Propriedades magnéticas de nanoestruturas de metais de transição 3d adsorvidas na superfície de Pt(111)

Neste trabalho, utilizamos o método de primeiros princípios, RS-LMTO-ASA (“Real Space - Linear Muffin-Tin Orbital - Atomic Sphere Approximation”), baseado na Teoria do Funcional da Densidade (DFT) e implementado para o cálculo de estruturas magnéticas não-colineares, para investigar as propriedades magnéticas de nanoestruturas de metais de transição 3d (Cr, Mn, Fe, Co e Ni) adsorvidas na superfície de Pt(111). Diferentes geometrias como adátomos, dímeros, trímeros, fios lineares e zig-zag foram consideradas e, o tamanho dos aglomerados foi variado de 2 a 7 átomos. Mostramos que os aglomerados de Fe, Co e Ni sobre a superfície de Pt(111), para todas as geometrias simuladas, apresentam um ordenamento ferromagnético. Devido à redução do número de coordenação presente na superfície, os momentos de spin e orbital nos sítios de Fe, Co e Ni, para as diferentes geometrias, mostram-se elevados comparados com os respectivos valores dos momentos destes metais como bulk. Para os glomerados de Cr e Mn mostramos que a interação de troca antiferromagnética entre primeiros vizinhos leva a um ordenamento antiferromagnético colinear no caso de geometrias lineares. No entanto, se o antiferromagnetismo é frustrado por restrição geométrica imposta aos aglomerados pela superfície triangular do substrato, obtém-se um comportamento magnético não-colinear para aglomerados de Cr e Mn sobre a Pt(111). Nossos resultados estão em boa concordância com os resultados experimentais da literatura e com os resultados teóricos obtidos por outros métodos, quando existentes.

Modelagem numérica de dados MCSEM 3D usando computação paralela

Desenvolvemos a modelagem numérica de dados sintéticos Marine Controlled Source Electromagnetic (MCSEM) usada na exploração de hidrocarbonetos para simples modelos tridimensionais usando computação paralela. Os modelos são constituidos de duas camadas estrati cadas: o mar e o sedimentos encaixantes de um delgado reservatório tridimensional, sobrepostas pelo semi-espaço correspondente ao ar. Neste Trabalho apresentamos uma abordagem tridimensional da técnica dos elementos nitos aplicada ao método MCSEM, usando a formulação da decomposição primária e secundária dos potenciais acoplados magnético e elétrico. Num pós-processamento, os campos eletromagnéticos são calculados a partir dos potenciais espalhados via diferenciação numérica. Exploramos o paralelismo dos dados MCSEM 3D em um levantamento multitransmissor, em que para cada posição do transmissor temos o mesmo processo de cálculos com dados diferentes. Para isso, usamos a biblioteca Message Passing Interface (MPI) e o modelo servidor cliente, onde o processador administrador envia os dados de entradas para os processadores clientes computar a modelagem. Os dados de entrada são formados pelos parâmetros da malha de elementos nitos, dos transmissores e do modelo geoelétrico do reservatório. Esse possui geometria prismática que representa lentes de reservatórios de hidrocarbonetos em águas profundas. Observamos que quando a largura e o comprimento horizontais desses reservatório têm a mesma ordem de grandeza, as resposta in-line são muito semelhantes e conseqüentemente o efeito tridimensional não é detectado. Por sua vez, quando a diferença nos tamanhos da largura e do comprimento do reservatório é signi cativa o efeito 3D é facilmente detectado em medidas in-line na maior dimensão horizontal do reservatório. Para medidas na menor dimensão esse efeito não é detectável, pois, nesse caso o modelo 3D se aproxima de um modelo bidimensional. O paralelismo dos dados é de rápida implementação e processamento. O tempo de execução para a modelagem multitransmissor em ambiente paralelo é equivalente ao tempo de processamento da modelagem para um único transmissor em uma máquina seqüêncial, com o acréscimo do tempo de latência na transmissão de dados entre os nós do cluster, o que justi ca o uso desta metodologia na modelagem e interpretação de dados MCSEM. Devido a reduzida memória (2 Gbytes) em cada processador do cluster do departamento de geofísica da UFPA, apenas modelos muito simples foram executados.