Пятнистые частицы - Patchy particles

Пятнистые частицы представляют собой коллоидные частицы микронного или наноразмерного размера с анизотропным рисунком либо путем модификации химического состава поверхности частиц («энтальпийные пятна»),[1] через форму частицы («энтропийные пятна»),[2] или оба.[3] Частицы имеют отталкивающую сердцевину и высоко интерактивные поверхности, которые позволяют эту сборку.[2] Размещение этих пятен на поверхности частицы способствует сцеплению с участками на других частицах. Пятнистые частицы используются как сокращение для моделирования анизотропных коллоидов,[1] белки [4] и вода[5] и для разработки подходов к синтезу наночастиц.[6] Пятнистые частицы имеют валентность от двух (Частицы Януса ) или выше.[7] Пятнистые частицы с валентностью три или более испытывают фазовое разделение жидкость-жидкость.[8][9] Некоторые фазовые диаграммы пятнистых частиц не подчиняются закону прямолинейных диаметров. [8]

Схематическое изображение модификации сферической (например, коллоидной) частицы (в центре) для создания неоднородной частицы путем изменения химического состава поверхности (слева) или формы (справа).

Сборка неоднородных частиц

Симуляции

Взаимодействие между пятнистыми частицами можно описать комбинацией двух разрывных потенциалов. Потенциал твердых сфер, объясняющий отталкивание между ядрами частиц, и потенциал квадрата притяжения для притяжения между патчи. [8][9] Имея под рукой потенциал взаимодействия, можно использовать разные методы для вычисления термодинамических свойств.

Молекулярная динамика

Использование непрерывного представления[8] описанного выше разрывного потенциала позволяет моделировать неоднородные частицы с использованием молекулярной динамики.

Монте-Карло

Одна выполненная симуляция включает Метод Монте-Карло, где лучший «ход» обеспечивает равновесие в частице. Один из видов движения - это роторный перевод. Это осуществляется путем выбора случайной частицы, случайных угловых и радиальных смещений и случайной оси вращения.[10] Перед моделированием необходимо определить степени свободы вращения. Затем частица вращается / перемещается в соответствии с этими значениями. Кроме того, необходимо контролировать временной шаг интегрирования, поскольку он влияет на конечную форму / размер частицы. Еще одна сделанная симуляция - это большой канонический ансамбль. В большом каноническом ансамбле система находится в равновесии с термальной ванной и резервуаром частиц.[10] Объем, температура и химический потенциал фиксированы. Из-за этих констант изменяется количество частиц (n). Обычно это используется для отслеживания фазового поведения. С помощью этих дополнительных движений частица добавляется со случайной ориентацией и случайным положением.

Другие модели включают предвзятые движения Монте-Карло. Один из типов - агрегационные движения смещения объема. Он состоит из 2 ходов; первая пытается образовать связь между двумя ранее несвязанными частицами, вторая пытается разорвать существующую связь путем разделения. Агрегационное смещение объема отражает следующую процедуру: выбираются две частицы, I и J, которые не являются соседними частицами, частица J перемещается внутри связующего объема частицы I. Этот процесс осуществляется равномерно. Другое движение смещения объема агрегации следует за методом случайного выбора частицы J, которая связана с I. Затем частица J перемещается за пределы связывающего объема частицы I, в результате чего две частицы больше не связываются.[10] Третий тип агрегационного движения со смещением объема берет частицу I, связанную с частицей J, и вставляет ее в третью частицу.

Большой канонический ансамбль улучшается за счет агрегированных движений смещения объема. Когда применяются движения смещения объема агрегации, скорость образования и истощения мономеров увеличивается, и увеличивается канонический ансамбль.

Второе предвзятое моделирование Монте-Карло - это виртуальный ход Монте-Карло. Это алгоритм перемещения кластера. Это было сделано для улучшения времен релаксации в сильно взаимодействующих системах с низкой плотностью и для лучшего приближения диффузионной динамики в системе.[10] Эта симуляция хороша для самосборных и полимерных систем, которые могут найти естественные движения, расслабляющие систему.

Самостоятельная сборка

Самосборка также является методом создания неоднородных частиц. Этот метод позволяет формировать сложные структуры, такие как цепи, листы, кольца, икосаэдры, квадратные пирамиды, тетраэдры и конструкции витых лестниц.[1] Покрывая поверхность частиц сильно анизотропными, сильно направленными, слабо взаимодействующими пятнами, расположение притягивающих пятен может организовать неупорядоченные частицы в структуры. Покрытие и расположение привлекательных пятен - вот что влияет на размер, форму и структуру получающейся частицы.[1]

Самосборка эмерджентной валентности

Разработка энтропийных пятен, которые будут самостоятельно собираться в простой кубический, объемно-центрированный кубический (ОЦК), алмазные и додекагональные квазикристаллические структуры. Локальная координационная оболочка частично диктует собираемую структуру.[2] Сферы моделируются с кубической, октаэдрической и тетраэдрической огранкой. Это позволяет энтропийным патчам самостоятельно собираться.

