بررسی ترمودینامیک سامانه های چندجزئی با نرم افزارهای محاسباتی

ترمودینامیک سامانه های چندجزئی (Multicomponent Systems) به عنوان یکی از شاخه های پیشرفته مهندسی شیمی و علم مواد، نقش بنیادی در پیش بینی رفتار فازی، تعادل شیمیایی و پایداری انرژی مواد پیچیده دارد. در این حوزه، محاسبات دقیق پارامترهای ترمودینامیکی مانند آنتالپی، آنتروپی، انرژی آزاد گیبس و ظرفیت گرمایی، در حضور ترکیبات متعدد، اهمیت ویژه ای پیدا می کند؛ زیرا تغییرات کوچک در ترکیب یا شرایط محیطی می تواند موجب بروز پدیده هایی نظیر جدایش فاز، تشکیل فازهای جدید، واکنش های بین فازی و تغییر ناگهانی خواص فیزیکی–شیمیایی گردد. پیشرفت روش های عددی و نرم افزارهای محاسباتی همچون Thermo-Calc, FactSage, CALPHAD-based models، و بسته های آزاد مانند Materials Project API و Cantera، امکان ترکیب داده های تجربی و نظری را برای شبیه سازی های سه بعدی و چندفازی فراهم نموده است.در این مطالعه، با بهره گیری از مدل های ترمودینامیکی تعادلی (Equilibrium Models) و غیرتعادلی (Non-Equilibrium Models)، رفتار سامانه هایی شامل ترکیبات فلزی، سرامیکی و پلیمری در محدوده وسیعی از دما و فشار شبیه سازی شده است. استفاده از الگوریتم های بهینه سازی چندهدفه، همراه با روش های Monte Carlo و دینامیک مولکولی، توانسته دقت محاسبه انرژی آزاد و پیش بینی نمودارهای فازی را به صورت چشمگیر افزایش دهد. تحلیل داده های خروجی، نشان دهنده تطابق بالای نتایج محاسباتی با داده های تجربی XRD، DSC و تحلیل های کالری متری ایزوترمال بوده است؛ این امر کارایی روش های محاسباتی در کاهش هزینه و زمان آزمایش های تجربی را تایید می کند.همچنین، رویکرد ترکیبی استفاده از CALPHAD و دینامیک مولکولی، امکان بررسی اثرات فشار بالا، تغییر ترکیب جزئی و ناخالصی ها را بر تغییرات ترمودینامیکی فراهم ساخته است؛ به گونه ای که می توان رفتار غیرخطی سامانه ها و نقاط بحرانی (Critical Points) را با دقت قابل قبولی شناسایی کرد. نتایج نشان می دهد که نرم افزارهای محاسباتی نه تنها قادر به پیش بینی تعادل فازی و انرژی آزاد هستند، بلکه می توانند الگوهای انتقال جرم و انرژی را در سامانه های چندجزئی، به صورت تابعی از زمان و مکان، مدل سازی کنند. این قابلیت ها، راه را برای طراحی مواد جدید، توسعه آلیاژهای پیشرفته، بهینه سازی فرآیندهای صنعتی و پیش بینی پایداری شیمیایی در شرایط عملیاتی دشوار هموار می سازد.در نهایت، با توجه به پویایی و پیچیدگی این سامانه ها، تلفیق روش های محاسباتی و فناوری های یادگیری ماشین، می تواند نسل آینده مطالعات ترمودینامیکی را شکل داده و دقت مدل سازی ها را به سطحی بالاتر ارتقا دهد.

کلیدواژه ها:

ترمودینامیک چندجزئی ، CALPHAD ، پیش بینی تعادل فازی ، نرم افزار Thermo-Calc ، FactSage ، دینامیک مولکولی ، انرژی آزاد گیبس ، مونت کارلو ، فشار بالا ، یادگیری ماشین در مواد