Учёные впервые показали фазовый переход на примере «борьбы» льда и воды
фото: фрипик
Учёные из Института теоретической физики имени Л. Д. Ландау РАН в сотрудничестве с Национальным исследовательским университетом «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) разработали инновационный метод для детального анализа процессов, сопровождающих фазовые переходы. Фазовый переход представляет собой фундаментальное явление, связанное с изменением агрегатного состояния вещества в ответ на изменение термодинамических параметров, таких как температура и давление. До настоящего времени исследователи могли лишь констатировать сам факт перехода, не обладая возможностью детально изучить внутреннюю структуру системы в критический момент.
Результаты этого исследования, опубликованные в авторитетном журнале Physical Review E, открыли новые горизонты в понимании физики конденсированных сред и предоставили методологическую базу для создания материалов с уникальными физико-химическими свойствами.
Читайте также
Анализ мгновенного перехода
Фазовые переходы характеризуются сохранением термодинамического равновесия при постоянной температуре. Например, вода переходит в парообразное состояние при 100 °C, а лёд – в жидкое при 0 °C. В этих процессах вещество может находиться в двух фазах одновременно, что приводит к образованию так называемой метастабильной системы.
Ранее не существовало инструментов для детального наблюдения за распределением фаз и их взаимодействием. Разработанный метод, основанный на применении суперкомпьютерных технологий и алгоритмов машинного обучения, позволил преодолеть этот методологический барьер, обеспечив высокую точность и разрешение при анализе этих сложных процессов.
Использование суперкомпьютеров и машинного обучения
Для моделирования фазовых переходов была задействована вычислительная инфраструктура суперкомпьютера НИУ ВШЭ cHARISMa. Множество численных расчётов, проведённых на этой платформе, позволило «заморозить» систему в состоянии сосуществования твёрдой и жидкой фаз. Сформированная база данных содержит обширную информацию о динамике фазового превращения, что позволило выявить ранее неизвестные аспекты этого процесса.
Для анализа полученных данных был применён метод глубокого обучения с использованием нейронных сетей, что позволило не только идентифицировать чистые состояния воды и льда, но и обнаружить промежуточные фазы в критической точке. Этот подход открыл новые возможности для исследования фазовых переходов, которые ранее были недоступны из-за недостаточной точности измерений и вычислительных ресурсов.
Практическое значение результатов
Понимание механизмов фазовых переходов имеет фундаментальное значение для различных областей науки и техники. Среди них можно выделить:
Разработка новых материалов с заданными свойствами: сплавы, полимеры и композиты.
Создание материалов с эффектом памяти формы: где фазовые переходы используются для управления изменением структуры материала.
Оптимизация процессов охлаждения и нагрева: точное понимание динамики фазовых переходов позволяет повысить эффективность этих процессов.
Лев Щур, руководитель проекта и доктор физико-математических наук, отмечает, что «существует гипотеза о вероятности формирования макроскопических кластеров в смешанном состоянии. Разработанный метод позволяет более точно оценить эту вероятность, что открывает новые перспективы для материаловедения».
Перспективы дальнейших исследований
Следующий этап исследований направлен на изучение геометрических фазовых переходов, включающих процессы формирования и разрушения структур на атомном и наномасштабном уровнях. Полученные данные позволят уточнить существующие теоретические модели и способствовать созданию новых функциональных материалов, таких как умные металлы, адаптивные полимеры и наноструктуры.
Развенчание мифов
Миф: Фазовый переход происходит мгновенно. Факт: Это сложный процесс, длительность которого зависит от множества факторов, включая температуру, давление и свойства вещества.
Миф: Внутренние процессы в критической точке невозможно наблюдать. Факт: Современные методы, включая суперкомпьютерное моделирование и машинное обучение, позволяют детально анализировать эти процессы с высокой точностью.
Миф: Теория фазовых переходов полностью изучена. Факт: Многие аспекты этого явления остаются предметом активных исследований, открывая новые возможности для научного прогресса и практического применения, пишет источник.
