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El programa ayuda a acelerar la investigación de problemas químicos complejos

by notiulti

El equipo de Exascale Catalytic Chemistry, fotografiado en 2018 con los miembros en ese momento, está compuesto por investigadores de los laboratorios nacionales Sandia, Argonne y Pacific Northwest, así como de las universidades Brown y Northeastern. Crédito: Dino Vournas

Recientemente se renovó por otros cuatro años una asociación exitosa para ayudar a que los aspectos de la investigación química sean más rápidos y productivos.


El proyecto Exascale Catalytic Chemistry con los laboratorios nacionales Sandia, Argonne y Pacific Northwest, así como las universidades Brown y Northeastern, comenzó en 2017 y reúne a físicos químicos y matemáticos aplicados para diseñar herramientas computacionales aprovechar las computadoras más poderosas del mundo para acelerar la comprensión de la catálisis heterogénea, un problema químico complejo.

Moléculas en fase gaseosa transformadas en superficies metálicas

Judit Zádor, directora del proyecto de Exascale Catalytic Chemistry, reunió al equipo de expertos para desarrollar modelos de catálisis heterogénea: reacciones de moléculas en fase gaseosa que tienen lugar en superficies metalicas—más rápido y más fiable.

“Lo que este proyecto aporta a la investigación en catálisis es que intenta automatizar la creación de modelos complicados que son necesarios para describir la química compleja entre los gases y la superficie catalítica”, dijo Judit. “Incluso para sistemas aparentemente simples, como la hidrogenación de CO y CO2, puede haber muchas docenas de reacciones que tienen lugar en una sola cara de un metal. Esto puede crecer a cientos o más si consideramos moléculas más grandes y superficies más complejas”.

Los químicos e ingenieros estudian activamente estas interacciones en problemas que incluyen la conversión de moléculas más simples y económicas en otras más útiles y costosas. Con las nuevas herramientas desarrolladas, el equipo de Judit en Sandia y más allá puede crear modelos y simular estas reacciones de forma más sencilla y sistemática.

“Las personas tradicionalmente ensamblan estos mecanismos de reacción tratando de enumerar las reacciones relevantes manualmente lo mejor que pueden, y luego calculan las propiedades de cada reacción individualmente. Es un proceso lento y puede ser propenso a errores”, dijo Judit.

“Nuestros socios en Brown y Northeastern crearon un código de computadora que puede enumerar las reacciones y estimar sus propiedades de manera sistemática”, continuó Judit. “Luego, en Sandia creamos códigos para estudiar estas reacciones de forma sistemática, aunque automática, utilizando la química cuántica. También creamos herramientas de simulación y análisis para interpretar los modelos como un todo. El Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico contribuye con su experiencia en el método de química cuántica subyacente, mientras que Brown, Argonne y Sandia desarrollan conjuntamente nuevos métodos para mejorar la termoquímica”.

Mejorando la química un poco a la vez

Además de descubrir ciencia interesante sobre sistemas particulares, un objetivo importante del proyecto es brindar a otros investigadores herramientas que puedan predecir con mayor precisión sus propios sistemas de interés y, finalmente, centrar los esfuerzos experimentales en las estrategias catalíticas más productivas. Estos cálculos sistemáticos pueden predecir con mayor precisión qué interacciones conducirán a una reacción química deseada.

Judit dijo que encontrar qué interacciones son más importantes para modelar es como saber qué rama de un árbol podar para que tome la forma que desea.

“En una superficie catalítica siempre hay caminos químicos que terminan donde uno quiere, pero hay caminos que terminan con un producto que no quiere”, dijo. “Si te imaginas el árbol, puedes seguir una rama hacia la derecha y te llevará al resultado correcto, pero seguir hacia la izquierda te llevará a un resultado no deseado. Si tienes una herramienta automatizada y suficiente poder de cómputo, puedes puede examinar muchos más escenarios de los que tradicionalmente son posibles teórica o experimentalmente y ayudarlo a comprender qué hace que una reacción catalítica produzca un producto determinado”.

Una gran razón por la que los investigadores de química necesitan herramientas proporcionadas por la computación de alto rendimiento es que hay tantas reacciones posibles para medir o calcular.

“En estos días podemos darnos el lujo de hacer cálculos precisos no solo para las reacciones más importantes, sino para muchas más, y obtenemos mejores estimaciones de la tasa de reacción”, dijo Judit. “La estrategia de este proyecto es mejorar los modelos iterativamente. Propones un mecanismo, seleccionas las partes más importantes pero menos conocidas, las mejoras y luego las vuelves a conectar al mecanismo original. Ahora tienes un mecanismo mejor y si aún no es lo suficientemente bueno, realiza otra ronda. Esta mejora circular es un concepto clave de este proyecto. Si realiza suficientes rondas, debería lograr la precisión deseada”.

la siguiente fase

Ahora que el proyecto Exascale Catalytic Chemistry, financiado por la Oficina de Ciencias, Ciencias Básicas de la Energía, Ciencias Químicas, Geociencias y Biociencias del DOE, se renovó por otros cuatro años, Judit y su equipo quieren estudiar cómo la química de una molécula dada en una superficie catalítica se altera por la presencia de otras moléculas en una superficie.

“Estos llamados coadsorbatos cambian el resultado de las reacciones, por lo que son importantes. Sin embargo, establecer cálculos para estos sistemas conduce a una complejidad extrema, porque hay demasiadas formas en que estas moléculas pueden interactuar en una superficie. ” dijo Judit. “No se puede hacer eso a mano, y parece que tampoco se puede hacer solo con el poder de la computadora. Tendremos que usar el aprendizaje automático para aprovechar nuestros marcos computacionales. Es un desafío emocionante”.


Los agujeros migratorios ayudan a los catalizadores a ser productivos


Citación: El programa ayuda a acelerar la investigación de problemas químicos complejos (15 de enero de 2022) recuperado el 15 de enero de 2022 de https://phys.org/news/2022-01-complex-chemistry-problems.html

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