Это фундаментальное неравновесное явление известно как «созревание Оствальда», и хотя это является самым знакомым для своей роли в игристых напитках, это также замечено в широком спектре научных систем включая системы вращения, пену и металлические сплавы.В намного более широком масштабе созревание Оствальда может наблюдаться в генерирующей турбине. Большинство электростанций полагается на котлы, чтобы преобразовать воду в пар, но включенный переход фазы очень сложен.
Во время перехода фазы никто не абсолютно уверен, что происходит в котле – особенно, как пузыри формируются.Так команда исследователей из Токийского университета, Университет Kyusyu и RIKEN в Японии намереваются находить ответ. В Журнале Химической Физики, от AIP Publishing, исследователи описывают, как они смогли моделировать образование ядра пузыря от молекулярного уровня, используя компьютер K в RIKEN, самой сильной системе в Японии.
В основе их работы были молекулярные моделирования динамики. Фундаментальное понятие позади этих моделирований должно поместить некоторые виртуальные молекулы в коробку, назначить им начальные скорости и учиться, как они продолжают двигаться – при помощи закона Ньютона движения определять их положение со временем. Были основные проблемы в выполнении этого, объяснил Хироши Ватанабе, научный сотрудник в Институте Токийского университета Физики твердого тела.«Огромное количество молекул, однако, необходимо, чтобы моделировать пузыри – на заказе 10 000, требуются, чтобы выражать пузырь», сказал Ватанабе. «Таким образом, нам было нужно, по крайней мере, это многие, чтобы исследовать сотни миллионов молекул – подвиг, не возможный на единственном компьютере».
Команда, на самом деле, завершила моделирование целых 700 миллионов частиц, после их коллективных движений через миллион временных шагов – подвиг они достигли, выступив, в широком масштабе параллельны моделированиям, используя 4 000 процессоров на компьютере K. Это было, в меру их знания, первое моделирование, которое исследует ядра мультипузыря, не полагаясь ни на какие искусственные условия.«В прошлом, в то время как многие исследователи хотели исследовать ядра пузыря от молекулярного уровня, это было трудно из-за отсутствия вычислительной мощности», объяснил Ватанабе. «Но теперь, несколько petascale компьютеров – системы, способные к достигающей работе сверх операций на один квадрильон пунктов в секунду – доступны во всем мире, которые позволяют огромные моделирования».Ключевое открытие команды?
Эволюции времени пузырей хорошо описаны классической теорией, разработанной в течение 1960-х, математическая структура, названная «теория LSW» после ее трех разработчиков – Лифшифт и Слезов в Советском Союзе и Вагнер в Германии. В то время как теория LSW, как показывали, сохранялась для других систем, как ледяные кристаллы, растущие в так называемом сожженном морозильником мороженом, до этой работы никто никогда не показывал, что это также работает на описание газовых пузырей в жидкости.
«В то время как темп образования ядра капелек в уплотнении хорошо предсказан классической теорией, темпы образования ядра пузырей в перегретой жидкости, предсказанной теорией, заметно отличаются от ценностей, наблюдаемых в экспериментах», сказал Ватанабе. «Таким образом, мы ожидали классическую теорию быть не в состоянии описать системы пузыря, но были удивлены найти, что она поддержала».Другими словами, хотя Ватанабе и коллеги надеялись, что их моделирование даст представления, чтобы помочь разъяснить, почему классическая теория не предсказывает темпа образования ядра пузыря, это остается тайной.До последствий работы команды расширенное понимание поведения пузырей очень важно для области разработки, потому что это может позволить дизайн более эффективных электростанций или пропеллеров.
Что является следующим для исследователей? После исследования кавитации они теперь перемещают свой центр к кипению. «Пузыри появляются, когда жидкость нагрета как ‘кипение’, или как ‘кавитация’, когда давление жидких уменьшений», сказал Ватанабе. «Моделирование кипения более трудное, чем кавитация на молекулярном уровне, но это предоставит нам новое знание, которое может быть непосредственно применено к проектированию более эффективного динамо».
Команда также нацелена на раствор полимера. «Сурфактанты делают пузыри стабильными, в то время как defoamers делают их нестабильными», добавил он. «Недавние события в вычислительной мощности позволят нам моделировать эти виды сложных систем на молекулярном уровне».