Investigadores de la Universidad Queen Mary de Londres han desarrollado un nuevo enfoque computacional para comprender mejor la congelación en diferentes tipos de líquidos.

El proceso de congelación donde un líquido se convierte en sólido, no es tan simple como parece. Muchas sustancias, incluyendo agua y cera, tienen varios estados sólidos como resultado de diferencias en la disposición de sus átomos y moléculas. Sin embargo, realizar experimentos para visualizar los arreglos moleculares exactos y cómo se transforman entre estados puede ser difícil.

En las últimas décadas, los modelos computacionales se han utilizado cada vez más para complementar los estudios experimentales, aportando nuevos conocimientos moleculares sobre las propiedades de los estados gaseoso y líquido, así como las transiciones entre ellos (por ejemplo, evaporación).

Sin embargo, las fases más densas siguen siendo un desafío, y la complejidad de los líquidos de congelación en sólidos ha eludido la mayoría de los métodos, especialmente donde hay más de una disposición sólida posible.

En el estudio, publicado en el Revista de química física B , los científicos desarrollaron enfoques computacionales novedosos para estudiar la cera, que se sabe que tiene múltiples arreglos congelados. Usando su método, pudieron predecir su punto de fusión dentro de los 2 ° C del valor experimental.

Comparación de desempeño

Cuando compararon el rendimiento de estos métodos con la mayoría de las técnicas computacionales existentes, demostraron que su enfoque de modelado proporciona una visión más realista de lo que sucede cuando los líquidos se congelan e incluso pueden predecir algunas de las estructuras de cristal más "exóticas" que se forman durante este proceso.

Dr. Stephen Burrows, Asistente de investigación postdoctoral en Queen Mary, dijo:"Los alcanos sólidos son inusuales porque las moléculas tienen una sorprendente cantidad de libertad. Si se parte de un cristal perfecto y se aumenta la temperatura, las moléculas adquieren repentinamente la capacidad de rotar, con un movimiento similar al de un durmiente inquieto dando vueltas y vueltas en la cama ".

"Hemos probado los métodos más utilizados para simular estas fases de 'rotador', descubriendo que el modelo Williams de la década de 1960 estaba adelantado a su tiempo. Inicialmente impráctico debido a la falta de poder computacional, ahora puede experimentar un renacimiento para la simulación de dinámica molecular moderna. Con nuestro modelo recientemente optimizado, nuestro objetivo es estudiar la fase rotatoria del hexadecano, encontrado en aceite, que es difícil de observar experimentalmente debido a su naturaleza inestable ".

Aplicaciones del mundo real

Como ceras Los aceites como el combustible diesel también pueden congelarse en muchas etapas y exhibir diferentes propiedades sólidas. Por lo tanto, Los métodos para predecir las complejidades moleculares y atómicas de las transiciones de líquidos a diferentes tipos de aceites 'sólidos' podrían tener varias aplicaciones potenciales en el mundo real, de ayudar a predecir mejor el congelamiento de oleoductos (y prevenir derrames de petróleo), para desarrollar un mejor aislamiento inteligente y almacenamiento de energía.

Comprender las transiciones sólidas en la cera también podría conducir a un encendedor, polímeros más fuertes que el acero, y ayudar a los investigadores a mejorar la comprensión de procesos recientemente descubiertos como la morfogénesis artificial. Estos podrían permitir procesos de fabricación más ecológicos para que pudiéramos 'cultivar' la materia como se ve en la naturaleza, reduciendo los productos secundarios o de desecho.

Dr. Stoyan Smoukov, Lector de Ingeniería Química en Queen Mary, dijo:"Ser capaces de predecir el comportamiento de transformación de los aceites nos ayudaría en nuestra búsqueda para desarrollar procesos de fabricación sostenibles para el futuro. La microfabricación litográfica habitual es como esculpir, cortar / cincelar una losa de mármol, generando gran cantidad de residuos. En nuestra subvención actual, estamos usando procesos novedosos para auto-dar forma a las gotas y usamos casi el 100% del material de partida para hacer crecer literalmente partículas con forma ".

"El proceso es altamente escalable, ya que cada gota se moldea a sí misma debido a las transiciones de fase internas. La producción eficiente de tales partículas podría revolucionar las industrias, desde la impresión por inyección de tinta hasta la administración de medicamentos. Y las herramientas de modelado que hemos desarrollado nos ayudarán a ajustar este control en la escala molecular . "