Моделирование ансамблей и решеток частиц и пор icon

Моделирование ансамблей и решеток частиц и пор


Смотрите также:
Математическое моделирование внутренней структуры дисперсных систем методом частиц...
Лекция 6
Научное общество учащихся «Эврика»...
Литература Г. Биркгоф, Теория решеток. М.: Наука, 1984. 568 с...
Лекция 16 системы частиц в сто 16. 1 Система невзаимодействующих частиц...
Движение заряженных частиц в магнитном поле...
«Моделирование самосборки сферических вирусных частиц»...
Элементы вторичного квантования Идеальным газом мы называем систему из n частиц с гамильтонианом...
Комитет по культуре ленинградской области государственный оркестр русских народных инструментов...
Доклад на тему: «Современная наука о космосе»...
Й Всероссийский открытый конкурс мужских и юношеских хоров и вокальных ансамблей...
Учебное пособие «Диагностика самовыражения личности в общении с помощью техники репертуарных...



Загрузка...
скачать
Лекция 10. Моделирование ансамблей и решеток частиц и пор.

Рассмотрено моделирование статистических ансамблей и решеток частиц и пор, основанное на фрактальной геометрии, модели ХРС, теории перколяции, приложение теории перколяции к анализу текстуры по резуль-тататм капиллярно-конденсационных измерений и ртутной порометрии, а также разбиения Вороного-Делоне.

В этой главе рассмотрены варианты моделирования статистическмих ансамблей и решеток частиц и пор, основанные на геометрии фракталов, модели хаотично расположенных пересекающихся сфер (полостей или частиц), а таже теории перколяции.

^ 10.1. Фрактальная геометрия.

Фрактальная геометрия основана на показанной Мандельбротом [1] зависимости доступных значений периметра, поверхности и объема многих естественных и синтетических объектов с изъязвленным рельефом от масштаба измерения. Проиллюстрируем применение этого подхода на популярном примере: точном измерении периметра береговой линии, напри-мер, Англии или Норвегии [2]. Этот периметр изъязвлен устьями рек, мысами, бухтами и т.д. и при решении мы неизбежно столкнемся с зависимостью расчетной длины периметра от масштаба измерения.

Для определенности используем в качестве измерительного средства круг радиуса R, которым будем прощупывать доступный профиль периметра. Длину периметра L, которая доступна для щупа радиуса R будем считать равной числу окружностей, необходимых для оконтуривания береговой линии, умноженному на их диаметр. На рис. 10.1 показан периметр Норвегии на карте масштаба 1 см = 50 км. При увеличение масштаба становятся доступными все более малые детали рельефа, что увеличиает расчетный периметр. При некоторых значениях R периметр начнет включать и устья рек, а далее - и их береговые линии. Однако, детальный анализ показывает, что в данном случае изображения берегового рельефа в разных масштабах подобны, степень его изрезанности оказывается мало зависящей от масштаба. Эти изображения, как говорят в таких случаях, в хорошем приближении статистически самоподобны или масштабно инвариантны, т.е. практически не зависят от масштаба.

Действительно, с детализацией масштаба вместо крупных рек прояв-ляются все меньшие реки, затем ручьи все меньшего размера, полуострова на грубомасштабной карте заменяются мысами и все уменьшающимися высту-пами и т.д. Оказалось, что в довольно широком диапазоне изменений масшта-ба результаты таких измерений определяются уравнением:

L(R) = L0 R1 - D1 (10.1)

где L0 и D1- константы. В прекрасной монографии Енса Федера [2] периметр Англии при изменении масштаба на 3 порядка хорошо описывается этим уравнением с величиной показателя степени D1 = 1.3, для более изрезанной фьордами родины Федера - Норвегии - этот показатель больше и равен 1.52, а для почти идеально гладкой береговой линии Южной Африки - 1.03, т.е. практически не зависит от масштаба, как это и должно быть для обычных тел с гладким рельефом, изучаемых в курсах геометрии, основанной на постулатах Эвклида.

Оказалось, что простое уравнение (10.1) описывает периметр многих изъязвленных профилей, включая профили галактик, облаков или электрон-но-микроскопические изображения многих пористых тел, причем значения параметра D1 изменяются в диапазоне 1  D1  2.

Аналогичные измерения площади А(R) изъязвленной поверхности с помощью щупов разного размера R приводят к уравнению

А(R) = A0 R2 - D2 (10.2)

согласно которому величина доступной поверхности А(R) пропорциональна константе A0 и радиусу щупа R в степени (2 - D2), причем значения D2 могут изменяться от 2 (случай гладких поверхностей ) до 3 (случай предельно изъязвленных поверхностей). Далее по аналогии получим выражение для доступных объемов V(R):

V(R) = V0 R3 - D3 (10.3)

где значения параметра D3 изменяются от 3 до 4.

Можно заметить, что в уравнениях (10.1 - 10.3) число в показателе степени соответствует обычной размерности объекта в рамках эвклидовой геометрии: единица при измерении длины, 2 - при измерении поверхности и 3 - при измерении объема. Обозначая это число как Эвклидову размерность Е, можно заметить, что в каждом случае пределы изменений параметра DI связаны с размерностью объекта Е соотношением:

Е  DE <( Е + 1 ) (10.4)

или

ХE = X0,E RE - DE (10.5)

где ХE - соответствующий геометрический параметр, X0,E - константа. В результате периметр, поверхность и объем изъязвленных тел связаны с раз-мером щупа дробным показателем ( Е - ДE ).

Для тел с обычно эвклидовой геометрией DE = Е, а ХE = Х0,E и линейные размеры тела, его поверхность и объем не зависят от размера щупа. На основе этих отличий Мандельброт [1] разработал особую геометрию изъязвленных систем, назвав ее фрактальной геометрией, а соответствую-щие объекты - фрактальными объектами, где слово фрактал (fractal) означает дробь ( от этого термина происходят более привычные слова фрак-ция, т.е. доля, дробь, часть целого или фракционировать, т.е. выделять часть целого). Параметр ДE назван фрактальной размерностью объекта.

Диапазон применимости общего уравнения (10.5) с постоянными значе-ниями констант Х0,E и [ Е - DE ] определяется диапазоном самоповторя-емости морфологии фрактального объекта на разных масштабных уровнях. Такие самоповторяющиеся объекты могут быть названы объектами с мас-штабно-инвариантной морфологией, т.е. с морфологией, не зависящей от масштаба. Простейший пример такого объекта - традиционная русская игрушка - “матрешка".

Такого типа масштабно-инвариантные системы широко распростра-нены в природе. Достаточно строго доказанная ситуация, приводящая к фрактальным системам - это образование коллоидных, полимерных и других структур роста по механизму агрегации, лимитируемому диффузией [2], которую в учебниках коллоидной химии обычно называют механизмом быстрой коагуляции по Смолуховскому. В простейшем варианте этот меха-низм рассматривает броуновскую диффузию частиц, стартующих от произ-вольной точки сферы, описанной вокруг кластера, до фиксации при контакте с любой частицей, уже входящей в кластер. В начальный момент роль такого кластера выполняет любая произвольно выбранная частица, но далее предпо-лагается, что остальные частицы могут "прилипать" только к уже образовав-шемуся кластеру. В более современной трактовке эта задача сводится к решению так называемой общей проблемы Стефана ( австрийский физик, 1835-1893 г.г.), т.е. решениям общего уравнения диффузии в виде D2U = U/t, где U(r,t) - плотность вещества в координатах (r,t) при различных граничных условиях ( r - расстояние, t - время).

