Российские ученые из Московского физико-технического института, Объединенного института высоких температур РАН и Высшей школы экономики рассчитали на суперкомпьютерах в обход дорогостоящих экспериментов вязкость распространенного смазочного вещества под давлением до 10 тысяч атмосфер. Это соединение — 2,2,4-триметилгексан — представляет собой жидкий углеводород и используется, помимо смазки, как топливная добавка и электроизолятор. Результаты моделирования приводятся в статье в журнале Fluid Phase Equilibria. Еще до публикации исследование заняло второе место на X Конкурсе по моделированию свойств промышленных жидкостей в США.

Конкурс проводится раз в один-два года Американским институтом инженеров-химиков и Американским химическим обществом при участии крупнейших компаний отрасли. Участникам предлагается теоретически предсказать некоторое свойство промышленно значимого, но малоизученного вещества. В этот раз нужно было спрогнозировать, как меняется вязкость эталонной смазки (2,2,4-триметилгексана) при росте давления от нормального атмосферного до 10 тысяч атмосфер и постоянной температуре 20 градусов Цельсия. Организаторы проводят эксперимент и объявляют победителями тех, чьи предсказания окажутся ближе к реальности. Десятый конкурс завершился в ноябре. В нем участвовали семь команд, в том числе из Национального института стандартов и технологий США, Шанхайского университета Цзяотун и Имперского колледжа Лондона. Россию представляла команда ученых из МФТИ, ОИВТ РАН и ВШЭ.

«Все команды предсказывали вязкость вслепую, то есть без опоры на данные эксперимента, — рассказывает первый автор исследования Николай Кондратюк, научный сотрудник лаборатории суперкомпьютерных методов в физике конденсированного состояния МФТИ. — На ежегодном съезде инженеров-химиков в Питтсбурге один из организаторов конкурса, Скотт Бейр раскрыл результаты своего эксперимента, и оказалось, что в точности предсказаний мы с Василием Писаревым уступили только команде из Университета Джонса Хопкинса».

Российский коллектив предсказал значения вязкости при давлении до 5 тысяч атмосфер, которые сошлись с экспериментальными измерениями в пределах погрешности последних (3%). При дальнейшем увеличении давления ошибка модели постепенно растет.

Компьютерное моделирование промышленных жидкостей — важная альтернатива экспериментам. Немногие лаборатории в мире могут позволить себе реальные измерения при давлении до 10 тысяч атмосфер. Между тем, такие значения достигаются, например, в подшипниках (рисунок 1) и зубчатых передачах паровых турбин и двигателей самолетов. Поэтому индустрии нужны данные о том, как технические жидкости ведут себя в таких условиях.

«Компании стремятся получать быстрые результаты, перебирая варианты веществ не в лаборатории, а в компьютерных симуляциях, — поясняет Кондратюк. — Это особенно важно при дизайне смазок, когда перебирают сотни комбинаций разных смазочных веществ. Производителям выгоднее не держать большой штат ученых, а собирать данные об успешности разных моделей в рамках таких конкурсов и использовать их в расчетах».

Ресурсов даже суперкомпьютера хватает, чтобы смоделировать поведение молекул вещества только на коротких промежутках времени — порядка микросекунды. Чтобы получить результаты, сопоставимые с реальным экспериментом, нужно провести экстраполяцию, то есть распространить предсказание модели на более широкий диапазон данных. Это можно делать двумя разными способами.

«Сначала мы экстраполировали результаты неравновесного метода, как и другие команды, — добавил Кондратюк. — Но потом проверили равновесный метод, и оказалось, что он работает во всем диапазоне давлений. В итоге мы использовали именно его».

Помимо пользы для производства, проверка моделей представляет интерес для фундаментальной науки. Таким образом уточняется понимание устройства вещества и физики взаимодействия составляющих его частиц.

Российский коллектив выполнил вычисления в рамках модели межатомного взаимодействия COMPASS из 1 тысячи молекул на суперкомпьютерах ОИВТ РАН «Десмос» и «Фишер», приобретенных в рамках гранта Российского научного фонда.