Los investigadores de la Universidad de Princeton han calculado por primera vez directamente la velocidad a la que el agua se cristaliza en hielo en un modelo de computadora realista de moléculas de agua. Las simulaciones, que se llevaron a cabo en supercomputadoras, proporcionan información sobre el mecanismo por el cual el agua hace la transiciónun líquido a un sólido cristalino.
La comprensión de la formación de hielo se suma a nuestro conocimiento de cómo las temperaturas frías afectan tanto a los sistemas vivos como a los no vivos, incluida la forma en que las células vivas responden al frío y cómo se forma el hielo en las nubes a gran altitud. Un conocimiento más preciso de los pasos iniciales de congelación podríaeventualmente ayudará a mejorar los pronósticos del tiempo y los modelos climáticos, así como a informar el desarrollo de mejores materiales para sembrar nubes para aumentar las precipitaciones.
Los investigadores observaron el proceso por el cual, a medida que baja la temperatura, las moléculas de agua comienzan a adherirse entre sí para formar una masa de hielo sólido dentro del líquido circundante. Estas burbujas tienden a desaparecer rápidamente después de su formación. Ocasionalmente, un granemerge suficiente blob, conocido como núcleo crítico, y es lo suficientemente estable como para crecer en lugar de fundirse. El proceso de formar un núcleo tan crítico se conoce como nucleación.
Para estudiar la nucleación, los investigadores utilizaron un modelo computarizado de agua que imita los dos átomos de hidrógeno y un átomo de oxígeno que se encuentran en el agua real. A través de las simulaciones por computadora, los investigadores calcularon la cantidad promedio de tiempo que toma la primera críticanúcleo para formarse a una temperatura de aproximadamente 230 grados Kelvin o menos 43 grados Celsius, que es representativo de las condiciones en las nubes de gran altitud.
Descubrieron que, para un metro cúbico de agua pura, la cantidad de tiempo que toma formar un núcleo crítico es aproximadamente una millonésima de segundo. El estudio, realizado por Amir Haji-Akbari, un investigador postdoctoral asociado,y Pablo Debenedetti, profesor de ingeniería química y biológica, fue publicado en línea esta semana en la revista Actas de la Academia Nacional de Ciencias .
"El significado principal de este trabajo es mostrar que es posible calcular la tasa de nucleación para modelos de agua relativamente precisos", dijo Haji-Akbari.
Además de calcular la velocidad de nucleación, los investigadores exploraron el origen de las dos formas cristalinas diferentes que el hielo puede tomar a presión ambiente. El hielo que encontramos en la vida diaria se conoce como hielo hexagonal. Una segunda forma, hielo cúbico,es menos estable y se puede encontrar en nubes de gran altitud. Ambos hielos están formados por anillos hexagonales, con un átomo de oxígeno en cada vértice, pero la disposición relativa de los anillos difiere en las dos estructuras.
"Cuando el agua se nuclea para formar hielo, generalmente hay una combinación de las formas cúbica y hexagonal, pero no se entendió bien por qué sería así", dijo Haji-Akbari. "Pudimos ver cómolas formas de las masas de hielo cambian durante el proceso de nucleación, y uno de los principales hallazgos de nuestro trabajo es explicar cómo se favorece una forma de hielo menos estable sobre el hielo hexagonal más estable durante las etapas iniciales del proceso de nucleación ".
Debenedetti agregó: "Lo que encontramos en nuestras simulaciones es que antes de ir al hielo hexagonal tendemos a formar hielo cúbico, y eso fue muy satisfactorio porque esto se ha informado en experimentos". Una de las fortalezas del estudio, Debenedettidicho, fue el método innovador desarrollado por Haji-Akbari para identificar formas cúbicas y hexagonales en la simulación por computadora.
Los modelos de computadora son útiles para los estudios de nucleación porque realizar experimentos a las temperaturas y condiciones atmosféricas precisas cuando las moléculas de agua se nuclean es muy difícil, dijo Debenedetti, profesor de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la clase de 1950 de Princeton y decano de investigación.estos cálculos requieren una gran cantidad de tiempo de computadora.
Haji-Akbari encontró una forma de completar el cálculo, mientras que los intentos anteriores no pudieron hacerlo. La técnica para modelar la formación de hielo implica observar bloques de hielo simulados por computadora, conocidos como cristalitos, a medida que se forman. Normalmente, la técnica implica miraren los cristalitos después de cada paso en la simulación, pero Haji-Akbari modificó el procedimiento de tal manera que se pudieran examinar intervalos de tiempo más largos, permitiendo que el algoritmo converja a una solución y obtenga una secuencia de cristalitos que eventualmente condujo a la formación de un críticonúcleo.
Incluso con las modificaciones, la técnica tomó aproximadamente 21 millones de horas de unidad de procesamiento de computadora CPU para rastrear el comportamiento de 4.096 moléculas de agua virtuales en el modelo, que se conoce como TIP4P / Ice y se considera uno de los modelos moleculares más precisosLos cálculos se realizaron en varias supercomputadoras, a saber, las supercomputadoras Della y Tiger en el Instituto Princeton de Ciencia e Ingeniería Computacional, la supercomputadora Stampede en el Centro de Computación Avanzada de Texas, la supercomputadora Gordon en el Centro de Supercomputadoras de San Diego y elSupercomputadora Blue Gene / Q en el Instituto Politécnico Rensselaer.
Debenedetti señaló que la tasa de formación de hielo obtenida en sus cálculos es mucho más baja que la encontrada por el experimento. Sin embargo, los cálculos por computadora son extremadamente sensibles, lo que significa que pequeños cambios en ciertos parámetros del modelo de agua tienen efectos muy grandes enla tasa calculada. Los investigadores pudieron rastrear la discrepancia, que es de 10 órdenes de magnitud, a aspectos del modelo de agua en lugar de a su método. A medida que mejora el modelado de las moléculas de agua, los investigadores pueden refinar sus cálculos dela tasa
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Princeton . Original escrito por Catherine Zandonella. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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