Тетраэдр Нацеливание на граненые сферы начинается с простых сфер. В соответствии с гранями тетраэдра сфера разрезается на четыре равные грани. Монте-Карло моделирование было выполнено для определения различных форм α, величины огранки.[2] Конкретная величина огранки определяет собираемую решетку. Простые кубические решетки получаются аналогичным образом путем разрезания кубических граней на сферы. Это позволяет собирать простые кубические решетки. ОЦК-кристалл получается путем октаэдрической огранки сферы.[2]

Величина огранки α используется в самосборке возникающей валентности, чтобы определить, какая кристаллическая структура будет образовываться. Совершенная сфера задана как α = 0. Форма, ограненная к сфере, определена при α = 1.[2] Изменяя степень огранки от α = 0 до α = 1, решетка может изменяться. Изменения включают влияние на самосборку, структуру упаковки, степень согласованности участка огранки со сферой, форму участка огранки, тип сформированной кристаллической решетки и силу энтропийного пятна.[2]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б c d Чжан, Чжэньли; Глотцер, Шэрон С. (2004). «Самосборка пятнистых частиц». Нано буквы. 4 (8): 1407–1413. Bibcode:2004NanoL ... 4.1407Z. Дои:10.1021 / nl0493500. PMID  29048902.
  2. ^ а б c d е ж грамм ван Андерс, Грег; Ахмед, Н. Халид; Смит, Росс; Энгель, Майкл; Глотцер, Шэрон К. (2014). «Энтропийно пятнистые частицы: инженерная валентность через энтропию формы». САУ Нано. 8 (1): 931–940. arXiv:1304.7545. Дои:10.1021 / nn4057353. PMID  24359081.
  3. ^ Glotzer, Sharon C .; Соломон, Майкл Дж. (2007). «Анизотропия строительных блоков и их сборка в сложные конструкции». Материалы Природы. 6 (8): 557–562. Дои:10.1038 / nmat1949. PMID  17667968.
  4. ^ Фуско, Диана; Шарбонно, Патрик (2013). «Кристаллизация асимметричных пятнистых моделей глобулярных белков в растворе». Phys Rev E. 88 (1): 012721. arXiv:1301.3349. Bibcode:2013PhRvE..88a2721F. Дои:10.1103 / PhysRevE.88.012721. PMID  23944504.
  5. ^ Колафа, Иржи; Незбеда, Иво (май 1987 г.). «Моделирование методом Монте-Карло на примитивных моделях воды и метанола». Молекулярная физика. 61 (1): 161–175. Дои:10.1080/00268978700101051. ISSN  0026-8976.
  6. ^ Pawar, Amar B .; Крецшмар, Илона (2010). «Изготовление, сборка и применение пятнистых частиц». Макромолекулярные быстрые коммуникации. 31 (2): 150–168. Дои:10.1002 / marc.200900614. PMID  21590887.
  7. ^ Ван Юйфэн; Ван, Ю; Порода, Дана Р .; Manoharan, Vinothan N .; Фэн, Ланг; Холлингсворт, Эндрю Д.; Век, Маркус; Пайн, Дэвид Дж. (01.11.2012). «Коллоиды с валентностью и специфическим направленным связыванием» (PDF). Природа. 491 (7422): 51–55. Bibcode:2012Натура 491 ... 51Вт. Дои:10.1038 / природа11564. ISSN  1476-4687. PMID  23128225.
  8. ^ а б c d Espinosa, Jorge R .; Гараисар, Адиран; Вега, Карлос; Френкель, Даан; Коллепардо-Гевара, Розана (14.06.2019). «Нарушение закона прямолинейного диаметра и связанные с этим сюрпризы сосуществования жидкости и пара в системах неоднородных частиц». Журнал химической физики. 150 (22): 224510. Дои:10.1063/1.5098551. ISSN  0021-9606. ЧВК  6626546. PMID  31202247.
  9. ^ а б Бьянки, Эмануэла; Ларго, Хулио; Тарталья, Пьеро; Заккарелли, Эмануэла; Счортино, Франческо (2006-10-16). «Фазовая диаграмма пятнистых коллоидов: к пустым жидкостям». Письма с физическими проверками. 97 (16): 168301. arXiv:cond-mat / 0605701. Дои:10.1103 / PhysRevLett.97.168301. PMID  17155440.
  10. ^ а б c d Ровигатти, Лоренцо, J.R .; Романо, Флавио (2018). «Как моделировать пятнистые частицы». Европейский физический журнал E. 49 (59): 59. arXiv:1802.04980. Дои:10.1140 / epje / i2018-11667-x. PMID  29748868.

Связанное чтение