Нас интересует предсказательная сила атомистических подходов в задачах моделирования промышленных жидкостей: растворителей, топлив, масел и смазочных материалов [1]. Подобные расчеты необходимы для создания многомасштбаных моделей течения жидкости в механизмах (смазочный материал) и в межпоровом пространстве горных пород (добыча топлива).

Мы принимаем участие в Конкурсах по расчету свойств промышленных жидкостей, проводящийся лидерами индустрии США (Army Research Lab, Dow Chemical, NIST и проч.). В 2019 году [2] мы заняли первое место среди участников из Army Research Lab, John Hopkins Univ., Caltech и Shanghai Jiao Tong Univ по точности предсказания свойств смазочной жидкости при экстремальных давлениях. В 2018 году — второе место [3] на конкурсе, обойдя в том числе коллективы из NIST, Imperial College London, Shanghai Jiao Tong Univ (пресс релиз).

По следам этих конкурсов продолжаем вести исследования модельных смазочных жидкостей [4][5], коллаборируя с Imperial College London [6].

Полученные наработки позволили нам в 2021 году занять первое место на газпромовском Международном конкурсе молодых ученых «Нефтегазовые проекты: Взгляд в будущее» (рук. В. Писарев).

[1] (IF=3.361) Кондратюк, Писарев «Теоретические и вычислительные подходы к предсказанию вязкости жидкостей» // Успехи Физических Наук. 2022.

[2] (IF=2.775) Kondratyuk, Pisarev «Predicting shear viscosity of 1, 1-diphenylethane at high pressures by molecular dynamics methods» // Fluid Phase Equilib. 2021.

[3] (IF=2.775) Kondratyuk, Pisarev «Calculation of viscosities of branched alkanes from 0.1 to 1000 MPa by molecular dynamics methods using COMPASS force field» // Fluid Phase Equilib. 2019.

[4] (IF=3.488) Kondratyuk, Lenev, Pisarev «Transport coefficients of model lubricants up to 400 MPa from molecular dynamics» // J. Chem. Phys. 2020.

[5] (IF=6.165) Nikitiuk, Salikova, Kondratyuk, Pisarev. «Pair entropy and universal viscosity scaling for molecular systems via molecular dynamics simulations» // J. Mol. Liq. 2022.

[6] (IF=3.488) Kondratyuk, Pisarev, Ewen «Probing the high-pressure viscosity of hydrocarbon mixtures using molecular dynamics simulations» // J. Chem. Phys. 2020.

Наличие способов прогнозирования растворимости по структурной формуле соединения из атомистического моделирования особенно востребовано в промышленности. Эта задача актуальна в химии мицеллярных растворов, в коллоидной химии, драг-дизайне и в поиске компонент селективных жидких мембран. Современные международные конкурсы SAMPL направлены на решение проблем предсказания растворимости органических молекул.

Мы активно занимаемся расчетами свойств водных растворов и проблемами растворимости:

• сравнение моделей взаимодействия для системы 1,4-диоксан+вода по способности воспроизводить энтальпию растворения и коэффициент вязкости [1];
• прецизионная модель раствора сахарозы в воде, исследовали конформации молекулы сахарозы и коэффициенты диффузии и вязкости (пресс релиз) [2].

[1] (IF=3.488) Bakulin, Kondratyuk, Lankin, Norman. «Properties of aqueous 1, 4-dioxane solution via molecular dynamics» // J. Chem. Phys. 2021.
[2] (IF=6.165) Deshchenya, Kondratyuk, Lankin, Norman. «Molecular dynamics study of sucrose aqueous solutions: From solution structure to transport coefficients» // J. Mol. Liq. 2022.

Цианурат меламина — это хрестоматийный пример супрамолекулярного кристалла, стабильность которого обеспечена двумерной сетью водородных связей. Образованием и диссоциацией таких комплексов в водных растворах можно управлять (например, путем изменения кислотности среды). С прикладной точки зрения обратимая инкапсуляция в супрамолекулярных капсулах интересна как минимум в двух направления: для адресной доставки лекарств и для создания химических микрореакторов.

Совместно с экспериментаторами из Центра Инфохимии ИТМО мы:

• продемонстрировали, что устойчивость наноразмерных комплексов цианурата меламина в водных растворах обеспечивается вовсе не водородными связями, как считалось раньше [1] (пресс-релиз);
• исследовали механизмы инкапсуляции ДНК в цианурат меламина (что потребовало микросекундных (!) МД-расчетов для системы из ста тысяч атомов) [2].

[1] (IF = 4.153) Orekhov, N. Kondratyuk, M. Logunov, A. Timralieva, V.V. Shilovskikh, E.V. Skorb, «Insights into the early stages of melamine cyanurate nucleation from aqueous solution» // Crystal Growth and Design (2021).
[2] Aliev T et al «Designed assembly and disassembly of DNA in supramolecular structure: From ion regulated nuclear formation and machine learning recognition to running DNA cascade» // Nano Select (2022).

Углерод способен порождать немыслимое количество аллотропных модификаций (по большей части метастабильных, но устойчивых), а также является каркасом всей органической химии. Для описания столь сложного элемента методами атомистического моделирования требуется комбинация самых продвинутых потенциалов (например, ReaxFF или машиннообучаемых потенциалов) и методов DFT.

С помощью такого инструментария мы:

• объяснили, что происходит с оксидом графена при ультрабыстром ларезном нагреве и как это может помочь в оптимизации методик получения графена [1] (пресс-релиз). По задачам, связанным с оксидом графена, в лаборатории выполняется грант РНФ 23−23−442 (рук. Орехов Н.Д.);
• моделируем процессы пиролиза углеводородов и сажеобразования [2]. Этой теме был посвящен РНФ 20−79−245 (рук. Орехов Н.Д.);
• изучаем фазовые переходы в чистом углероде в области экстремальных температур [3].

[1] (IF = 11.307) N Orekhov, et al «Mechanism of graphene oxide laser reduction at ambient conditions: experimental and ReaxFF study» // Carbon (2022).

[2] (IF=5.767) D Potapov, N Orekhov // «Mechanisms of soot thermal decomposition: Reactive molecular dynamics study» Combustion and Flame (2023).

[3] (IF = 11.307) N Orekhov, M Logunov // «Atomistic structure and anomalous heat capacity of low-density liquid carbon: Molecular dynamics study with machine learning potential», Carbon (2022).

Актуальным вопросом остается поиск и исследование ион-селективных соединений, например, на основе краун-эфиров. Они находят применение в органическом синтезе, селективном извлечении редкоземельных металлов и разделении изотопов. Для этих веществ также доступны экспериментальные и расчетные данные.

Мы разработали методы расчета энергий образования комплексов краун-эфиров с ионами щелочных металлов в жидкостях и сейчас активно работаем в данном направлении.