовано для моделирования одномерных и двумерных атомных структур [1]. Если периодические граничные условия не заданы, предполагаются конечные размеры модельной решетки. Кроме того, автоматическая релаксация кристаллической решетки может выполняется с целью минимизации потенциальной энергии системы. Компьютерная реализация метода использует общепринятый формат XYZ для описания атомарных структур и передачи входных данных.
Выполнено несколько серий моделирования отжига для изучения влияние размера, состава и температуры на поверхностные явления (атомная сегрегация и структурная нестабильность) в наново-локнах Au-Ag. Межатомное взаимодействие задавалось многочастичным потенциалом сильной связи [2]. Использовались ГЦК решетка и 'декаэдрическая' решетка с осью симметрии пятого порядка. Обнаружено, что (особенно в первом случае) наиболее стабильная конечная конфигурация нановолок-на имеет поверхность с преобладанием Ag атомов и приповерхностный слой, богатый Au атомами.
