Hydrogen@Home

Hydrogen at Home — это научно-исследовательский проект, в котором используются компьютеры, подключенные к сети Интернет, для разработки и изучения вычислительных моделей, необходимых для определения эффективности производства водорода из источников на органической основе. Решение этой проблемы откроет новую главу в технологии производства и использования водородных топливных элементов — экологически чистого и возобновимого источника энергии.

Обращали ли вы внимание на шумиху, поднятую СМИ вокруг автомобилей, использующих водородные топливные элементы? Вместо выхлопа в виде парникового газа, СО₂, автомобили на водородном топливе производят водяной пар. КПД движущей силы подобного автомобиля достигает 45%, по сравнению с автомобилями на дизельном топливе, чья эффективность — всего 22%.

Технология водородных топливных элементов действует благодаря химическим реакциям, подобно тому, как электрический ток течет в контуре. В топливных элементах водород взаимодействует с кислородом, что дает на выходе водяной пар и энергию. Многие полагают, что водородные топливные элементы — это решение проблемы глобального потепления, учитывая распространенность водорода в форме воды.

Однако, получение водорода из воды — это дорогостоящий процесс электролиза, пропускания через воду электрического тока. Этот факт низводит проблему до необходимости создания мощной силовой установки. Подобная проблема наблюдается при производстве органического топлива и атомной энергии.

Альтернативной стратегией для энергетической безопасности является децентрализация энергетических инфраструктур до местного уровня, разработка технологий, которые будут доступны бедным ресурсами общинам в развивающихся странах. Данная технология, что особенно важно, должна быть доступной и безопасной для окружающей среды.

Дальше можно долго и нудно описывать всевозможные возобновляемые источники энергии, такие как солнечная, геотермальная энергия и энергия ветра. Однако, несмотря на годы исследований, ни одна из этих технологий не достигла уровня развития, необходимого, чтобы конкурировать с производством органического топлива или атомной энергии.

Биологические системы выгодно отличает способность к самооптимизации, также они возобновимы и требуют минимального количества ресурсов. Обеспечьте колонию водорослей водой, светом и сбалансированным набором питательных веществ, и они будут процветать в умеренном климате. Зафиксированы случаи, когда колонии водорослей прекрасно чувствуют себя подо льдом морей арктического региона! Многие из современных медицинских препаратов получают, прибегая к использованию биологических систем, например, антибиотики и вакцины. Устройства, при помощи которых выращиваются медицинские препараты и прочие биологические материалы, часто называют биореакторами.

В конце 1990-х исследователь из Беркли, США, Анастасиос Мелис (Anastasios Melis) ставил эксперименты на культурах водорослей и обнаружил, что лишенные серы водоросли могут производить водород путем фотосинтеза. Др.Мелис выяснил, что гидрогеназа энзимов (или ферментов) является катализатором данной реакции, а сам энзим теряет эту функцию в присутствии кислорода. Водоросли, производящие такой водород, истощены, так как кислород быстро накапливается и повреждает гидрогеназу.

Любой технологический анализ водородной экономичности должен обращать внимание на следующие проблемы: производство, применение, хранение, транспортировка и воздействие на окружающую среду, так называемая PASTA (Production, Application, Storage, Transport and Assess the environmental impact).

В 2004 Департамент Энергетики США опубликовал документ «Обновленная стоимость анализа биологического производства водорода путем использования зеленой водоросли Chlamydomonas reinhardtii», для определения экономической рентабельности проекта по биологическому производству водорода. Анализ 2004 года показал, что стоимость производства будет около $13,53 USD за килограмм, что приблизительно равняется стоимости производства галлона или 4 литров бензина.

Более поздние исследования убеждают в завышении полученных оценок, так как не принимается в расчет увеличенная эффективность световой конверсии посредством генетических мутаций. В 2007 др.Мелис заявил, что «было достигнуто ~15% утилизационной эффективности поглощенной световой энергии», благодаря мутации генов, ответственных за структуры Chlorophyll Antennae. Выращенные в обычных условиях водоросли достигают лишь 0,2% эффективности.

