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Linha 68: |
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| De modo a resolver numericamente as equações descritas acima, serão utilizado o método FTCS (Forward Time Centered Space), que consiste em um método para resolver equações parciais através da derivada parcial de primeira ordem no tempo por uma diferença finita e progressiva e a derivada parcial de segunda ordem no espaço por uma diferença centrada, como vemos logo abaixo: | | De modo a resolver numericamente as equações descritas acima, serão utilizado o método FTCS (Forward Time Centered Space), que consiste em um método para resolver equações parciais através da derivada parcial de primeira ordem no tempo por uma diferença finita e progressiva e a derivada parcial de segunda ordem no espaço por uma diferença centrada, como vemos logo abaixo: |
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| : <math> \frac{\partial f}{\partial t} \approx \frac{f(x,t+dt) - f(x,dt)}{\Delta t} = \frac{f_{i}^{n+1} - f_{i}^{n}}{\Delta t}</math> | | : <math> \frac{\partial f}{\partial t} \approx \frac{f(h,t+dt) - f(h,dt)}{\Delta t} = \frac{f_{i}^{n+1} - f_{i}^{n}}{\Delta t}</math> |
| : <math>\frac{\partial^{2}f}{\partial x^{2}} \approx \frac{f(x, t-dt) - 2f(x, t) + f(x, t+1)}{\Delta x^{2}} = \frac{f_{i}^{n-1} - 2f_{i}^{n} + f_{i}^{n+1}}{\Delta x^{2}}</math> | | : <math>\frac{\partial^{2}f}{\partial h^{2}} \approx \frac{f(h, t-dt) - 2f(h, t) + f(h, t+1)}{\Delta h^{2}} = \frac{f_{i}^{n-1} - 2f_{i}^{n} + f_{i}^{n+1}}{\Delta h^{2}}</math> |
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| === Laplaciano === | | === Laplaciano === |
| ...para a aplicação em vetores de duas dimensões, o laplaciano será aplicado desta forma: | | ...para a aplicação em vetores de duas dimensões, o laplaciano será aplicado desta forma: |
| :<math>\nabla^{2}f(r,t) = \frac{\partial^{2} f}{\partial x^{2}} + \frac{\partial^{2}f}{\partial y^{2}}</math> | | :<math>\nabla^{2}f(h,t) = \frac{\partial^{2} f}{\partial x^{2}} + \frac{\partial^{2}f}{\partial y^{2}}</math> |
| :<math>\nabla^{2}f(r,t) = \frac{f(x+dh,y,t)+f(x-dh,y,t)+f(x,y+dh,t)+f(x,y-dh,t)-4f(x,y,t)}{dh^{2}} </math> | | :<math>\nabla^{2}f(h,t) = \frac{f(x+dh,y,t)+f(x-dh,y,t)+f(x,y+dh,t)+f(x,y-dh,t)-4f(x,y,t)}{dh^{2}} </math> |
| De modo a simplificar a expressão para analises posteriores, reescreveremos desta forma, considerando uma analise 2D: | | De modo a simplificar a expressão para analises posteriores, reescreveremos desta forma, considerando uma analise 2D: |
| :<math>\nabla^{2}f(r,t) = \frac{f_{R}+f_{L}+f_{U}+f_{D}-4f_{C}}{dh^{2}} </math> | | :<math>\nabla^{2}f(h,t) = \frac{f_{R}+f_{L}+f_{U}+f_{D}-4f_{C}}{dh^{2}} </math> |
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Belousov-Zhabotinsky Reaction
A reação de Belousov-Zhabotinsky (BZ) consiste em uma família de reações químicas oscilatórias descobertas inicialmente por Belousov, e posteriormente analisadas por Zhabotinsky. A reação consiste em 3BrO3− + 5CH2(CO2H)2 + 3H+ → 3BrCH(CO2H)2 + 4CO2 + 5H2O + 2CH2O2, e demonstra um comportamento oscilatório não linear até atingir o equilíbrio químico (adicionar imagem da reação). A interação entre a reação e a difusão dos produtos químicos no espaço resultará na auto-organização de ondas viajantes dinâmicas. Seu mecanismo original, foi descrito através de 27 espécies químicas e um total de 80 reações.
Oregonator
Oregonator é um modelo matemático utilizado para descrever de forma mais simples a dinâmica da reação BZ, desenvolvido por Field e Noyes (1974). Foi um modelo não espacial originalmente composto por três variáveis de estado, onde posteriormente, vemos que tornam-se apenas duas. O mecanismo é, inicialmente composto por cinco etapas irreversíveis, onde, A = 3BrO3 -, B = 5CH2(COOH)2; 2HCOOH, 3BrCH(COOH)2 (no geral, estas e demais espécies orgânicas); P = HOBr; X = HBrO2; Y = Br-; Z = forma oxidada do catalisador e f = Coeficiente estequiométrico.
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A + Y |
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X + P
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X + Y |
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2 P
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A + X |
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2 X + 2 Z
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2 X
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A + P
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B + Z
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Y
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Aplicando, então, as equações de taxa, onde v é a taxa da reação e ki corresponde às constantes de taxa de reação:
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v1 = k1 [A][Y] |
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v2 = k2 [X][Y] |
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v3 = k3 [A][X] |
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v4 = k4 [X]2 |
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v5 = k5 [B][Z]
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Para construir o modelo Oregonator, é necessário supor que as concentrações de A e B permaneçam constantes (estão associadas às concentrações iniciais dos precursores). Posteriormente, deve-se aplicar as técnicas padrão de cinética química para obter o modelo dinâmico considerando X, Y e Z como variáveis dinâmicas, assumindo que as reações químicas são elementares, ou seja, os coeficientes estequiométricos coincidem com a potência das variáveis dinâmicas. Considerando como o tempo, vemos as seguintes equações de velocidade:
A análise é simplificada convertendo essas equações em uma forma adimensional:
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A partir de operações algébricas com as equações acima, obtemos para x, y e z, o seguinte sistema de equações diferenciais não lineares:
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Onde , e . Como parâmetro , é possível considerar a aproximação do estado estacionário da variável y, portanto, então as equações são reduzidos para:
Dessa forma, o modelo de Oregonator mostra a forma típica de um sistema de feedback químico, ou seja, a variável x, que será reescrito como u, funciona como um ativador, enquanto a variável z, que será reescrita como v, tem o papel de inibidor. Se para as equações termos associados à difusão são adicionados, onde Du e Dv são os coeficientes de difusão adimensionais, e é o operador Laplaciano, então, o sistema torna-se:
Implementação
Antes de discretizarmos a equação para que assim possamos utiliza-la em um código, explicaremos brevemente métodos e fórmulas utilizados para isso.
Método FTCS (Forward Time Centered Space)
De modo a resolver numericamente as equações descritas acima, serão utilizado o método FTCS (Forward Time Centered Space), que consiste em um método para resolver equações parciais através da derivada parcial de primeira ordem no tempo por uma diferença finita e progressiva e a derivada parcial de segunda ordem no espaço por uma diferença centrada, como vemos logo abaixo:
Laplaciano
...para a aplicação em vetores de duas dimensões, o laplaciano será aplicado desta forma:
De modo a simplificar a expressão para analises posteriores, reescreveremos desta forma, considerando uma analise 2D:
Aplicação dos Métodos para a Reação de Belousov-Zhabotinsky
Considerando a equação :
Considerando a equação :
teste
condições iniciais
se 0 < 8(0.01i - 0.5) < (0.01j - 0.5) senão = 0
se 0 < -(0.01j - 0.5) < 8(0.01i - 0.5) senão = 0