Збірник наукових праць Наносистеми, наноматеріали, нанотехнології
2025 рік Том 23, Випуск 4
Завантажити повну версію статті (PDF) Відкритий доступ

Г. В. ТЕТЕРЯТНИКОВ, А. Я. КАРВАЦЬКИЙ, О. І. ІВАНЕНКО

Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», проспект Берестейський, 37, 03056 Київ, Україна

Молекулярно-динамічне моделювання розподілу газоподібних продуктів піролізи поліетилену високої густини з використанням силового поля ReaxFF

983–997 (2025)

PACS numbers: 02.70.Ns, 07.05.Tp, 31.15.-p, 34.20.Gj, 36.20.-r, 82.30.Lp, 82.35.Np

Отримано 4 квітня 2025 р.; після доопрацювання — 16 травня 2025 р.

Об'єктом дослідження є процес піролізи поліетилену високої густини (ПВГ). Метою роботи є дослідження якісного та кількісного розподілів цінних і шкідливих газоподібних продуктів піролізи ПВГ та визначення раціональних температурних режимів перебігу процесу з максимальним виходом цінних продуктів і мінімізацією шкідливого впливу на навколишнє середовище. Дослідження ґрунтуються на методах молекулярно-динамічного (МД) моделювання у нанорозмірній обчислювальній комірці з використанням реакційного силового поля ReaxFF і спеціялізованих програмних продуктів Materials Studio i LAMMPS. Методика досліджень включає: створення в Materials Studio атомістичного моделю полімерного ланцюга з додаванням молекул Оксигену, проведення його геометричної оптимізації та мінімізації енергії й врівноваження у канонічному ізохорно-ізотермічному ансамблі (NVT) за температури у 300 К із кроком інтегрування по часу в 1 фс упродовж 5 нс; моделювання процесу піролізи в LAMMPS за температур у 600°C, 800°C, 1000°C, 1400°C, 1800°C, 2000°C. За результатами МД-моделювання піролізи побудовано графіки виходу кількости молекул основних газоподібних продуктів залежно від часу, що включають O2, H2, CO, C2H2, C2H4, C2H6, CH2O, CH4, CO2. Показано, що з наближенням концентрації Оксигену до мінімуму більш значущими стають зміни у концентраціях проміжних і кінцевих газоподібних продуктів. Серед основних газоподібних продуктів піролізи найбільший вихід (≥10 молекул) мають такі компоненти: водень (H2), метан (CH4), етилен (C2H4), ацетилен (C2H2) та монооксид Карбону (СО). Проведено оптимізацію температурного режиму піролізи ПВГ за критерієм максимального виходу основних газоподібних продуктів, за результатами якої визначено, що за температури у 1000°C відбувається достатньо інтенсивне виділення H2, CH4, C2H4 та СО, а подальше підвищення температури до 1400°C, 1800°C та 2000°C приводить до збільшення виходу H2 та зменшення виділення СО й деяких інших вуглеводнів (наприклад, CH4). Тому температуру у 1000°C взято за оптимальну. Одержані результати сприятимуть більш глибшому розумінню процесів піролізного розкладання ПВГ на нанорівні та розробці ефективних методів утилізації полімерних відходів.

КЛЮЧОВІ СЛОВА: піроліза, поліетилен високої густини, молекулярна динаміка, силове поле ReaxFF, моделювання, газоподібні продукти

