Ciência Computacional de Materiais e Química


Coordenador do programa
Juarez Lopes Ferreira da Silva – USP – Instituto de Química de São Carlos – juarez_dasilva@iqsc.usp.br

Pesquisadores principais
Ataualpa Albert Carmo Braga – USP – Instituto de Química – ataualpa@iq.usp.br
Ronaldo Cristiano Prati – UFABC – ronaldo.prati@ufabc.edu.br

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Publicações
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O Programa de Ciência Computacional de Materiais e Química (CMSC na sigla em inglês) reúne a expertise de jovens pesquisadores localizados nas mais conceituadas instituições do estado de São Paulo para entregar soluções de ponta para o campo das novas energias. A divisão concentra-se principalmente em quatro linhas de pesquisa, a saber, (a) conversão de metano em novos produtos, (b) captura e redução de CO2 em novos produtos, (c) fótons a elétrons com base em materiais fotovoltaicos e (d) armazenamento de energia com base em baterias e supercapacitores. Nossa experiência abrange desde química quântica ab initio a métodos funcionais de densidade, dinâmica molecular ab initio e clássica, simulações de granulação grossa, Monte Carlo padrão para propriedades termodinâmicas, Monte Carlo basin-hopping para otimização global de partículas de tamanho finito, paralelo temperando Monte Carlo para explorar a transição de fase em partículas de tamanho finito, Monte Carlo cinético para simular fenômenos de grande escala, como a deposição eletroquímica de metal de transição em superfícies sólidas e fluxos de baterias e, finalmente, dinâmica de fluido computacional para abordar a dinâmica de fluidos iônicos.
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Projetos

Coordenador do projeto: Ataualpa Albert Carmo Braga – USP – Instituto de Química – ataualpa@iq.usp.br

O objetivo principal deste projeto é a utilização de técnicas computacionais atômicas no estudo e desenvolvimento de novos catalisadores baseados na combinação de materiais porosos e nanomateriais para a conversão de metano em metanol ou outros materiais de interesse comercial, por exemplo nanoestruturas de carbono. Espera-se que ao final deste projeto tenhamos conhecimento aprofundado suficiente dos mecanismos de reação envolvendo sistemas porosos, como ionitos típicos ou modificados, e nanopartículas, o que nos permitirá sugerir novos materiais para a conversão catalítica efetiva de metano.

Coordenador do projeto: Juarez Lopes Ferreira da Silva – USP – – São Carlos Instituto de Química – juarez_dasilva@iqsc.usp.br

Este projeto tem como foco a modelagem computacional dos processos fundamentais envolvidos na captura de CO2 da atmosfera e sua conversão em produtos. Assim, a sua equipa irá investigar a captura e armazenamento de CO2 em MOFs; a separação de gases em MOFs; caracterizar os efeitos de tamanho pequeno em MOFs e como isso afeta a captura de CO2; identificar características estruturais em MOFs que aumentam a capacidade de captura de CO2; projetar catalisadores eficientes, baratos e não tóxicos para redução de CO2; determinar mecanismos de reação para redução de CO2 envolvendo catalisadores baseados em complexos de metais de transição; projetar e prever propriedades de nanocatalisadores com base em nanoligas e nano-óxidos de metais de transição, nanofragmentos de calcogenetos lamelares e outros materiais nano-suturados; para investigar a conversão de CO2 em metanol usando nanocatalisadores.

Coordenador do projeto: Juarez Lopes Ferreira da Silva – USP – São Carlos Instituto de Química – juarez_dasilva@iqsc.usp.br

Este projeto visa contribuir para a geração de conhecimento em novos materiais que possam ser utilizados para o desenvolvimento de células solares para a conversão de fótons (radiação eletromagnética) em elétrons (corrente elétrica) utilizando as seguintes classes de materiais: calcogenetos, perovskitas e materiais orgânicos. Para isso, usamos o estado da arte em métodos computacionais atomísticos (campos de força clássicos, teoria do funcional da densidade e técnicas avançadas baseadas em funções wavea). Além dessas técnicas, usaremos algoritmos de aprendizado de máquina na exploração de novos materiais sempre que necessário.

Coordenador do projeto: Juarez Lopes Ferreira da Silva – USP – São Carlos Instituto de Química – juarez_dasilva@iqsc.usp.br

Neste projeto propomos a aplicação de técnicas computacionais no desenvolvimento e estudo de baterias, ultra capacitores e coletores de energia a fim de melhor compreender, racionalizar e prever os mecanismos físico-químicos e eletroquímicos envolvidos em tais dispositivos. Conceitos, metodologias e abordagens – ligando as técnicas ab initio à modelagem de materiais em microescala – serão aplicados para descrever o desempenho dos componentes dos dispositivos a serem analisados. O projeto será desenvolvido em três linhas independentes.

Coordenador do projeto: Ronaldo Cristiano Prati – UFABC – ronaldo.prati@ufabc.edu.br

O objetivo geral deste projeto é o desenvolvimento e aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina e análise inteligente de dados em grandes conjuntos de dados de propriedades de materiais, em tarefas de predição de propriedades e descoberta de conhecimentos que possibilitem a triagem de novos materiais em larga escala. Para isso, pretende-se aplicar esses algoritmos em repositórios de dados públicos, bem como conjuntos de dados coletados a partir de cálculos de propriedades químico-quânticas realizados por diversos membros da divisão.

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