Modelos efetivos para separação solvente-soluto através de nanoestruturas : teoria e simulações computacionais.

Abstract

A escassez de água potável nos mais diversos países tem se mostrado um problema cada vez mais relevante. Estima-se que, atualmente, aproximadamente 748 milhões de pessoas no planeta não têm acesso à fontes de água potável. Sob esse aspecto, a dessalinização de água do mar tem se mostrado uma alternativa promissora, não apenas por 97% da água do planeta estar concentrada nos oceanos e mares mas também pelo fato do percentual de água obtido desta maneira ainda ser muito pequeno. Em especial, o processo de dessalinização da água através de nanoporos tem recebido grandes esforços científicos e tecnológicos. Apesar dos resultados animadores, um dos problemas encontrados é que o processo de dessalinização de água é tipicamente macro. Mesmo com o poder computacional disponível atualmente, é impossível simular este problema em escala-macro. Daí a importância de se procurar modelos mais simples e computacionalmente mais baratos. Nesse sentido, uma alternativa eficaz para a simulação computacional de fluidos complexos é a utilização dos potenciais efetivos do tipo caroço atenuado (core-softened potentials). Estes potenciais tem sido utilizados para investigar fluidos anômalos dando bons resultados na descrição de propriedades dinâmicas, termodinâmicas e estruturais desses fluidos. Devido à sua simplicidade, as simulações se tornam mais rápidas e tratamentos matemáticos se tornam possíveis. Baseado nesses potenciais, este trabalho propõe um modelo para a separação soluto solvente a partir de osmose reversa. O comportamento das partículas filtradas de solvente e as propriedades, tais como rejeição de soluto e fluxo volumétrico de solvente, foram comparadas com resultados prévios apresentados na literatura para modelos moleculares clássicos. O objetivo deste trabalho é o de dar os primeiros passos para o desenvolvimento de um modelo coarse-grained de dessalinização de água, onde a abordagem de problemas em escalas maiores, tanto em tempo quanto em tamanho, possam ser viáveis computacionalmente.