На рис.10.2 показаны результаты компьютерного расчета кластера, образовавшегося в результате двумерной броуновской диффузии, а на рис. 10.3 - фотографии реальных кластеров геля золота, полученные при разных увеличениях ( по [2] ). Структура таких объектов может быть представлена в виде решетки Бете с почти постоянным координационным числом Z без смыкания образующихся соседних ветвей, т.е. без образования замкнутых контуров ( такая структура характерна для дерева, поэтому такие решетки часто называют деревом Бете1 .

Формализм образования фрактальных объектов хорошо описывает многие реальные процессы и системы: от роста трещин при хрупком разрушении твердых фаз до структуры кучевого облака, состоящего из огромных "горбов", составленных из горбов поменьше и так далее, почти до минимально разрешимого масштаба. Эта структура также может быть описа-на как макроагрегат, состоящий из агрегатов меньшего размера, которые, в свою очередь, образуются из все меньших и меньших агрегатов.

В ряде случаев фрактальные свойства проявляются и при измерении удельной поверхности. При этом выполняются соотношения, связывающие число молекул в заполненном монослое nm или величину доступной поверх-ности А с величиной молекулярной площадки в монослое  :

nm ( ) = n0 -D2/2 (10.6)

A(  ) = A0 (2 - D2)/2 (10.7)

которые легко проверяются построением соответствующих графиков в лога-рифмических координатах.

Возможны и более сложные проявления фрактальности, когда меха-низм роста и эвклидова размерность не совсем ясны. В таких ситуациях по [2] уравнение (10.5) может быть записано в более общем виде как:

Хi = X0i (масштаб) - (10.8)

где Хi - некоторое свойство системы, связанное с геометрическим масштабом дробно-степенной зависимостью, выполняющейся в определенном диапазоне изменений масштаба.

На основе такого подхода, в частности, показано [2], что каталитичес-кая активность в реакциях гидрогенизации, гидрогенолиза, окисления, изоме-ризации и др. может быть связана с размером металлических частиц R нанесенных катализаторов соотношениями

а = а0 R (10.9)

при отнесении активности к размеру частиц, а при отнесении к массе катализатора, как

аm =am,0 R( - 3) (10.10)

Значения параметра здесь изменяются в широких пределах - например, от  = 0.2 для катализатора Ag/SiO2 окисления этилена, до = 5.8 для катали-затора Fe/MgO синтеза аммиака, и в принципе могут быть связаны с селек-тивностью, стабильностью, распределением активных компонентов, могут отражать морфологию носителя и др. Так, изменение текстуры носителя - SiO2 в Ag/SiO2 катализаторах окисления этилена при переходе от аэросила к широкопористому силикагелю приводит к росту значений .

В настоящее время этот метод широко используется многими исследо-вателями, апробирующими его применение для все новых и новых задач. Но не следует и переоценивать возможности этого метода, наиболее эффективно-го лишь в ситуациях, когда фрактальная размерность действительно постоян-на в достаточно большом интервале изменений размеров. Широкое примене-ние этого метода показало, что многие реальные объекты мультифрак-тальны, т.е. имеют разные показатели для разных масштабных диапазонов. При использовании этого подхода для анализа пористых систем также следует учитывать, что геометрия решетки Бете может корректно описывать лишь ограниченные зоны реального лабиринта пор. Это могут быть зоны, примыкающие к внешней поверхности пористой гранулы или пористой частицы. Но уже на глубине порядка одной полости решетку Бете следует заменять на трехмерную решетку взаимосвязанных пор. Это нарушает приписываемую фрактальными подходами скоррелированную последователь-ность размеров на случайную, требует учета образования связанных контуров, искажающих решетки Бете. В таких случаях более корректны подходы, базирующиеся на теории перколяции ( см. далее в этой главе). Однако для решеток Бете разработан достаточно простой аналитический аппарат (см. например, в [3]), делающий такой подход весьма привлекательным даже для задач и зон, где его применение лишено физического смысла.

Более надежно и интересно применение фракталов на ограниченных диапазонах размеров. Это задачи перемещения фронта десорбции или вдавли-вания ртути вблизи внешней поверхности гранулы катализатора, размывания фронта жидкости или концентрационного фронта газа в слое зерен близких размеров, связанные с турбулентностью, описания кластеров или агрегатов в объеме гранулы ( или в модельных решетках), частиц сложной формы, моно- и полимолекулярная адсорбция на изъязвленной поверхности и т.д.

Так, этот подход весьма эффективен для описания формы изотропных рыхлых гроздьевидных агрегатов или кластеров. Размер кластера R, определяемый как радиус наименьшей сферы, в которую вписывается этот кластер, связан с числом частиц в кластере N и размером этих частиц R0 ассимптотическим соотношением

N = (1 -  )(R/R0) (10.11)

где - пористость агрегата, при случайной агрегации величина  = 2.5. Фрактальный подход используется также для описания различных кластеров, выделяемых в рамках теории перколяции ( см. раздел 10.4) и, повидимому, перспективен для исследованиях процессов массообмена в пористом теле, если в качестве отдельных фрактальных кластеров рассматривать группы частиц или пор, ограниченных, например, радиусом первой координационной сферы кривой распределения плотности. В этом случае кластеры с разной порис-тостью могут иметь разную фрактальную размерность, которая увеличивается с ростом плотности упаковки (т.к. предельно пористые объекты из изолированных гладких частиц могут быть не фрактальны).

Один из наиболее распространенных методов определения фрактальной размерности базируется на измерениях интенсивности рассеяния S(q) света, рентгеновских лучей, нейтронов и других волновых источников в зависимос-ти от угла рассеяния

S(q)  q -D3 (10.12)

где q = (4 / )Sin( /2) - длина вектора рассеяния, - длина волны излуче-ния, - угол рассеяния. Другие примеры применения фрактального подхода рассмотрим позже.

^ 10.2. Модель хаотично расположенных сфер (ХРС).

Эта модель и соответствующий расчетный аппарат первоначально был предложен Колмогоровым в 1937 г. для описания процесса кристаллизации, но позже стал использоваться и для описания текстуры и некоторых процессов ее изменения ( см. в [3]). Основные параметры модели ХРС - число сфер в единице объема N и радиус сфер R. Ограничимся случаем монодис-персных сфер, хотя имеются решения и для полидисперсных систем [4]. Сферы расположены в пространстве совершенно случайно и могут пересе-каться, образуя связную систему. Предполагается, что число N достаточно для проведения статистического анализа, позволяющего определять порис-тость системы как вероятность нахождения произвольно выбранной точки вне пространства частиц. В этом случае, как показал Колмогоров,

= ехр ( -V )= ехр [( -4/3) R3 N] (10.13)

где V- суммарный объем всех сфер.

