Российские учёные осуществляют прорыв в моделировании наножидкостей

Российские учёные совместно с зарубежными коллегами предложили новый метод моделирования теплопередачи в наножидкостях, благодаря которому в разы сокращается время моделирования.

Тепло в фокусе: вызовы современной техники

В условиях стремительного развития высокотехнологичных отраслей — от микроэлектроники до энергетики — эффективное управление теплом становится необходимым требованием. Перегрев оборудования, будь то процессор в смартфоне или реактор на атомной станции, ведет к сбоям, уменьшению ресурса и увеличению затрат, а то и к серьезным поломкам.

В физике, химии и вычислительной математике уже не первый год учёные работают над решением этой задачи, исследуя наножидкости. Это специальные жидкости, в которые добавлены наночастицы (например, оксиды металлов или углеродные нанотрубки), резко повышающие их теплопроводность. Однако моделирование поведения таких систем традиционно требует огромных вычислительных мощностей и времени.

Теперь российские учёные предложили инновационный подход к численному моделированию теплопередачи в наножидкостях. В отличие от классических методов, таких как молекулярная динамика, требующих точности и сотен часов расчета даже на суперкомпьютерах, новый алгоритм позволяет сократить время анализа в разы — без потери точности.

Это стало возможным благодаря комбинированному подходу: авторы использовали упрощённые физические модели на мезомасштабе, адаптировали поведение наночастиц в жидкости.

Традиционные методы CFD-моделирования дают точные результаты, но требуют огромных вычислительных мощностей. CFD-моделирование – это компьютерное моделирование течения жидкости с решением уравнений Навье-Стокса и теплопередачи для сложных систем (например, труб с наножидкостями). Оно требует очень мощных серверов и времени. Моделирование теплообмена в одном промышленном теплообменнике может занять не менее двух- четырех недель! Новаторство нашего метода в том, что мы объединили CFD-методы с алгоритмами машинного обучения — GPR, KNN и MLP. Это как перейти от ручных расчётов к умному прогнозированию: быстрее, дешевле, но на том же уровне точности

Владимир Синицин

заместитель заведующего лабораторией НИЛ Технической самодиагностики и самоконтроля приборов и систем ЮУрГУ

Практическая польза и укрепление технологического суверенитета

Наножидкости сегодня уже применяются в средних охлаждающих мощных серверах, турбинах, электромобилях и даже космической технике. Однако разработка новых составов требует длительных экспериментов и дорогостоящих испытаний. Новый метод позволяет на этапе компьютерного моделирования быстро оценивать эффективность различных комбинаций носителей и наночастиц, прогнозировать поведение жидкостей при разных температурах и давлениях, а также корректировать процессы теплообмена. Это не просто научный результат - это инструмент для инженеров и технологов.

Для российской науки и промышленности такой прорыв особенно важен. Во-первых, он увеличивает научный потенциал страны в одной из основных областей современной физики и инженерии. Во-вторых, даёт независимость от импортного программного обеспечения. Сегодня многие российские компании используют зарубежные платформы для теплового анализа — такие, как ANSYS или COMSOL.

Новый метод открывает путь к созданию отечественных программных модулей, которые можно будет интегрировать в российские САПР и системы инженерного анализа. Это не только вопрос технологического суверенитета, но и возможность снизить затраты на разработку и ускорить вывод продукции на рынок.

ИТ и инженерные вычисления: новый импульс

ИТ-отрасль также выигрывает: метод, основанный на передовых алгоритмах вычислительного анализа, требует высокопроизводительных компьютерных технологий и может стать основным для нового поколения специализированного программного обеспечения. Уже сейчас обсуждается возможность разработки программного пакета на основе метода — с открытым API для наблюдения и собственными модулями для промышленных пользователей.

Косвенно от этого выиграют и граждане. Более эффективная система охлаждения сделает более надёжными смартфоны, электромобили, а энергоэффективные дома и промышленные объекты уменьшат риск перегрева. Основная стратегия — это снижение энергопотребления и нагрузки на электросети.

Страна получает выгоды напрямую: снижаются временные и вычислительные затраты при разработке новых технологий, растет конкурентоспособность отечественных инженерных решений.

Международные события и экспортные возможности

Международное сообщество также проявляет интерес к этой технологии. Учитывая, что наножидкости — глобальное направление, метод может быть адаптирован за рубежом. Российские учёные уже планируют публикации в ведущих журналах, участие в международных конференциях. В перспективе — экспорт программных решений или моделей как элемент «мягкой силы» российской науки.

Таким образом, этот прорыв — не просто очередная научная публикация, это шаг к технологическому суверенитету, ускорению инноваций и развитию позиций России в высокотехнологичных отраслях. И если в ближайшие годы мы увидим российские решения для теплового анализа мирового рынка, это может начаться именно здесь, в лабораториях российских университетов.