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Title: Simulação Monte Carlo de fluidos magnéticos voltados a aplicações tecnológicas e biomédicas
Authors: Castro, Leonardo Luiz e
Orientador(es):: Miotto, Ronei
Coorientador(es):: Bakuzis, Andris Figueiroa
Assunto:: Fluidos magnéticos
Simulação
Monte Carlo, Método de
Aplicações tecnológicas
Adsorção
Issue Date: 1-Feb-2013
Citation: CASTRO, Leonardo Luiz e Castro. Simulação Monte Carlo de fluidos magnéticos voltados a aplicações tecnológicas e biomédicas. 2009. xxx, 164 f., il. Tese (Doutorado em Física)—Universidade de Brasília, Brasília, 2009.
Abstract: Neste trabalho, simulamos um fluido magnético surfactado, composto de nanopartículas de magnetita (Fe3O4) surfactadas com ácido dodecanóico e dispersas em hidrocarboneto, e um fluido magnético iônico-surfactado, também formado por nanopartículas de magnetita, mas surfactadas com ácido tartárico e dispersas em solução aquosa de NaCl. Tomando como referência amostras caracterizadas experimentalmente, por microscopia eletrônica de transmissão, ressonância magnética eletrônica e magneto-óptica, realizamos simulações computacionais através do algoritmo de Metropolis. Por meio destas simulações, calculamos grandezas relacionadas ao nível de aglomeração das nanopartículas e a distância entre suas superfícies, especificamente escolhidas de modo a permitir comparação com as medidas experimentais. Além dessas, grandezas referentes à distribuição espacial e padrões de aglomeração das nanopartículas, dificilmente acessíveis por experimentos, foram também calculadas. Utilizamos um modelo de interação entre as nanopartículas mais detalhado que os utilizados em simulações Monte Carlo anteriores, considerando essas nanopartículas como esferas que interagem individualmente com um campo magnético externo, e aos pares através de momentos de dipolo magnético, forças de van der Waals, repulsões estérica e iônica. Por integração explícita, mostramos que as nanopartículas esféricas podem ser propriamente representadas por dipolos pontuais, no que concerne às suas interações magnéticas. Como os diâmetros das nanopartículas geralmente estão distribuídos segundo uma função do tipo log-normal, criamos um método estocástico para gerar configurações de nanopartículas com diâmetros realísticos. Através de uma análise conjunta de dados experimentais e das simulações, fizemos uma generalização do modelo de Langmuir para sistemas com aglomeração, através da qual foi possível descrever a dinâmica de adsorção e dessorção das moléculas surfactantes nas superfícies das nanopartículas dos fluidos magnéticos surfactados. Esse modelo, combinado com uma análise dos resultados experimentais, sugere uma migração das moléculas das nanopartículas aglomeradas em direção às que estão isoladas. Uma nova expressão que relaciona as repulsões estérica e iônica entre si foi obtida a partir de princípios básicos, reduzindo a quantidade de parâmetros necessários para simular fluidos magnéticos iônico-surfactados. Foi possível fazer uma estimativa da densidade superficial de moléculas adsorvidas nas superfícies das nanopartículas, quantidade chamada de grafting, tanto para os fluidos magnéticos surfactados quanto para os iônico-surfactado, através da variação de seu valor como parâmetro das simulações e da comparação dos resultados com dados experimentais. Os valores estimados para o grafting são da ordem de grandeza de medidas experimentais independentes. O padrão de aglomeração das nanopartículas observado nas simulações concordam com previsões teóricas e observações de bactérias magnetotáticas. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT
In this work, we simulated a surfacted magnetic fluid, composed of magnetite nanoparticles (Fe3O4) covered with dodecanoic acid and dispersed in hydrocarbon, and an ionic-surfacted magnetic fluid, also consisting of magnetite nanoparticles, but covered with tartaric acid and dispersed in an aqueous solution of NaCl. We selected samples that were previously characterized by experiments and then we performed computer simulations by means of the Metropolis algorithm. Quantities related to the level of agglomeration of the nanoparticles and the distance between their surfaces, specifically chosen to allow comparison with the experimental measurements, were calculated. In addition, quantities related to the spatial distribution and the agglomeration patterns of the nanoparticles, not easily accessed by experiments, were also studied by these simulations. We modeled the interactions between the nanoparticles in more details than previous Monte Carlo simulations, considering the interaction of each nanoparticle with an applied magnetic field, and the following pair interactions: magnetic dipolar, van der Waals forces, ionic and steric repulsions. By explicit integration, we showed that spherical nanoparticles with uniform magnetization can have their magnetic interaction properly represented by point dipoles with magnitudes proportional to their volume. As the diameters of nanoparticles are usually distributed according to a log-normal function, we created a stochastic method to generate configurations of nanoparticles with realistic diameters. Through a combined analysis of experimental data and simulation results, we generalize the Langmuir model for systems with agglomeration. By applying this model to our data, it was possible to describe the dynamics of adsorption and desorption of surfactant molecules on the surfaces of surfacted ferrofluid nanoparticles. This analysis suggested a migration of the surfactant from the agglomerated nanoparticles toward those that are isolated. A new expression that relates the ionic and steric repulsions was obtained from basic principles, reducing the number of parameters needed to simulate ionic-surfacted magnetic fluids. We estimated the surface density of adsorbed molecules on the surfaces of nanoparticles (the grafting) for both surfacted and ionic-surfacted magnetic fluids, by varying its value in the simulations and comparing the results with experimental measurements. The estimated values agree with independent experiments. The agglomeration patterns observed in the simulations are in agreement with previous theoretical calculation and observations in magnetotactics bacterias.
metadata.dc.description.unidade: Instituto de Física (IF)
Description: Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Física, 2009. __________________________________________________________________________________________
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metadata.dc.description.ppg: Programa de Pós-Graduação em Física
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