Произведение этой вероятности на поверхность всех сфер в единице объема дает удельную поверхность единицы объема Аv, которая равна

Аv = 4  R2 N  (10.14)

Умножив и разделив правую часть этого уравнения на ln  при подстановке N из (10.13), получим

Аv = 3 (  /R ) ln  (10.15)

Далее можно рассчитать распределение числа и размеров пересечений сфер, ограничимся средним числом пересечений, приходящихся на одну сферу, которое равно

n = -8 ln  (10.16)

и соответствует среднему координационному числу упаковки сфер.

В ряде работ модель ^ ХРС исследована на ЭВМ методом Монте Карло для определения максимальной пористости max, соответствующей моменту образования связного кластера как из сфер, так и из частиц другой формы [5]. Оказалось, что для систем из выпуклых частиц ( сферы, тетраэдры, кубы) max=0.70 0.01 и nmin= 2.7  3.0, для частиц вогнутой формы (мальтийский крест) max=0.69  0.71 и nmin= 2.5  2.7. Для двумерных фигур - окруж-ностей и квадратов - получены значения предельной двумерной пористости S,max=0.32  0.33 и значения nS,min  4.4  4.5 (хотя для окружностей разного размера nS,min  4.0 при том же значении S,max). Все эти значения определяют верхний ( по пористости) предел применимости модели ХРС, соответствующий минимальной плотности образующейся связной системы. Нижний предел, равный min = 0.25  0.30 определяется тем обстоятельством, что эта модель не учитывает тройные и более сложные пересечения, вклад которых при большом числе пересекающихся сфер N (т.е. при малой пористости), становится значительным.

Полученные уравнения соответствуют модели ХРС-частиц, т.е., по сути, корпускулярной модели. Аналогичные уравнения для модели ХРС-полостей, т.е. губчатой модели, "зеркальной" по отношению к корпускулярной, легко получаются простой заменой на (1 -  ), т.е. доли свободного пространства между сферическими частицами на долю пространства твердой фазы между пересекающимися сферическими полостями. В этом случае

Аvгуб = 3 [(1 -  )/R ] ln (1 -  ) (10.17)

Z = -8 ln (1 - ) (10.18)

где Z - среднее число пересечений (горл или окон), приходящихся на одну сферическую полость. Эти уравнения также применимы в диапазоне значений (0.25  0.30) < < (0.70  0.75).

Модель ХРС позволяет определять все основные текстурные характе-ристики. Например, более привычная удельная поверхность А единицы массы связана с Аv через кажущуюся и истинную плотность

А= Аv /  = Аv /  (1-  ) (10.19)

На рис. 10.5 показана зависимость удельной поверхности Аv от пористости для "корпускулярного" и "губчатого" вариантов ХРС. Здесь поверхность выражена в виде безразмерной параметра АvR/3. Получено два графика, которые зеркально-симметричны относительно оси, проведенной при = 0.5. Для корпускулярной системы величина , согласно основным положениям модели, равна вероятности нахождения произвольной точки на поверхности сфер вне зоны их перекрывания. Поэтому при малых величина приведен-ной поверхности пропорциональна . Но при больших значениях начинает проявляться другой фактор - снижение числа частиц в единице объема. В результате при больших поверхность снижается. Величина приведенной поверхности максимальна при  = 0.38. Ситуация для губчатой модели зеркально противоположна, здесь приведенная поверхность максимальна при  = 0.62.

Значения удельной поверхности единицы массы Аm в случае корпуску-лярной модели также выражаются уравнением:

Аmk= Аv / (1- )= -[ 3/ R  ] ln/( 1 - ) (10.20)

которое в пределе при   1.0, когда эффекты перекрывания становятся исчезающе малыми, трансформируется в уравнение

Аmk = 3/ R (10.21)

соответствующее модели непересекающихся сферических частиц. Для губчатой модели ХРС, соответственно,

Аm губ = - [ 3/ R  ] ln  / (1 - ) (10.22)

Здесь в пределе при = 0 получим Аm губ = 0, что также естественно, т.к. одиночные сферические полости в массивном твердом теле не образуют связной системы и поэтому недоступны. Проверка противоположных преде-лов бессмысленна из-за некорректности уравнений в области больших наложений пересекающихся полостей или частиц.

На рис. 10.6 показана зависимость приведенного параметра А[R/3] от . В этом случае величина такой приведенной поверхности с ростом пористости всегда возрастает, что объясняется снижением объемной доли твердой фазы и, соответственно, ее массы. При < 0.5 удельная объемная и весовая поверх-ность больше для корпускулярной модели, при  > 0.5 ситуация противопо-ложна. Рассмотрим причины различий значений поверхности при  > 0.5.

В лекции 9 было показано, что величина удельной поверхности едини-цы массы определяется поверхностно-объемным соотношением, которое мини-мально для сферических частиц. В корпускулярной модели при больших форма частиц из-за уменьшения числа пересечений приближается к сфери-ческой, а в губчатой модели, наоборот, “уходит” от сферической. Для оценки формы образующихся частиц представим тетраэдрический элемент, в вершинах которого находятся центры соприкасающихся сферических сегмен-тов. Пространство между такими сегментами - одна из возможных форм “частиц”, образующихся между сферическими полостями. Из геометрии такой частицы следует, что ее поверхность больше поверхности сферы эквива-лентного объема в 1.54 раза. Между случайно пересекающимися сферичес-кими полостями образуются и более сложные тела с еще большим поверх-ностно-объемным соотношением. Рост этого соотношения и объясняет харак-тер изменений значений удельной поверхности при больших . При малых ситуация противоположна: в губчатой модели форма пор стремится к сферической, в корпускулярной модели форма частиц аналогична получаемой между сферическими полостями при больших .

Далее можно оценить изменения средних размеров пор r, выражая этот размер как отношение удвоенного объема к поверхности. Для корпуску-лярной модели:

r  2 /Аv = (2/3) R/ln  (10.23)

для губчатой

r  2 /Аv = (2/3) R[  /(1 - )]/ln(1 -  ). (10.24)

Возможна оценка и других геометрических параметров. На рис. 10.7 показан пример использования модели ХРС для расчета изменений поверх-ности при равномерном увеличении радиусов пересекающихся сфер (случай равномерного покрытия поверхности нанесенным компонентом) [6]. Выразим количество вводимого компонента через степень заполнения объема пор U. При этом пористость модифицированного продукта связана с исходной пористостью 0 уравнением

= 0 (1 - U ) (10.25)

На рис. 10.7 представлены результаты расчета изменений поверхности в виде зависимости Аvv,0 от U, где Аv,0 и Аv - удельная поверхность исходного и модифицированного пористого тела, соответственно. Расчеты показывают близкий вид зависимостей Аvv,0 от U при одинаковых значениях 0 для губчатой и корпускулярной моделей (т.е. моделей ХРС-полостей и ХРС-частиц, соответственно). На приведенных графиках верхняя кривая при каждом значении 0 - результаты расчета для губчатой модели, нижняя - для корпускулярной модели.

