Le simulazioni dell'Ohio University sul supercomputer PSC trasformano il carbone

Il carbone riceve una cattiva stampa in questi giorni. Gli scienziati del clima prevedono un aumento delle temperature medie globali compreso tra 2 e 10 gradi Fahrenheit entro il 2100. La possibilità di cambiamenti drastici nei modelli meteorologici, nella crescita dei raccolti e nel livello del mare mette in discussione il nostro massiccio utilizzo di combustibili a base di carbonio come il carbone.

Ma non deve essere così.

Alimentare i nostri veicoli con l’elettricità può ridurre direttamente le emissioni di carbonio. Lo spostamento potrebbe anche consentirci di ricaricarli utilizzando fonti energetiche a zero emissioni di carbonio. La cosa interessante è che le batterie agli ioni di litio di ogni modello Tesla S richiedono circa 100 libbre di grafite. E gli scienziati sanno da generazioni che, almeno in teoria, è possibile convertire il carbone in grafite se lo si sottopone a una pressione sufficiente e a una temperatura sufficientemente elevata.

Per esplorare come il carbone può essere convertito in materiali preziosi come la grafite, David Drabold e il suo team di fisici dell’Università dell’Ohio hanno deciso di simulare le sostanze in un software per computer. Per ricreare virtualmente la conversione chimica, si sono rivolti al computer di ricerca avanzata Bridges-2 presso il Pittsburgh Supercomputing Center (PSC). Bridges-2 è il supercomputer di punta di PSC, finanziato dalla National Science Foundation.

“Il modo in cui questo [lavoro] è nato è che ci sono alcuni ingegneri qui… che stanno facendo un ottimo lavoro [su cose a zero emissioni di carbonio] con il carbone. Non vuoi bruciarlo per ovvi motivi; ma è possibile ricavarne materiali da costruzione, materiali di alto valore, come la grafite? Io e Nonso siamo davvero interessati alla domanda: possiamo estrarre la grafite da quella roba?"

— David Drabold, illustre professore di fisica presso l'Università dell'Ohio.

La grafite pura è una serie di fogli costituiti da anelli a sei atomi di carbonio. Uno speciale tipo di legame chimico chiamato legami aromatici tiene insieme questi carboni.

Nei legami aromatici, gli elettroni pi fluttuano sopra e sotto gli anelli. Queste nubi di elettroni “scivolose” fanno sì che i fogli scivolino facilmente l’uno sull’altro. La “mina” della matita – una forma di grafite di bassa qualità – lascia un segno sulla carta perché i fogli scivolano l’uno dall’altro e si attaccano alla carta.

I legami aromatici hanno un'altra virtù, importante nella tecnologia elettronica. Gli elettroni pi greco si spostano facilmente da un anello all'altro e da un foglio all'altro. Ciò fa sì che la grafite conduca l'elettricità, anche se non è un metallo. È il materiale ideale per un anodo, il polo positivo di una batteria.

Il carbone, al confronto, è chimicamente disordinato. A differenza della natura strettamente bidimensionale di un foglio di grafite, esso presenta collegamenti in tre dimensioni. Contiene anche idrogeno, ossigeno, azoto, zolfo e altri atomi che potrebbero interrompere la formazione della grafite.

Per iniziare i propri studi, il team di Drabold ha creato un “carbone” semplificato costituito solo da atomi di carbonio in posizioni casuali. Esponendo questo carbone semplificato alla pressione e alle alte temperature – circa 3.000 Kelvin, o quasi 5.000 Fahrenheit – potrebbero fare un primo passo nello studio della sua conversione in grafite.

“Per far uscire la carta di grafite amorfa abbiamo dovuto fare molte analisi serie. Rispetto ad altri sistemi di cui disponiamo, Bridges è il più veloce e preciso. I nostri sistemi domestici… impiegano circa due settimane per simulare 160 atomi. Con Bridges, possiamo gestire 400 atomi in sei-sette giorni utilizzando la teoria del funzionale della densità”.

– Chinonso Ugwumadu, dottorando in fisica presso l’Università dell’Ohio.

Inizialmente, gli scienziati dell’Ohio hanno effettuato le loro simulazioni utilizzando principi fisici e chimici di base attraverso la teoria del funzionale della densità. Questo approccio accurato ma impegnativo in termini di calcoli richiedeva molti calcoli paralleli: un punto di forza degli oltre 30.000 core di calcolo di Bridges-2. Successivamente, hanno spostato i loro calcoli su un nuovo strumento software, GAP (potenziale di approssimazione gaussiana) progettato da collaboratori dell’Università di Cambridge e dell’Università di Oxford in Inghilterra. GAP utilizza un tipo di intelligenza artificiale chiamata machine learning per eseguire essenzialmente gli stessi calcoli molto più rapidamente. Gli studenti laureati Rajendra Thapa e Ugwumadu si sono impegnati a guidare il lavoro computazionale iniziale.