Resumo Este trabalho tem como objetivo apresentar a teoria das reações químicas de combustão e plasmas no equilíbrio, tendo em vista aplicações relacionadas com a produção de poluentes e física de plasmas. Primeiramente o problema é definido e duas formulações equivalentes são apresentadas: (i) conjunto de reações químicas e constantes de equilíbrio; (ii) minimização da energia livre de Gibbs. Alguns exemplos são resolvidos utilizando o código CEA - Chemical Equilibrium with Application desenvolvido e disponibilizado pela administração nacional de aeronáutica e espaço dos EUA (NASA). Um dos exemplos consiste na determinação da temperatura adiabática e da composição final resultante da combustão do decano (C10H22) líquido em um motor diesel. Em outro exemplo é explorada a possibilidade de utilizar a mesma abordagem para determinar a composição química de plasmas ideais em misturas de He e H2O. Também é apresentada a formulação geral do problema da evolução temporal da composição química de um meio. Para ilustrar o método, o mecanismo químico de Zeldovich-Keck para descrever a formação do NO é resolvido e aplicado ao problema da poluição de monóxido de nitrogênio produzido por motores à combustão interna. Esses exemplos poderiam inspirar atividades com fins didáticos em cursos de graduação e pós-graduação nas áreas de física e engenharia.

Abstract In this work we present the thermochemistry of combustion and ideal plasmas, illustrating it with some examples related to pollutants production in engines and plasma physics. We first define the problem and then present two different but equivalent strategies to solve it: (i) determination of a complete set of chemical reactions, its equilibrium constants and balance equations; (ii) minimization of the Gibbs free energy of the system. Some examples are solved using the code CEA - Chemical Equilibrium with Application developed by NASA, which is available on the web. In one of them the adiabatic temperature and the final chemical composition of decane (C10H22 combustion is determined. In another one we explored the problem of an ideal plasma composed of He and H2O. We also present the general problem of the time development of the chemical composition in a reactive medium. This is illustrated solving the Zeldovich-Keck mechanism for the formation of NO and applying it to the problem of pollution produced by internal combustion engines. These examples may inspire teaching activities in graduation and post graduation courses in Physics and Engineering.

Theoretical determination of the ground-state geometry of Si clusters is a difficult task. As the number of local minima grows exponentially with the number of atoms, to find the global minimum is a real challenge. One may start the search procedure from a random distribution of atoms but it is probably wiser to make use of any available information to restrict the search space. Here, we introduce a new approach, the Assisted Genetic Optimization (AGO) that couples an Artificial Neural Network (ANN) to a Genetic Algorithm (GA). Using available information on small Silicon clusters, we trained an ANN to predict good starting points (initial population) for the GA. AGO is applied to Si10 and Si20 and compared to pure GA. Our results indicate: i) AGO is, at least, 5 times faster than pure GA in our test case; ii) ANN training can be made very fast and successfully plays the role of an experienced investigator; iii) AGO can easily be adapted to other optimization problems.