Изменения поверхности корпускулярной системы при такой модифи-кации определяются двумя антибатными эффектами: снижением поверхнос-ти из-за роста перекрывания сфер в местах их контактов и увеличением поверхности из-за роста радиуса сфер вне зон перекрывания. При высокой начальной пористости 0 число контактов мало и сначала определяющим является рост поверхности вне зон контактов, который далее подавляется эффектом перекрывания. При малых 0 число контактов велико и эффект перекрывания доминирует уже при минимальных значениях U. В губчатых системах ситуация обратна - здесь эффект перекрывания в зонах контактов увеличивает поверхность, а уменьшение размера сфер ее снижает.

Эти модели успешно объясняют и описывают экспериментальные дан-ные по изменению поверхности при получении углеродного адсорбента-сибунита (корпускулярная структура) и пористых стекол (губчатая струк-тура), технология которых включает подобные операции модифицирования.

^ 10.3. Решеточные модели.

В настоящее время наиболее универсальные модели структуры лаби-ринта пор или частиц и соответствующих процессов в таких лабиринтах базируются на трехмерных (3D) и двумерных (2D) решетках, представ-ляющих пористое тело в виде нерегулярных систем из узлов и связей, где под узлами подразумеваются частицы или полости, а под связями - контакты между частицами или окна между полостями.

До перехода к анализу процессов в лабиринтах пор в виде расширений- полостей и сужений-окон между полостями кратко остановимся на аналогии между процессами, происходящими при измерении десорбционных ветвей капиллярно-конденсационного гистерезиса после полного насыщения всего объема пор, (т.е. при удалении из пористого тела смачивающей жидкости, далее для краткости - ДС) и процессами ртутной порометрии (т.е. при введении в пористое тело несмачивающей жидкости, далее для краткости - РП). Оба процесса начинаются у внешней поверхности пористого тела. Перемещение менисков в обоих случаях определяется уравнением Лапласа и осуществляется в одной и той же последовательности: начинается с окон наибольшего размера, связанных непосредственно с внешней поверхностью и постепенно распространяется в полости с окнами меньшего размера в объеме тела. При этом ртуть вдавливается, а конденсат удаляется, т.е. в хорошем приближении эти процессы соотносятся как негатив/позитив. Мениски жидкости в обоих случаях вогнуты к центру твердой фазы .

Перейдем к решеточным моделям. Первая модель пористого прост-ранства в виде двумерной решетки взаимосвязанных пор предложена в 1958 г. Фаттом ( здесь и далее - цит. по [ 3,7 ]). В 1963 г. Ксенджек исследовал трехмерный вариант такой модели в виде простой кубической решетки из пересекающихся цилиндрических капилляров разных радиусов с координа-ционным числом решетки Z = 6. Эта модель использована для анализа перемещения фронта ртути в РП при заданном случайном распределении размеров пор. Получены правдоподобные результаты и качественно новые эффекты, обусловленные взаимосвязью пор. Так, возможность введения ртути или удаления конденсата в каждую произвольно выбранную полость опреде-ляется связью этой полости с внешней поверхностью пористого тела.

В общем случае в лабиринте пор каждая полость связана с внешней поверхностью огромным числом цепочек пор, состоящих из полостей и окон разного размера и формы. В каждой из таких цепочек имеется окно мини-мального размера, обозначим его bi. Наибольшее из таких окон назовем кри-тическим для данной полости и обозначим bкр i (при этом bкр I=max(bi )<аi, где аi - характерный размер этой произвольно выбранной полости, кото-рый по определению больше размера окна). Именно это окно bкрi и определяет момент освобождения данной полости при десорбции конденсата или запол-нение при вдавливании ртути. При этом окна типа bкрi могут размещаться на любом участке цепи пор, который связывает каждую полость аi с внешней поверхностью, и лишь в некоторых частных случаях "критическое окно" может непосредственно примыкать к определяемой им полости, т.е. быть "собственным" окном данной полости. В результате распределения объема пор по размерам, рассчитываемые по РП или ДС, характеризуют в действитель-ности распределение объема пор по размерам соответствующих им окон критического размера.

Ранее в разделе 7.9 мы рассмотрели процесс вдавливания ртути в модели отдельных капилляров с разными размерами d, когда при каждом равновесном значении гидростатического давления Р в ртути в соответствии с уравнением Лапласа заполнялись капилляры с размерами di  Cos  / Р. В решетке из взаимосвязанных капилляров разного размера ситуация сущест-венно другая: здесь отвечающие лапласовскому условию капилляры являются лишь потенциально проницаемыми и не заполняются, если связаны с ртутью через капилляры меньшего размера. Из численных экспериментов Ксенджека следует, что решетка пор становится проницаемой лишь после того, как численная доля потенциально проницаемых пор q = N/N0 превысит некоторое пороговое значение qкр = Nкр/N0, где N0 - общее число капилляров в решетке, N - число потенциально проницаемых капилляров, т.е. капил-ляров с размерами d  di. Однако, Ксенджеку не удалось подобрать функции распределения пор, которые удовлетворительно описывают эксперименталь-ные результаты РП.

^ 10.4. Теория перколяции.

Важнейшим этапом развития “решеточных” моделей было использова-ние результатов теории перколяции ( от англ. percolation - просачивание). Термин перколяция введен в 1967 г. Бродбентом и Хаммерсли в связи с предложенным ими новым классом математических задач, возникающих при анализе просачивания жидкости или протекания электрического тока через лабиринт из проницаемых и не проницаемых элементов. Современное состоя-ние этой теории позволяет решать три основных группы задач, которые могут быть определены как задача связей; задача узлов и смешанная задача [3,7-9]).

Все рассматриваемые далее результаты, кроме специально оговоренных, получены на больших решетках, где практически исключено влияние элементов, непосредственно примыкающих к внешней поверхности. Резуль-таты, как правило, получены численным методом Монте-Карло, т.е. напри-мер, задача связей решалась путем маркировки случайно выбранных связей с последующим анализом проницаемости решетки по маркированным или немаркированным связям, аналогичный подход использовался и в задаче узлов. При этом исследовались как регулярные, так и нерегулярные решетки. Последние получали путем рандомизации, т.е. случайного удаления части узлов и связей. Аналитические решения получены лишь для некоторых типов решеток, наиболее полно для решеток Бете; дающих правдоподобные резуль-таты при значениях координационного числа Z = 3-4 [3].

^ 10.4.1. Задача связей.

Здесь принимается, что проницаемость решетки полностью определя-ется свойствами связей, т.е. например, в решетке пор проницаемость определяется исключительно размерами окон, а все узлы (полости) доступны по размерам и не влияют на проницаемость. Проиллюстрируем этот подход на том же примере вдавливания ртути в РП. Для упрощения допустим, что весь объем пористого пространства сосредоточен в полостях (узлах), а окна (связи) являются лишь двумерными сужениями между соседними узлами.

