Моделирование агрегации капель и наночастиц в жидких дисперсионных средах методом динамики Ланжевена

• Автор: Токарев, Андрей Михайлович
• Шифр специальности: 02.00.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 151 с. : ил.

Содержание
Введение

Глава 1. Литературный обзор

1.1 Моделирование процессов в коллоидных системах

1.1.1 Моделирование процессов агрегации в дисперсных системах

1.1.2 Стабилизация эмульсий твердыми частицами

1.2 Методы математического моделирования агрегации частиц

1.2.1 Молекулярная динамика

1.2.2 Броуновская динамика и динамика Ланжевена

1.2.3 Методы Монте-Карло

1.2.4 Комбинированные и усовершенствованные методы моделирования динамики частиц
1.3 Моделирование взаимодействий частиц
1.3.1 Расчёт столкновений между частицами
1.3.2 Моделирование агрегатов с учётом связей между частицами
1.3.3 Парное взаимодействие частиц
Глава 2. Методики экспериментов и анализов
2.1 Реактивы и материалы
2.2 Методы исследования
2.2.1 Сканирующая электронная микроскопия
2.2.2 Измерение размера наночастиц методом динамического светорассеяния
2.2.3 Измерение ^-потенциала наночастиц
Глава 3. Результаты и обсуждение
3.1 Математическая модель и программное обеспечение компьютер-
ного моделирования кинетики агрегации в многофазных многокомпонентных дисперсных системах
3.1.1 Описание движения частиц в вязких средах
3.1.2 Расчет парного взаимодействия частиц в моделируемых системах
3.1.3 Моделирование столкновений частиц
3.1.4 Принципы выбора начальных параметров моделируемой системы
3.1.5 Разработанные компьютерные программы для моделирования
кинетики агрегации в многофазных многокомпонентных дисперсных системах
3.2 Моделирование и экспериментальное исследование агрегации наночастиц в водных дисперсиях
3.2.1 Моделирование агрегации наночастиц 8Юг
3.2.2 Экспериментальное исследование и моделирование агрегации
наночастиц золота
3.2.3 Моделирование осаждения частиц БЮг в центробежном поле . .
3.3 Моделирование стабилизации прямых и обратных эмульсий твердыми наночастицами
3.3.1 Моделирование стабилизации прямых эмульсий НЧ БЮ
3.3.2 Влияние ионной силы дисперсионной среды на эффективность
стабилизации капель масла НЧ 8Ю2 в прямых эмульсиях
3.3.3 Влияние С-потенциала и числа наночастиц 8Ю2 на эффективность стабилизации капель масла НЧ 8Ю2 в прямых эмульсиях .
3.4 Моделирование и экспериментальное исследование флокуляции в
обратных эмульсиях
3.4.1 Структура флокул капель дисперсной фазы в обратных эмульсиях
3.4.2 Экспериментальное изучение устойчивости обратных эмульсий .
3.4.3 Математическое моделирование скорости флокуляции капель в
обратных эмульсиях
Выводы
Литература

Приложение А. Свидетельства о государственной регистрации разработанных компьютерных программ

Впервые алгоритм с названием SHAKE упоминается в работе [98], где он был применён для расчёта 64-х молекул н-бутана методом молекулярной динамики. Авторы заключают, что алгоритм может использоваться для моделирования больших молекул с высоким числом степеней свободы, когда обычные методы, без введения дополнительных «сил связи», оказываются нерезультативными. Впоследствии появились усовершенствованные версии алгоритма. Например, M-SHAKE [99] является более быстрым в случае, если требуется проводить вычисления с высокой точностью. MILCH-SHAKE [97] — ещё один усовершенствованный алгоритм, более быстрый, чем SHAKE, для больших и малых молекул. Авторы приводят сравнения алгоритмов SHAKE и MILCHSHAKE для линейных алканов.
Другой алгоритм — RATTLE — используется с алгоритмом Velocity Verlet. Он был сформулирован в 1983 году [100], и с тех пор нашёл широкое применение в молекулярной динамике. RATTLE сравнивается с SHAKE в ряде работ [96,100-102]. Было отмечено, что RATTLE является более точным и лучше сохраняет угловые моменты молекул, чем SHAKE.
В работе [103] был предложен альтернативный алгоритм WIGGLE, имеющий, по сравнению с RATTLE, более высокую сходимость. В статье [104] предлагается ещё один подобный алгоритм, VRATTLE (MTS-алгоритм), обеспечивающий большую точность вычисления кинетической и потенциальной энергии частицы.
1.3.3. Парное взаимодействие частиц
Верле в 1967 году в своей классической работе [49] о новом подходе в моделировании движения частицы методом молекулярной динамики отмечает, что выбор модели для межчастичного взаимодействия является одним из наиболее важных факторов, определяющих точность расчётов.