Belousov-Zhabotinsky: mudanças entre as edições

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Onde <math>\epsilon \equiv \tfrac{k_{5}[B]}{k-{3}[A]}</math>, <math> \epsilon ' \equiv \tfrac{2k_{4}k_{5}[B]}{k_{2}k_{3}[A]}</math> e <math>q \equiv \tfrac{2k_{4}k_{1}}{k_{2}k_{3}}</math>. Como parâmetro <math>\epsilon \approx 10^{−5}</math>, é possível considerar a aproximação do estado estacionário da variável y, portanto, <math>y \equiv \tfrac{fz}{q+x}</math> então as equações são reduzidos para:
Onde <math>\epsilon \equiv \tfrac{k_{5}[B]}{k-{3}[A]}</math>, <math> \epsilon ' \equiv \tfrac{2k_{4}k_{5}[B]}{k_{2}k_{3}[A]}</math> e <math>q \equiv \tfrac{2k_{4}k_{1}}{k_{2}k_{3}}</math>. Como parâmetro <math>\epsilon' \approx 10^{-5}</math>, é possível considerar a aproximação do estado estacionário da variável y, portanto, <math>y \equiv \tfrac{fz}{q+x}</math> então as equações são reduzidos para:


: <math> \epsilon \frac{dx}{dt}= x(1-x) + f\frac{q-x}{q+x}z </math>
: <math> \epsilon \frac{dx}{dt}= x(1-x) + f\frac{q-x}{q+x}z </math>
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: <math> \epsilon \frac{du}{dt}= u(1-u) + f\frac{q-u}{q+u}v + D_{u} \nabla^{2}u</math>
: <math> \epsilon \frac{du}{dt}= u(1-u) + f\frac{q-u}{q+u}v + D_{u} \nabla^{2}u</math>
: <math>\frac{dv}{dt}= u-v + D_{v} \nabla^{2}v</math>
: <math>\frac{dv}{dt}= u-v + D_{v} \nabla^{2}v</math>
== Implementação ==
Antes de discretizarmos a equação para que assim possamos utiliza-la em um código, explicaremos brevemente métodos 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:
: <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^{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>





Edição das 07h25min de 30 de março de 2021

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.

A + Y X + P
X + Y 2 P
A + X 2 X + 2 Z
2 X A + P
B + Z Y

Aplicando, então, as equações de taxa, onde v é a taxa da reação e ki corresponde às constantes de taxa de reação:

v1 = k1 [A][Y] v2 = k2 [X][Y] v3 = k3 [A][X] v4 = k4 [X]2 v5 = k5 [B][Z]

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:

A partir de operações algébricas com as equações acima, obtemos para x, y e z, o seguinte sistema de equações diferenciais não lineares:

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 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:








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