Пусть, как и в численных экспериментах Ксенджека, при некотором давлении ртути ^ Р потенциально проницаемые связи (ПП-связи) составляют численную долю q = N/N0 от общего числа связей N0 ( значения q здесь и далее рассчитываются суммированием от окон-связей максимального разме-ра). Для рассматриваемых теорией больших ( бесконечных) решеток величина q равна вероятности того, что произвольно выбранная связь является ПП- связью и с вероятностью (1 - q) - потенциально не проницаемой. Другой важный параметр этой модели - перколяционная вероятность Q(q) = M/M0, где М0 - общее число узлов, а М - число узлов, связанных с внешней поверх-ностью решетки через систему проницаемых окон. В рассматриваемых беско-нечных решетках величина М равна числу узлов, входящих в бесконечный кластер, связывающий противоположные стороны решетки, а перколяци-онная вероятность Q(q) численно равна вероятности принадлежности произ-вольно выбранного узла такому бесконечному кластеру.

При малых q вероятность образования достаточно протяженного клас-тера из полостей, связаных ПП-связями, исчезающе мала, Q(q) = 0. Поэтому объем вдавленной ртути пренебрежимо мал, решетка в целом не имеет проводимости. Эффектом заполнения отдельных полостей, непосредственно примыкающих к внешней поверхности, мы пренебрегаем. Но увеличение давления ртути приводит к росту доли ПП-связей, т.е. значений q. При некотором критическом значении q = qкр возникает отличимая от нуля вероятность образования кластера, проникающего через всю решетку, при этом Q(q) > 0.

Важнейший результат задачи связей теории перколяции - в установ-лении инвариантной ( т.е. не зависящей от типа решеток одной и той же мерности), зависимости Q(q) от параметра Zq = ZВ. Для трехмерных (3D) решеток эта зависимость выражается показанным на рис.10.8 графиком, который описывается эмпирическим уравнением ( Жданов, 1993):

= 0 при Х =ZВ = Zq < 1.5 (10.26)

Q(ZВ) = 1.54(X - 1.5)0.4 /[1 + 0.606 (X - 1.5) 0.4], где 1.5 < ZВ < 2.7

= 1 при Х = ZВ = Zq > 2.7

В области ZВ < 1.5 все узлы изолированы ( в РП-эксперименте весь объем пор недоступен), при ZВ > 2.7 - cвязаны (весь объем пор заполнен). В диапазоне 1.5 <ZВ< 2.7 в объеме пористого тела возникают ветвящиеся кластеры из узлов и cвязей. В этой области значения ZВ с ростом q стремятся к Z (хотя в общем случае ZВ Z ), а в РП-эксперименте происходит заполне-ние объема пор (узлов).

Назовем величину ZВ = ZНПП =1.5 нижним порогом перколяции (НПП) для 3D решеток . Для двумерных (2D) решеток значению НПП соответствует ZНПП,22.0, а в общем случае для решеток с мерностью D значения НПП определяются как ZНПП = D/(D - 1). В свою очередь, величина ZВПП = ZВ2.7 может быть названа верхним порогом перколяции (ВПП) для 3D решеток, для 2D решеток значение ZВПП 4.3. Теперь определим смысл параметра ZВ. В общем случае величина Z = 2N0/M0, где N0 и M0 - суммарное число связей (окон) и узлов (полостей), соответственно, а коэффициент 2 вводится потому, что каждая связь принадлежит одновременно двум узлам. Учитывая, что q = N/N0, где N - число ПП-связей, величина ZВ = 2N/M0, т.е. равна среднему координационному числу решетки, построенной исключительно из ПП-связей данной решетки. Такая решетка может быть построена путем марки-ровки всех ПП-связей и всех узлов (отметим, что среднее координационное число для кластера ( Zkl ), включающего все ПП-связи и только примыкаю-щие к ним узлы, должно быть больше ZВ, но для корректных расчетов Zkl из N и M0 необходимо вычесть изолированные ПП-связи и узлы).

Таким образом, вся область роста Q(ZB) от нуля и практически до единицы сосредоточена в узком диапазоне значений ZB. Но каждый узел имеет в среднем Z связей. Следовательно, ( Z - ZB,ВПП) связей не оказывают влияния на проницаемость решетки. Это полностью объясняет приведенные на рис.8.6в результаты десорбционных и РП экспериментов. Связи наиболь-ших размеров, численная доля которых ниже НПП, методами РП и ДС не измеряются, т.к. они не образуют связанный кластер . Связи наименьшего размера, численная доля которых равна (Z - ZB,ВПП)/Z, принципиально не могут быть измерены и не участвуют в перколяционных процессах, т.к. связанные с ними полости заполняются через более широкие окна. Следует ожидать, что “неперколяционные” связи мало влияют и на процессы диффу-зионного массообмена, распространяющегося от внешней границы решетки в ее объем.

Можно показать, что среднее число потенциально проницаемых связей, приходящихся на один узел в положениях НПП и ВПП, не изменяется при переходе от регулярных к случайным (рандомизированным) решеткам. Для этого из регулярной 3D решетки уберем случайным образом часть узлов и связей без разрыва связности. Пусть исходная решетка имела координацион-ное число Z0, число узлов М0 и связей N0. При рандомизации из этой решетки удалено М1 узлов и Z0М1 связей ( для упрощения принималось, что среди удаленных узлов нет узлов, непосредственно связанных с ближайшими соседями в исходной решетке). В результате образовалась рандомизированная решетка, имеющая среднее координационное число Z = 2(N0 -Z0М1)/(М0- М1). Доля ПП-связей для такой решетки определяется как qр= Np/(N0 -Z0М1), а среднее число связей, приходящихся на один узел в момент порога перко-ляции Zqр = ZNp/(N0 - Z0М1) = 2 Np/0 - М1) = ZВ, т.е идентично результату, полученному для исходной решетки.

Эти результаты имеют принципиальное значение для корректной интер претации стандартных порометрических измерений, основанных как на РП, так и десорбционной ветви изотермы в условиях, когда а) решетка достаточно велика; б) диапазоны распределения узлов и связей по размерам не пересе-каются (т.е.размеры любого узла больше размера любой связи); в) связи всех размеров распределены в решетке равномерно.

На базе этих результатов разработаны методы расчета распределения объема полостей по размерам "критических" или "перколяционных"горл. В [9] даны решения для ситуаций, когда диапазоны распределения полостей и окон как не перекрываются, так и перекрываются. В последнем случае раз-мер окон, принадлежащим крупным полостям, больше размера малых полос-тей. Эффект перекрывания дополнительно снижает число связей, участвую-щих в перколяции, хотя мало влияет на расчетные распределения окон по размерам. Перейдем к не менее интересным результатам задачи узлов.

^ 10.4.2. Задача узлов.

В этом случае исследуется проницаемость регулярных или нере-гулярных решеток, узлы которых обладают некоторым отличительным свойством. Это может быть, например, решетка из узлов, образованных из разных фаз А и В, а задача сводится к установлению связности системы по фазе А или В. В другом примере в объем катализатора вводится добавка, которая затем выжигается или растворяется для создания системы транс-портных пор, и необходимо оценить, при какой объемной доле такой добавки действительно возможно образование cвязанной системы таких пор. В двумерной задаче узлов фаза В может быть компонентом, нанесенным на поверхность носителя. В этом случае связность и размер кластеров из частиц фазы В может предопределять интенсивность спекания нанесенного компо-нента. Аналогичны задачи с введением дополнительных фаз для обеспечения электро- или теплопроводности и других свойств катализатора. Все эти задачи могут быть сведены к задаче узлов, где свойства системы определяются именно узлами, а не связями.