Несмотря на эти хорошие новости, остается актуальным вопрос, каким образом можно уменьшить вредное воздействие кислорода на гидрогеназу? Возможно ли создать вычислительную модель биологического получения водорода и использовать ее для уменьшения окисления? В Hydrogen@Home занимается разработкой подобных моделей и проводит их испытания на компьютерах участников. Проект активно налаживает партнерские отношения с несколькими академическими учебными заведениями, государственными учреждениями и корпорациями.

Более обширная задача для проекта Hydrogen@Home — это анализ аспектов технологии возобновимой энергии водорода, описанной в анализе PASTA. Вычислительная модель производства водорода — это сложная задача, требующая большого количества теоретических расчетов. Создание точных моделей данных биохимических взаимодействий — дело самого ближайшего будущего. Также команда разработчиков собирается запустить экспериментальный проект, с помощью которого можно отслеживать химические данные для новых катализаторов (органических и неорганических), используемых в производстве водорода. Кроме того, чтобы «скрестить» платформу для распределенных вычислений BOINC с вычислительной химией проекта Hydrogen@Home, пришлось использовать несколько инструментов для молекулярного моделирования с открытым кодом — GROMACS, Quantum Espresso и AutoDock.

Для создания модели термодинамической энергии Гельмгольца, характеризуемой носителем катализатора, привязанного к активному местоположению энзима, в проекте Hydrogen@Home используется численное моделирование соединения (докинга) молекул. Данный тип моделирования лучше всего подходит для определения лекарств от тех или иных болезней, как было успешно доказано в проекте FightAids@Home, где исследователи ищут молекулы, нарушающие нормальное функционирование протеазы вируса иммунодефицита человека (ВИЧ). Марк Сомерс разработал интерфейс для пользователей молекулярной модели в проекте распределенных вычислений Leiden Classical, что вдохновило команду Hydrogen@Home на использование интерфейса, который облегчает моделирование обычных соединений. Таким образом, пользователи могут провести свой собственный эксперимент по соединению молекул и, возможно, повторить эксперименты, проводимые проектом FightAids@Home. Вполне возможно также, что подобные эксперименты могут быть использованы в школьной программе, где изучают естественные науки.

Носитель катализатора, прикрепляющийся к энзиму, это только часть настоящей одиссеи по моделированию производства водорода. Молекулярная динамика — это особый подход к моделированию, где компьютер пытается воссоздать движения молекул или взаимодействие атомов с течением времени. Узнав больше о молекулярном моделировании, мы придем к пониманию, что комбинированный квантово-механический и молекулярно-механический метод моделирования молекулярной динамики дает наибольший потенциал для воссоздания взаимодействия энзимов на значительном отрезке времени. Комбинированный квантово-механический и молекулярно-механический метод применяет сложную для вычисления квантовую теорию на малом участке, а менее сложную в вычислениях классическую физику — к более крупному участку моделирования. Классическая физика в одиночку недостаточно эффективна для моделирования подобных реакций, с участием энзимов и катализатора, в то время как применение квантовой теории на некотором участке вычислений делает подобную модель возможной.

Реально ли построение подобных моделей в распределенном вычислении? Прежде, чем мы сможем эффективно проектировать модели молекулярной динамики, следует определить наиболее подходящие экспериментальные методы; какие методы вычисления достаточно рационально и точно предскажут результаты, которые будут совпадать с реальными. Так же следует определить каким образом можно разбить подобные вычисления молекулярной динамики на достаточно малые части, которые можно будет пересылать по сети Интернет.

В целом, требования для ЦП и памяти таковы:

Если принять вышеупомянутый полуэмпирический метод за N², а неэмпирический — за N⁴, то эквивалент расчета неэмпирическим методом займет примерно 1 день и 23 Гб памяти. Возможно, с многоядерным процессором эти расчеты могут быть произведены быстрее.

В то время, как команда Hydrogen@Home продвигается в разработке научного метода, ее сотрудники также уделяют внимание изучению молекулярных силовых полей, применяемых в полуэмпирической квантовой механике. Молекулярные силовые поля можно рассчитать исходя из экспериментальных данных, относящихся к гармоническим силовым константам для молекулярных связей. Некоторые из этих данных открыты для широкого доступа либо в стандартизированном формате, либо в статьях в прессе, в то время как некоторые химические компании обладают частными базами данных с подобной эмпирической информацией. Могут существовать некоторые неэмпирические методы расчета данных параметров, но автору данной статьи не вполне ясно, насколько ресурсоемким это может оказаться, учитывая частный характер большинства пакетов программ химических компаний.

