Центр вычислительной физики МФТИ

Два сотрудника Центра поступили в аспирантуру МФТИ! Георгий Вандышев будет работать над диссертацией «Молекулярное моделирование межфазных границ и смачиваемости жидкостей в нанопорах различной геометрии» (рук. И. Копаничук). Прямо перед вступительными испытаниями у Георгия вышла первая статья — The interface shape and contact angle determination for liquid-liquid systems in cylindrical nanopores в журнале Capillarity. В работе метод PANDA, ранее созданный для щелевидных пор, распространён на цилиндрические геометрии. Мария Ваганова займется исследованием «Локальная структура и механизмы агрегации глинистых минералов в атомистическом моделировании» (рук. Н. Кондратюк). Её первая статья, посвящённая изучению циклов дегидратации–регидратации агрегатов наночастиц монтмориллонита и каолинита, сейчас находится на рецензии. Анимация такого процесса прикреплена. Поздравляем Марию и Георгия! Уверены, что диссертации будут защищены в срок. Обе работы выполняются при поддержке грантов РНФ, реализуемых в Центре, и сопутствуют развитию моделей фильтрации жидкостей в пористых средах. Обучение будет проходить на Кафедре вычислительной физики конденсированного состояния и живых систем.

По приглашению Института искусственного интеллекта Илья Копаничук и Вячеслав Лукьянчук представили МФТИ на международной конференции OBIC 2026 (направление "AI for Chemistry") в Китае 28–30 июля в рамках сотрудничества с Пекинским университетом. Илья рассказал о наших наработках в области молекулярного моделирования и машинного обучения для систем нефть–рассол, а Вячеслав доложил работу по физически информированному машинному обучению для плотного разогретого водорода при давлениях от 50 до 500 ГПа. Оба доклада получили высокую оценку в секции «ИИ для новых химических материалов». Подробнее на сайте МФТИ, а также в каналах ЛФИ и Команда Физтеха

Как мы прогнозировали вязкость многокомпонентных масел В журнале Chemical Engineering Science вышла статья Predicting multi-component oil viscosity using machine learning methods — работа Владимира Дещеня, Николая Кондратюка и коллег из ИТМО. Статья родилась по следам хакатона «Нефтекод – 2024», организованного Центром инфохимии ИТМО совместно с ООО «Газпромнефть-СМ». Компания предоставила обезличенный промышленный датасет по маслам, а наша команда soft matters тогда победила в конкурсе. Задача состояла в предсказании кинематической вязкости базовых масел со сложным компонентным составом при -40°C, имея всего 469 составов с зашифрованными признаками (без явных концентраций компонентов и с большим числом пропусков). Чтобы не потерять важную информацию в неполных данных, мы отобрали признаки, значимые для разных типов масел, и научили модель работать с оставшимися пропусками. Уже на этой основе сравнили несколько подходов – от Decision Tree до Gradient Boosting. Лучшая модель, Gradient Boosting, показала медианную ошибку 16.2% на тестовой выборке, обойдя как остальные ML-модели, так и классическую эмпирическую формулу Вальтера для температурной экстраполяции вязкости, которая в нашей задаче систематически занижала значения при низких температурах. Тем самым мы продемонстрировали, что машинное обучение способно надёжно работать даже с зашифрованным и неполным промышленным датасетом без раскрытия точных рецептур.

О неоднородности смачивания стенок пор У нашего Центра вышла новая работа A. Ipatova, A.S. Zubov, N.D. Kondratyuk, K.M. Gerke. Accounting for heterogeneous wettability in pore network elements в журнале Advances in Water Resources. Поросетевые модели – эффективный способ рассмотреть многофазное течение в пористых средах. Обычно смачиваемость внутри каждой поры считается однородной. В реальности стенки поры часто состоят из разных минералов с различными углами смачивания, что сильно меняет картину. В данной работе мы рассчитали равновесные конфигурации нефти и воды в порах с неоднородной смачиваемостью стенок. Оказалось, что жидкости «прилипают» к своим участкам стенки – нефть может удерживаться на гидрофобных участках даже при низкой насыщенности. Это заметно меняет относительную проницаемость: присутствие второго минерала увеличивает проницаемость по воде и снижает по нефти в гидрофильных порах, и наоборот в гидрофобных. Классические корреляции такую неоднородность не учитывают и дают существенную ошибку.

Сразу два проекта Центра поддержаны грантами РНФ! 🎉🎉🎉 Обе заявки были поданы на конкурс «Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых» Первый проект «РАСТВОР: Растворимость, Анализ, Сольватация и Термодинамика Водных и Органических Растворов» под руководством Николая Кондратюка продолжает линию наших работ по локальной структуре, транспортным свойствам растворов: от вязкости и диффузии до пределов применимости соотношения Стокса-Эйнштейна. Нашей целью является построение последовательной картины сольватации и термодинамики водных и органических растворов на основе молекулярного моделирования. Второй проект «Создание цифровых двойников процессов смачивания для сквозного проектирования новых материалов и химических реагентов» под руководством Ильи Копаничука. Смачиваемость является ключевым свойством при вытеснении нефти из породы, и мы уже не раз писали о работах группы в этом направлении. От метода PANDA для автоматического расчёта краевых углов до анализа равновесия межфазных границ в нанопорах. Наработки лягут в основу подхода, позволяющего проектировать материалы и реагенты с заданными смачивающими свойствами. Поздравляем всех участников – впереди много интересной работы!

Молекулярная динамика 2026 в Пушкине II Всероссийская конференция по молекулярной динамике в этом году переместилась в особняк Кочубея в Пушкине. По сравнению с прошлым годом она заметно выросла: число докладов увеличилось на 20%, а среди участников появился докладчик из Китая, так что конференция приобретает и международный статус. От Центра приехала большая делегация. С устными докладами выступили Николай, Илья и Вячеслав, а стендовые доклады по широкому спектру тематик представили Денис, Владимир, Борис, Тимур, Алексей, Георгий, Мария Ваганова и Мария Иванова. Как и год назад, большая часть наших докладов была отмечена дипломами! Особенно интересно было наблюдать прогресс в моделировании металлов, биологических систем, растворов и межфазных явлений, лазерного воздействия на материалы, ионных жидкостей, создания машинно-обученных потенциалов и даже разработку новых функций LAMMPS и GROMACS. Получилось несколько очень насыщенных дней с хорошими докладами и обсуждениями со знакомыми. Будем с нетерпением ждать следующую «Молекулярную динамику» и трудиться, чтобы работы нашей делегации были на уровне!