При решении задачи перколяции по узлам используется тот же подход, что и в задаче связей. Пусть пористая двухфазная система состоит из узлов фазы А и фазы В и имеет пористость V ( для 2D решеток вместо пористости вводится доля непокрытой поверхности А). Пусть суммарный объем узлов фазы A равен VA, а узлов фазы В равен VB, в совокупности обе эти фазы занимают суммарную долю объема тела (1 - V), где доля объема V принадле-жит порам. Доля объема решетки, занятая фазой В, равна

(В) = VB (1 - V)/(VB + VА) (10.27)

и может рассматриваться как вероятность принадлежности произвольно выбранной точки объема именно фазе ^ В. Перколяционная вероятность задачи узлов PS(S) выражается как отношение объема связанной фазы В к общему объему фазы В. Инвариантом задачи узлов является зависимость PS(S)от (В), показанная на рис.10.9 [7]. Этот график получен для 3D-решеток, нижнее значение порога перколяции (НПП) изменяется в диапазоне значений (В) = 0.16  0.02, величина ВПП может быть принята равной ~0.30  0.35 ( для 2D решеток величина НПП, обознача-емая далее как  (S) ~ 2.0), величина ВПП  0.70 ).

Из рис. 10.9 можно сделать важные выводы по связности произвольной фазы В, которая cтатистически равномерно диспергирована в объеме окру-жающей среды. При этом фаза В может быть одним из компонентов много-фазной твердой композиции, свободного пористого пространства или флюида, размещенного в пористом пространстве. Рассмотрим эти выводы:

1. При объемной доле фазы В, равной (В) < 0.14 0.16, вся эта фаза рассредоточена в виде изолированных кластеров, проводимость ( связность) по этой фазе отсутствует.

2. При объемной доле фазы В в диапазоне 0.14 0.16 < (В) < 0.30  0.35 возможно сосуществование изолированных кластеров фазы В и проводящего кластера из фазы В. Доля узлов ( или объема ) фазы В, входящих в состав проводящего кластера, определяется инвариантным графиком на рис. 10.9.

3. При объемной доле фазы В, соответствующей соотношению (В) > 0.30  0.35 практически вся эта фаза входит в связанный кластер, что гарантирует проводимость по фазе В.

4. При объемной доле фазы В, равной (В) >0.840.86 все остальные фазы существуют только в виде изолированных кластеров, проводимость (связ-ность) возможна только по фазе В.

Эти результаты подтверждаются, например, анализом данных по исследованиям текстуры систем, полученных через введение выгорающих добавок.

Среднее координационное число nV решетки, образованной cвязанными узлами фазы В ( соответствующей приведенному выше определению ) может быть оценено по уравнению (10.16), которое в данном случае может быть переписано в форме

nV = - 8 ln [ ( 1 - (В)] (10.28)

где 1 - (В) = 1 - VB (1 - V)/(VB +VА) - доля пространства, не занятого фазой В.

^ 10.4.3. Обобщенные свойства решеток узлов и связей, лабиринтов пор и частиц.

Сначала рассмотрим некоторые общие свойства решеток узлов и связей, моделирующих лабиринты частиц и/или пор. Лабиринт пор и лабиринт частиц имеют общую поверхность раздела Аm (удельная поверхность единицы массы) и АV (удельная поверхность единицы объема). Доля суммарного объема, занимаемая лабиринтом пор, равна пористости V, доля объема, занимаемая лабиринтом частиц, равна, соответственно, (1-V). Средние харак-терные размеры пор ( dср ) и частиц (Dср) взаимосвязаны уравнением (9.24), которое может быть переписано в форме

dср/Dср = [VS,d /VS,D ] [/(1 - )] (10.29)

где VS,d и VS,D - приведенные объемно-поверхностные коэффициенты формы пор и частиц, соответственно ( см. раздел. 9.6). Фенелонов, используя подходы теории графов и топологии [7], получил соотношение, связывающее среднее координационное число 3-D решетки частиц nV со средним коорди-национным числом 3-D решетки пор ZV в виде

[ZV - 2] / [nV - 2]  ( S00 ) (10.30)

где S0 - число частиц в типовом элементе, содержащем С0 полостей (подразу-мевается типовой элемент, из которого может быть построена как решетка частиц, так и решетка пор). Для достаточно больших решеток приближенное равенство (10.30) становится строгим, а для решеток конечных размеров, образованных из S частиц и С полостей, трансформируется в

ZV = (S/C)( [nV - 2] + 2 ( C + 1)/С (10.30.1)

При ( C + 1)/С  1.0 ур. (10.30.1) переходит в (10.30).

Из ур.(10.30) следует, что при S0 = С0 параметр ZV =nV, при S00 >1.0 имеем ZV > nV и т.д., кроме того, образование связных 3-D решеток возможно только при условии ZV >2.0 и nV > 2 .

Рассмотрим теперь некоторые дополнительные результаты теории перколяции. Начнем с того, что основное внимание в большинстве известных публикаций уделяется критическим явлениям в области НПП2. Многие полученные для этой области результаты обобщаются универсальными аппроксимационными уравнениями типа

F ~ ( q - qcr ) mi (10.31)

В уравнении (10.31) F есть некоторое специфическое свойство решетки, а mi - соответствующий ему критический степенной показатель (топологическая экспонента), значения которого зависят только от рассматриваемого свойства и размерности решетки, но не зависят от микроскопических деталей системы и имеют одинаковую величину как для решетки узлов, так и решетки связей. Сводка функций F и соответствующих значений экспонент mi дана в табл. 10.1.

В табл. 10.1 корреляционная длина (q) - типичный радиус связанных кластеров при q < qcr, характеризующий линейный масштаб макроскопи-ческой гомогенности решетки ( т.е. размер, при котором свойства решетки не зависят от ее линейного размера L); средний размер кластеров Sp(q) определя-ется как Sp(q) = ss2ns / ssns, где s - размер кластера, выраженный через число узлов, ns - число таких кластеров, для больших кластеров вблизи порога перколяции значения ns определяются уравнением

ns = s -p f[ q - qcr ) s -p] ( 10.32)

где p иp - также универсальные экспоненты, приведенные в табл. 10.1.

Эффективная электропроводность определяется как проводимость случай-ной решетки сопротивлений с долей проводящих связей q ( остальные (1 - q ) - не проводящие) и т.д. Значения универсальных критических экспонент взаимосвязаны соотношениями

p d = P + 1/p = 2P + pp (10.33.1)

где d - размерность решетки, и

p =2 + P p (10.33.2)


Taблица 10.1. Значения универсальных критических экспонент теории перколяции ( по [8] ).


