Simulación Monte Carlo de nanopartículas magnéticas de magnetita

Abstract

Las nanopartículas han sido ampliamente estudiadas y empleadas en la comunidad científica y en la industria por sus innumerables aplicaciones. Los estudios computacionales reportados en la literatura se han enfocado en estudiar nanopartículas aisladas o sistemas de nanopartículas, separando ambos escenarios en diferentes modelos. En esta tesis de maestría se planteó la unificación de ambos modelos: desde un escenario atomístico donde las nanopartículas se simularon individualmente se emplearon los resultados obtenidos como datos de entrada para simular sistemas de nanopartículas magnéticas. Adicionalmente, se estudiaron las propiedades magnéticas de los sistemas de nanopartículas al variar su distribución de tamaños y la concentración de partículas. En el escenario atomístico, se modelaron y simularon nanopartículas individuales de Magnetita de diferentes tamaños empleando el método Monte Carlo, el modelo de Heisenberg clásico y el algoritmo Metropolis con el fin de estudiar los efectos de la temperatura, el campo magnético y el tamaño en las propiedades magnéticas de las nanopartículas. Para el estudio de los sistemas de nanopartículas se empleó el método Monte Carlo, el modelo de Heisenberg clásico y el algoritmo Metrópolis para estudiar la influencia de la concentración y la distribución de tamaños. A partir de los resultados obtenidos del estudio de la concentración y la distribución de tamaños de los sistemas, se pudo detallar que la respuesta magnética de estos sistemas es mayormente gobernada por la temperatura, variables como la concentración de partículas y el campo magnético aplicado toman una influencia secundaria dado que sus efectos son bastante notorios a bajas temperaturas y se evidencian levemente con el aumento de la temperatura. Adicionalmente, se encontró una mejor respuesta magnética para valores más pequeños de la desviación estándar en los sistemas de nanopartículas, debido a la presencia de nanopartículas más grandes dentro de los sistemas que presentan menores desviaciones. Finalmente, se encontró una marcada diferencia con el modelo principal reportado en literatura para la simulación de sistemas de nanopartículas, puesto que este no toma en cuenta variables como la temperatura y el campo magnético externo aplicado para la obtención de los valores de magnetización total de las nanopartículas (Texto tomado de la fuente)

Nanoparticles are currently widely studied and used in the scientific community and in industry due to their innumerable applications. The computational studies reported have been focused on studying isolated nanoparticles or nanoparticle systems, separating both scenarios into different models. In this master's thesis, the unification of both models is proposed: starting from an atomistic scenario where the nanoparticles are simulated individually, the results obtained were used as input data to simulate nanoparticle systems. The influence in the magnetic properties of nanoparticles systems size distribution and concentration were also studied. In the atomistic scenario, individual Magnetite nanoparticles of different sizes were modeled and simulated: Monte Carlo method and the classical Heisenberg model were used in order to study the effects of temperature, magnetic field and nanoparticles sizes in the magnetic properties. For the study of nanoparticle systems, Monte Carlo method and the Metropolis algorithm were used to study the influence of concentration and size distribution. A marked difference was found with the models proposed in the literature for nanoparticle systems, these models do not take into account variables such as temperature and magnetic field for obtaining the nanoparticles total magnetization. Based on the results obtained from the study of the concentration and size distribution of nanoparticle systems, it was detailed that the magnetic response of these systems is mainly governed by temperature, variables such as the concentration of particles and the applied magnetic field take a secondary influence since its effects are only noticeable at low temperatures. Likewise, a better magnetic response was found for smaller values of the standard deviation of nanoparticle systems.