• español
  • English
  • français
  • Deutsch
  • português (Brasil)
  • italiano
    • español
    • English
    • français
    • Deutsch
    • português (Brasil)
    • italiano
    • español
    • English
    • français
    • Deutsch
    • português (Brasil)
    • italiano
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Navegar

    Todo o repositórioComunidadesPor data do documentoAutoresAssuntosTítulos

    Minha conta

    Entrar

    Estatística

    Ver as estatísticas de uso

    Compartir

    Ver item 
    •   Página inicial
    • TRABALHO DE CONCLUSÃO DE ESTUDO
    • Trabajos Fin de Grado UVa
    • Ver item
    •   Página inicial
    • TRABALHO DE CONCLUSÃO DE ESTUDO
    • Trabajos Fin de Grado UVa
    • Ver item
    • español
    • English
    • français
    • Deutsch
    • português (Brasil)
    • italiano

    Exportar

    RISMendeleyRefworksZotero
    • edm
    • marc
    • xoai
    • qdc
    • ore
    • ese
    • dim
    • uketd_dc
    • oai_dc
    • etdms
    • rdf
    • mods
    • mets
    • didl
    • premis

    Citas

    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:https://uvadoc.uva.es/handle/10324/70991

    Título
    Estudio microscópico de la aleación líquida Fe‐Ni a altas presiones y temperaturas, mediante métodos ab initio y redes neuronales
    Autor
    Martín Bastardo, Alejandro
    Director o Tutor
    González Del Rio, BeatrizAutoridad UVA
    González Fernández, David JoséAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Facultad de CienciasAutoridad UVA
    Año del Documento
    2024
    Titulación
    Grado en Física
    Resumo
    El núcleo externo de numerosos planetas, incluida la Tierra, está compuesto, principalmente, por hierro y níquel. En particular, abundan las aleaciones líquidas de Fe-Ni en condiciones de altas presiones y temperaturas. Lógicamente, estudiar experimentalmente un sistema bajo estas presiones y temperaturas se antoja realmente complicado, por no decir imposible. Una manera de solucionarlo es mediante simulaciones atómicas del compuesto, de modo que fijando unas condiciones de presión y temperatura es posible emular las condiciones termodinámicas del núcleo terrestre. Mediante un potencial creado por redes neuronales construido a partir de principios mecánico cuánticos, se estudiarán propiedades estructurales y dinámicas de la aleación Fe0,90Ni0,10 en fase líquida a condiciones termodinámicas de presión y temperatura similares a las existentes en el interior del core líquido (outer core) de la Tierra.
     
    The outer core of numerous planets, including Earth, is primarily composed of iron and nickel. In particular, liquid Fe-Ni alloys are abundant under conditions of high pressure and temperature. Logically, experimentally studying a system under these pressures and temperatures seems really challenging. One way to address this is through atomic simulations of the compound, where by fixing certain pressure and temperature conditions, it is possible to emulate the thermodynamic conditions of the Earth’s core. Using a potential created by neural networks built from quantum mechanical principles, structural and dynamic properties of the Fe0,90Ni0,10 alloy in the liquid phase t thermodynamic conditions similar to those of the Earth’s outer core will be studied.
    Palabras Clave
    Aleación
    Ab initio
    Redes neuronales
    Departamento
    Departamento de Física Teórica, Atómica y Óptica
    Idioma
    spa
    URI
    https://uvadoc.uva.es/handle/10324/70991
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Grado UVa [30857]
    Mostrar registro completo
    Arquivos deste item
    Nombre:
    TFG-G6788.pdf
    Tamaño:
    991.4Kb
    Formato:
    Adobe PDF
    Thumbnail
    Visualizar/Abrir
    Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternacionalExceto quando indicado o contrário, a licença deste item é descrito como Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional

    Universidad de Valladolid

    Powered by MIT's. DSpace software, Version 5.10