Перколяционное свойство, F

mi

2-D решетка

3-D решетка

Решетка Бете

Перколяционная вероятность

P

5/26

0.41

1.0

Доля связей, входящих в бесконечный кластер

P

5/26

0.41

1.0

Доля ПП-связей, входящих в состав проводящего кластера-остова (без тупиковых ветвей)

BB

0.48

1.05

2.0

Корреляционная длина кластера, (q)

p

-4 /3

-0.88

-1/2

Среднее размер кластера (отне-сенный к числу узлов), Sp(q)

p

-43/18

-1.82

-1.0

Эффективная электропровод-ность, ge (q)



1.3

2.0

3.0

Фрактальная размерность кластера

Dc

91/48

2.52

4

Фрактальная размерность кластера- остова (backbone) при L<< (q)

DBB

1.64

1.8

2.0

Минимальное расстояние между двумя узлами при L<< (q)

Dmin

1.13

1.34

2.0

параметр ур.(10.32)

p

36/91

0.45

1/2

параметр ур.(10.32)

p

187/91

2.18

5/2



Поэтому для расчета всех геометрических характеристик решетки в области НПП достаточно знать, например, величину экспоненты p и какой -либо другой экспоненты, остальные рассчитываются по уравнениям (10.33). Аналогично, фрактальные характеристики кластеров рассчитываются по соотношениям

DC = d - P /p (10.33.3)

а при L >> (q) ( т.е. в условиях макроскопической гомогенности системы) имеем DC = d. Аналогично, при L << (q) ( условие негомогенности системы, когда ее свойства зависят от размера решетки L) кластер-остов является фрактальным объектом и его фрактальная размерность DBB определяется как

DC = d - B /p (10.33.4)

В этом случае “масса” кластера M ( т.е. общее число узлов или связей в объеме кластера) определяется как

М(q) Dc (10.34)

хотя при L > (q) выполняется МL Dc. имеем[jnz

Уравнения (10.30(10.34) существенно расширяют возможности исполь-зования теории перколяции. Но рассмотренные выше результаты получены преимущественно для решеток неограниченного размера, а на практике чаще приходится иметь дело с конечными решетками. Фишер в 1971 г развил теорию перколяции для систем ограниченного размера, согласно которой вариации любого свойства F(L) решетки линейного размера L могут быть представлены как

F (L) = L-b f() (10.35)

где  = L1/p (q - qcr)  (L/(q)) 1/p и f(0) несенгулярна. Если вблизи qcr и в пределе при L   вероятность P  (q - qcr), то х =  /p. Конечный размер решетки также приводит к сдвигу значений перколяционных порогов, который по Livenstein и др. определяется уравнением

qcr () = qcr (L) - L -1/p (10.35.1)

где qcr() - порог перколяции для бесконечной системы, а qcr (L) - его эффективное значение для конечной системы размера L.

Дополнительно в практических приложениях может возникать проб-лема взаимосвязи результатов задачи узлов и задачи связей. Определим эту взаимосвязь следующим образом. Как показано в разделе 10.4.1, параметр ZB равен координационному числу решетки, построенной исключительно из ПП-связей (потенциально проницаемых связей). Эта решетка включает все узлы, но доля объема системы, находящегося вне взаимосвязанных узлов образо-вавшейся решетки, определяется уравнением (10.16) модели ХРС. Это позво-ляет отождествить ZB с nV в уравнении (10.16), а “пористость” ( объем вне фазы В) выразить как (1 - (В)). В результате уравнение (10.16) (или (10.28)) может быть переписано как

(В) = 1 - exp [- ZB /8 ] (10.36)

Аналогично, степень заполнения поверхности 2D решетки (S) cвязана с соответствующими значениями ZB эмпирическим уравнением

(S) = 1- exp [ -ZB /3.5 ] (10.36.1)

Результаты расчета по уравнениям (10.36) и (10.36.1) сопоставлены в табл. 10.2 с опубликованными критическими значений нижнего и верхнего порогов перколяции ( расчет проведен по схеме: известная величина, например, ZB использована для расчета (В), и т.д.).

Tabl.10.2. Характерные значения инвариантов порога перколяции для 2D и 3D решеток узлов и связей*

размерность

problem percolation

нижний (начальный) порог перколяции,

эксперим. расчет

верхний (завершающий) порог перколяции,

эксперим. расчет

2D

связи, ZB

2.0

2.09

4.3

4.2

решетка

узлы, CR

0.45

0.43

0.70

0.71

3D

связи, ZB

1.50

1.39

2.70

2.85

решетка

узлы,(В)CR

0.16

0.17

0.30

0.286

* Значения ZB рассчитывались путем подстановки в уравнения “экспери-ментальных” значений (В)CR или CR, которые, в свою очередь, рассчиты-вались по той же схеме.

Удовлетворительное согласие результатов расчета и эксперимента показывает, что эти уравнения действительно связывают значения порогов перколяции в задачах узлов и связей. Отметим, что такая связь публикуется впервые. Коллекция известных наиболее достоверных значений НПП для решеток узлов и связей, заимствованная в [8], приведена в Приложении Ш. Некоторые дополнительные прикладные возможности аппарата теории перколяции рассмотрены в лекции 17.

В заключение данной лекции кратко рассмотрим идеологию построения и использования так называемых разбиений (мозаик) Вороного -Делоне.

^ 10.5. Мозаика (решетка) Вороного -Делоне.

В последнее время для моделирования текстуры пористых материалов на уровнях отдельных узлов и связей, их кластеров и ансамблей и пористого материала в целом все чаще используется подход, основанный на многогран-никах (полигонах) Вороного и симплексах Делоне. Названия многогранник Вороного и симплекс Делоне сложилось в среде английской геометрической школы, где их начал использовал Л.Роджерс, отдавая должное фундамен-тальному вкладу в эту область российских математиков С-Петербургской школы Г.Ф.Вороного (1868-1908) и его ученика Б.Н.Делоне (1890-1980). Это существенно, т.к. по сути те же текстурные элементы называют в гидрологии полигонами Фиссена, в физике твердого тела - ячейками Вигнера-Зейтца и т.д..

Этот подход применим к любой системе точек, произвольно располо-женных в пространстве, где точки обособлены друг от друга и являются, например, центрами частиц, атомов, молекул (или пор и т.д.). Многогранник Вороного в общем случае определяется как область системы, точки которой ближе к данному центру, чем к любому другому центру данной системы. Проиллюстрируем разбиение системы на такие многогранники на простейшем примере произвольной упаковки монодисперсных сферических частиц. Здесь поступают следующим образом. Сначала соединяют отрезками попарно центры сфер так, чтобы эти отрезки не пересекали дополнительные сферы. Далее через середины отрезков проводят плоскости, перпендикулярные этим отрезкам. В результате пересечения этих плоскостей образуются выпуклые многогранники Вороного, заполняющие все пространство полностью без каких либо щелей или наложений. Совокупность этих многогранников образует мозаику (решетку) Вороного, в которой индивидуальные многогран-ники определяют свойства первичных текстурных элементов ( их размеры, пористость, число ближайших и несколько удаленных соседних частиц и т.д.). В такой мозаике грани каждого многогранника определяют размещение геометрических соседей, которые, в свою очередь, определяют своих соседей и т.д., это позволяет анализировать структуру и связность кластеров, ансамб-лей и пористого материала в целом.