Существует по меньшей мере одна программа с открытым кодом, которая обладает потенциальным преимуществом в таком анализе. JavaGenes — это генетический алгоритм, основанный на java, который был разработан исследователем NASA Альбертом Глобусом (Albert Globus). В своем докладе, опубликованном в исследовательском центре NASA Ames, Глобус особо упомянул метод автоматизации задания параметров молекулярного силового поля и распределения вычислительной нагрузки: «Мы полагаем, что такой этап может быть автоматизирован при помощи обширных вычислений, циклично выполняемых на рабочих компьютерах. Автоматизацией задания параметров мы сможем добиться повышения качества исследования функциональных форм».

Предположив, что мы способны предсказывать функциональные формы, к каким моделям молекулярной динамики мы придем? Молекулярная динамика может быть использована для интерпретации эмпирических данных, либо для предсказания результатов. Это моделирование предоставляет информацию, которая характеризует изменения энергии Гельмгольца и координаты. Необходимо научиться определять механизмы реакций для производства водорода или минимальный энергетический путь (МЭП) реакции. Существует несколько теоретических подходов, позволяющих предсказывать МЭП. Один из наиболее часто упоминаемых методов называется методом смещения эластичной ленты (СЭЛ), который интерполирует изменения энергии за счет определения путей реакции, обеспечивающих плавные завихрения энергии.

Получив точную компьютерную модель, соответствующую реальности, можно начать вводить переменные в компьютерные модели и сравнивать полученные предсказания с экспериментами. Если такая методика окажется эффективной, возможно вывести эксперименты на новый уровень, и изучать множество переменных, таких, как различные энзимы, коэнзимы и альтернативные пути реакции. Если эти методы будут эффективными в моделировании производства водорода, возможно сделать заключение, что они будут так же эффективны относительно всех аспектов анализа PASTA. Резонно полагать, что технология топливных элементов может достигнуть 90% КПД при использовании энзимов, которые облегчают транспортировку протонов. В этом случае, автомобили смогут перемещаться вдвое дальше на одном килограмме водорода!

Помимо моделирования действительной реакции, где на энзим воздействует катализатор, другой, менее ресурсоемкий подход определяет протеины со структурой, гомологичной структуре гидрогеназы, и внедрением таких генов в водоросли таким образом, что они оказываются в том же месте, где проходит реакция. Это сравнительно простой подход, и он может применяться в виде единой группы рабочих единиц, запускаемых на Hydrogen@Home.

Команда разработчиков проекта прекрасно представляет, что еще много работы предстоит сделать, прежде, чем будет достигнута реальная экономия при производстве и использовании водорода. Но они уверены, что эти исследования в конце концов достигнут успеха при помощи этих вычислительных моделей, или без них. Однако с хорошим экспериментальным проектом есть шанс, что успех будет достигнут быстрее!

Описание проекта создано на основе выполненного Nouvelle перевода текста с официального сайта проекта.

Вы тоже можете присоединиться к участию в Hydrogen@Home. Для этого скачайте последнюю версию BOINC-менеджера — это универсальная программа для участия в распределенных вычислениях. Установите BOINC: инструкцию как это сделать вы найдете в этом разделе. Запустите BOINC и войдите в режим Advanced View. Найдите в меню «Сервис» пункт «Добавить проект». В появившемся окне «Выбор проекта» скопируйте в поле «Адрес (URL)» следующую ссылку: http://hydrogenathome.org/ После этого BOINC предложит вам создать учетную запись — введите адрес своего работающего электронного ящика и пароль. Пойдет загрузка файлов проекта, а по ее завершении начнутся вычисления (в случае наличия свободных заданий на сервере проекта). Поздравляем с присоединением к проекту Hydrogen@Home!

Не забудьте потом посетить свою учетную запись и стать участником одной из команд. Если у вас возникнут вопросы, то зарегистрируйтесь на нашем форуме и задайте их.

• Официальный сайт проекта Hydrogen@Home
• Обсуждение проекта Hydrogen@Home на нашем форуме