Banca de DEFESA: WALLISON DOS SANTOS DIAS

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : WALLISON DOS SANTOS DIAS
DATA : 31/03/2025
HORA: 14:00
LOCAL: Google Meet
TÍTULO:

Investigação Computacional do Processo de Adsorção do Glicerol à Óxidos Metálicos via Machine Learning e Métodos de Química Quântica

PALAVRAS-CHAVES:

Machine Learning; DFT; Glicerol; Catálise; Adsorção.

PÁGINAS: 60
RESUMO:

Neste estudo, foi avaliado o desempenho de um protocolo de química computacional que combina métodos de machine learning com métodos quânticos de estrutura eletrônica, como DFT e DFTB, para investigar o processo de adsorção do glicerol em sítios ativos de nanoclusters de óxidos metálicos, como CaO. O principal objetivo foi aplicar esse protocolo computacional para avaliar o desempenho desses materiais na reação de reforma do glicerol, e propor um mecanismo de reação para geração de H2. Foram construídos modelos químicos do glicerol e CaO, os quais foram submetidos a simulações onde métodos de active learning foram utilizados para gerar estruturas aleatórias da adsorção do glicerol aos óxidos metálicos e o método DFTB para calcular as energias eletrônicas-nucleares. Foram selecionadas 10 estruturas de menor energia, as quais foram submetidas a otimização da geometria por meio de cálculos DFT, ao nível B3LYP-D3/6-31G(d). Cálculos NEB foram realizados na estrutura de menor energia de modo a se propor um mecanismo de reação. Os resultados obtidos indicam que a adsorção do glicerol aos nanoclusters de CaO é um processo termodinamicamente favorável. As energias de adsorção mais favoráveis são da ordem de 3.0 eV, para os quais foram observados distância da ligação Ca-O na ordem de 2.3 Å. Os valores observados caracterizam o processo como uma adsorção química. A análise das estruturas de menor energia refinadas a partir de cálculos DFT, indicam que o modo de interação preferido consiste na ligação dos oxigênios terminais do glicerol com átomos de cálcio localizados na borda da superfície do catalisador. Os cálculos NEB viabilizaram a proposta de mecanismo de reação, e o perfil energético encontrado corrobora para uma boa reatividade do CaO para a reação. Os resultados indicam que o uso de métodos de active learning, em conjunto com métodos de química quântica, mapeia de maneira eficiente a superfície de energia potencial durante a adsorção de glicerol em nanoclusters de CaO.

MEMBROS DA BANCA:
Externo(a) à Instituição - JULIANA ANGEIRAS BATISTA DA SILVA - UFPE
Presidente - 2343745 - JULIO COSME SANTOS DA SILVA
Interno(a) - 1366289 - THIAGO MENDONCA DE AQUINO