Monte Carlo Potts Model

1. Static Recrystallization & Grain Growth (정적 재결정 및 입자 성장)

암석이 변형 후 고온 환경에 노출될 때 발생하는 입자 경계의 이동과 에너지 최소화 과정을 시뮬레이션합니다.

미구조 진화 모사: MCP 알고리즘을 통해 시간에 따른 입자 크기 분포(Grain Size Distribution)와 입계 이동 속도를 정량적으로 분석합니다.

에너지 기반 모델링: 계면 에너지를 최소화하려는 구동력을 바탕으로 2D 평면뿐만 아니라 실제 암석의 3D 부피 변화를 성공적으로 재현합니다.

2. Zener Pinning Effect in 2-Phase Models (2상 모델에서의 제너 피닝 효과)

순수한 단일 광물 암석과 달리, 실제 암석은 다양한 광물이 섞여 있습니다. 우리는 2상 모델(Two-phase model)을 통해 부수 광물이 주 구성 광물의 성장을 어떻게 억제하는지 연구합니다.

제너 피닝(Zener Pinning) 메커니즘: 제2상 입자(Second-phase particles)가 주 구성 광물의 입계 이동을 물리적으로 차단(Pinning)하여 입자 성장을 멈추게 하는 임계 지점을 분석합니다.

지질학적 해석: 시뮬레이션 결과를 통해 특정 암석의 입자 크기가 일정하게 유지되는 이유를 설명하고, 과거 지질 사건 당시의 온도 및 시간 조건을 역추적합니다.

📊 Research Highlights

Monte Carlo Potts Model: 격자 기반의 확률론적 모델을 사용하여 복잡한 입자 경계 네트워크를 효율적으로 계산.

Dimensional Scalability: 2D 모델의 한계를 넘어 3D 시뮬레이션을 통해 실제 암석 내부의 입체적 미구조 변화를 시각화.

Quantitative Analysis: 시뮬레이션 결과와 실제 야외 암석 시료의 미구조 데이터를 비교 검증하여 모델의 신뢰도 확보.