Вороной разработал основы математического описания геометрических и топологических свойств таких мозаик, их представления на языке графов. Делоне доказал справедливость основных теорем Вороного для произвольной системы точек, введя полезный и наглядный образ “пустого шара”. Он писал “....рассмотрим шар, увеличивающийся и уменьшающийся и как угодно передвигающийся между точками системы, подчиненный лишь одному усло-вию: не содержать внутри себя точек этой системы”. Положение такого шара в 3D пространстве фиксируется 4-мя точками касания, которые останавли-вают движение “пустого шара”. Эти четыре точки определяют вершины тетраэдра, который называют симплексом Делоне. Особенность этого тетра-эдра в том, что описанная вокруг него сфера не содержит других точек систе-мы ( в 2D пространстве симлексы образованы треугольниками). Симлексы, построенные на центрах частиц, подобно многогранникам Вороного, разби-вают пространство на мозаику из тетраэдров, заполняющих это пространство без наложений и щелей. Такое разбиение часто называют разбиением (решет-кой, мозаикой, графом) Делоне. Это разбиение взаимосвязано с мозаикой Вороного, но разбиение Делоне на примитивные многогранники (в каждой вершине сходится ровно три ребра) удобнее для анализа, т.к. в таких многогранниках число вершин v, ребер е и граней f cвязаны простыми соотношениями

( f - 2 ) = v/2 = e/3 (10.343)

т.e. из трех этих характеристик лишь одна независима.

Мозаики Вороного и Делоне удобно анализировать на языке графов, т.е. решеток из узлов и связей. В качестве узлов можно использовать центры частиц, грани, ребра или вершины соответствующих полиэдров. Мозаики Вороного-Делоне с применением современной компьютерной техники позволя-ют эффективно анализировать произвольные системы из перекрывающихся или неперекрывающихся шаров одинакового или разного размера, а также других частиц преимущественно выпуклой формы, исследовать проницае-мость и многие текстурные свойства таких систем, строить “навигационные карты” и маршруты перемещения зондов разного размера [10]. В настоящее время этот подход начали применять для анализа данных ртутной порометрии, процессов сушки и т.д. [11].


^ 10.6. Литература к лекции 10.

1. B.B. Mandelbrot, The Fractal Geometry of Nature, S.-Francisco, Frimar, 1982.

2. Е. Федер, Фракталы, М., Мир, 1991.

3. Л.И.Хейфец, А.В.Неймарк, Многофазные процессы в пористом теле, М., Химия, 1982.

4. H.A.M. van Eckelen, J.Catal.,29,75 (1973).

5. Б.И. Шкловский, А.Л.Эфрос, Электронные свойства лигированных полу-проводников, М., Наука, 1979.

6. V.B.Fenelonov, J.Porous Materials, 2, 263 (1996).

7. V.B.Fenelonov, Introduction to Porous Materials Design, Elsevier, Amsterdam (готовится к печати).

8. U.Sahimi, Application of Percolation Theory, Taylor & Francis Ltd., London, 1994.

9. V.P. Zhdanov, Advances in Catalysis, 39,1 (1993); V.P. Zhdanov, B.Fene-lonov, D.K.Efremov, J.Colloid. Interf.Sci., 120, 218 (1987); Поверхность, 4,8 (1989); V.P. Zhdanov, B.Fenelonov, React. Kinet. Catal.Lett., 33,377 (1987).

10. Н.Н. Медведев, Метод Вороного-Делоне в исследовании структуры некристаллических упаковок, Новосибирск, 1994; ДАН, 337, 767 (1994).

11. В.П.Волошин, Н.Н.Медведев, В.Б.Фенелонов, В.Н.Пармон, ДАН, в печати (1999).

1Дерево в теории графов - связный неориентированный граф, не содержащий циклов, кратных ребер и петель. Свойства таких графы подробно исследовались итальянским математиком Э. Бетти ( Ebetti, 1823  1892 г.г.), позже такие графы использовались американским физиком немецкого происхождения Хансом Бете (H. Bethe, р. 1906, лауреат Нобелевской премии 1967 г.) в теории цепных реакций. Поэтому не совсем ясно, это деревья Бете или Бетти?

 Более полная идентичность обеспечивается, если для смачивающей жидкости (^ ДС) принять величину контактного угла см = 180 - ртути  400, что для некоторых ситуаций вполне реально. Другое различие обусловлено отсутствием в РП аналога адсорбционной пленки, остающейся на поверхности пор, освобожденных в ходе ДС. В то же время сохраняется аналогия в распределении гидростатических давлений или механических напряжений, направленных на сжатие каркаса твердой фазы. Эти нагрузки определяются действием лапласовских капиллярных сил, пропорциональны кривизне менисков, и возрастают как в ходе ДС, так и РП. Предельное давление при РП (2500  4000 атм) соответствующее заполнению пор с радиусами кривизны 32 нм, по порядку близко капил-лярному давлению при десорбции паров воды из капилляров с радиусом 1.5 нм ( 900 атм).

 Значения ZВ = ZНПП для ряда решеток приведены в Приложении Ш.

 Но численная доля таких связей входит в состав суммарного числа связей, определяющих значения НПП. Такие связи являются пассивными участниками перколяции, в отличие от активных связей, численная доля которых ограничена значениями ВПП и НПП. В теории перколяции дополнительно вводят остовной (backbone) кластер, не включающий различные тупиковые ветви. Проницаемость решетки определяется характеристиками именно этого кластера-остова. Однако, в процессах РП и ДС участвуют и его тупиковые ветви.

 Такой подход к задаче узлов несколько отличается от общепринятого [3.8], базирующегося на расчетах числа монодисперсных шаров в укладке, обладающих заданными свойствами. Дальнейший переход от числа шаров к объему (или поверхности в 2D задаче) требует введения дополнительных спорных допущений. Использованный здесь подход идентичен идеологии Колмогорова, использованной в модели ХРС, а в более общем случае - так называемому континуальному подходу [ 5 ].

 Этот результат не противоречит значению ZВ = ZНПП = 1.5 для 3D решетки, т.к. расчетная величина ZВ включает все ПП-связи ( см. определение ZВ в разделе 10.4.1).

2 Это естественно объясняется тем, что НПП - более универсальная характеристика, чем ВПП. Например, приведенные в данной лекции значения ВПП для решетки узлов определяют вероятность принадлежности всех узлов к “бесконечному” кластеру. Но это не значит, что все эти узлы участвуют, например, в электро- или теплопроводности, т.к. часть из них входит в состав различных тупиковых ответвлений, а проводимость определяют только узлы, входящие в состав класмтера-остова (backbone).В области НПП число боковых ответвлений относительно мало, поэтому НПП определяет вероятность проводимости разного рода.




Скачать 437,47 Kb.
оставить комментарий
Дата04.03.2012
Размер437,47 Kb.
ТипЛекция, Образовательные материалы
Добавить документ в свой блог или на сайт

отлично
  1
Ваша оценка:
Разместите кнопку на своём сайте или блоге:
rudocs.exdat.com

Загрузка...
База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2017
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Анализ
Справочники
Сценарии
Рефераты
Курсовые работы
Авторефераты
Программы
Методички
Документы
Понятия

опубликовать
Загрузка...
Документы

Рейтинг@Mail.ru
наверх