Цитування:
H. V. Teteriatnykov, A. Ya. Karvatskyi, and O. I. Ivanenko, Molecular Dynamics Modelling of the Distribution of Gaseous Products of High-Density Polyethylene Pyrolysis Using the ReaxFF Force Field, Nanosistemi, Nanomateriali, Nanotehnologii, 23, No. 4: 983–997 (2025); https://doi.org/10.15407/nnn.23.04.0983
ЛІТЕРАТУРА
  1. BlueWeaveConsulting, High Density Polyethylene HDPE Market; https://www.blueweaveconsulting.com/report/high-density-polyethylene-hdpe-market
  2. S. D. Anuar Sharuddin, F. Abnisa, W. M. A. Wan Daud, and M. K. Aroua, Energ. Convers. Manage., 115: 308 (2016); https://doi.org/10.1016/j.enconman.2016.02.037
  3. N. Jasminská, T. Brestovič, and M. Čarnogurská, Acta Mech. Autom., 7, No. 1: 20 (2013); https://doi.org/10.2478/ama-2013-0004
  4. Y.-F. Huang, P.-T. Chiueh, W.-H. Kuan, and S.-L. Lo, Energy, 89: 974 (2015); https://doi.org/10.1016/j.energy.2015.06.035
  5. Y. K. Choi, S.-J. Park, S. Park, S. Kim, N. R. Kern, J. Lee, and W. Im, J. Chem. Theory Comput., 17, No. 4: 2431 (2021); https://doi.org/10.1021/acs.jctc.1c00169
  6. K. Chenoweth, A. C. T. van Duin, and W. A. Goddard, J. Phys. Chem. A, 112, No. 5: 1040 (2008); https://doi.org/10.1021/jp709896w
  7. A. C. T. van Duin, S. Dasgupta, F. Lorant, and W. A. Goddard, J. Phys. Chem. A, 105, No. 41: 9396 (2001); https://doi.org/10.1021/jp004368u
  8. T. B. Y. Chen, A. C. Y. Yuen, B. Lin, L. Liu, A. L. P. Lo, Q. N. Chan, J. Zhang, S. C. P. Cheung, and G. H. Yeoh, J. Anal. Appl. Pyrol., 153: 104931 (2021); https://doi.org/10.1016/j.jaap.2020.104931
  9. BIOVIA Materials Studio; https://www.3ds.com/products/biovia/materials-studio
  10. LAMMPS Molecular Dynamics Simulator; https://www.lammps.org/
  11. I. V. Omelchuk and A. Y. Karvatskii, Visnyk of Vinnytsia Polytechnical Institute, 172, No. 1: 128 (2024) (in Ukrainian); https://doi.org/10.31649/1997-9266-2024-172-1-128-137
  12. J. Kong, K. Zhou, X. Ren, Y. Chen, Y. Li, and P. Meng, J. Anal. Appl. Pyrol., 169: Article ID 105847 (2023); https://doi.org/10.1016/j.jaap.2022.105847
  13. D. Hong, P. Li, T. Si, and X. Guo, Energy, 218: Article ID 119553 (2021); https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.119553
  14. T. P. Senftle, S. Hong, Md. M. Islam, S. B. Kylasa, Y. Zheng, Y. K. Shin, C. Junkermeier, R. Engel-Herbert, M. J. Janik, H. M. Aktulga, T. Verstraelen, A. Grama, and A. C. T. van Duin, npj Comput. Mater., 2, Iss. 1: Article No. 15011 (2016); https://doi.org/10.1038/npjcompumats.2015.11
  15. Experimental Data for O₂ (Oxygen Diatomic) (2022); https://cccbdb.nist.gov/exp2x.asp?casno=7782447&charge=0
  16. msi2lmp Program Convert Tool LAMMPS Module Github Website; https://github.com/lammps/lammps/blob/develop/tools/msi2lmp/README
  17. R. L. C. Akkermans, N. A. Spenley, and S. H. Robertson, Mol. Simulat., 39, Nos. 14-15: 1153 (2013); https://doi.org/10.1080/08927022.2013.843775
  18. H. A. Posch, W. G. Hoover, and F. J. Vesely, Phys. Rev. A, 33, No. 6: 4253 (1986); https://doi.org/10.1103/physreva.33.4253
  19. H. M. Aktulga, J. C. Fogarty, S. A. Pandit, and A. Y. Grama, Parallel Comput., 38, Iss. 4-5: 245 (2012); https://doi.org/10.1016/j.parco.2011.08.005
  20. J. Lange, F. Gomes de Souza Jr., M. Nele, F. W. Tavares, I. S. V. Segtovich, G. C. Q. da Silva, and J. C. Pinto, Macromol. Theor. Simul., 25, No. 1: 45 (2016); https://doi.org/10.1002/mats.201500049