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Studieren von kolloidalen Fliessstrukturen mit elektrischen Feldern

Forschung zeigt, wie elektrische Felder kolloidale Partikel in komplexe Strukturen formen.

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Kolloide unterKolloide unterelektrischen FeldernWechselwirkungen und Strukturbildung.Untersuchung von dipolaren
Inhaltsverzeichnis

Kolloidale Flüssigkeiten bestehen aus winzigen Teilchen, die sich zusammenlagern können, um verschiedene Formen oder Strukturen zu bilden. Forscher haben herausgefunden, dass diese Teilchen sich in verschiedene Muster anordnen können, wenn sie wechselnde Elektrische Felder anwenden, aufgrund von Kräften, die sie wie Magnete agieren lassen, bekannt als dipolare Wechselwirkungen. Die Stärke und Richtung dieser elektrischen Felder können beeinflussen, wie diese Strukturen entstehen.

In dieser Studie schauen Wissenschaftler sich an, wie diese kolloidalen Flüssigkeiten, besonders die mit dipolaren Teilchen, unter elektrischen Feldern in Experimenten und Computersimulationen reagieren. Sie konzentrieren sich darauf, sowohl die einfachen Wechselwirkungen der Teilchen untereinander (Zwei-Körper-Wechselwirkungen) als auch komplexere Anordnungen, wie Gruppen von drei oder mehr Teilchen sich räumlich zueinander verhalten (höherordentliche Strukturen), zu verstehen.

Bedeutung von Dipolen

Dipolare Teilchen sind interessant, weil sie uns helfen können, mehr über ungeordnete Materialien wie Flüssigkeiten zu lernen. Diese Teilchen können langfristige Wechselwirkungen zeigen, was bedeutet, dass sie andere Teilchen aus der Ferne beeinflussen können. Dieses Verhalten spiegelt wider, was wir in bestimmten Molekülen sehen.

Einer der Hauptvorteile der Verwendung von dipolaren Kolloiden ist, wie einfach ihre Wechselwirkungen durch die Veränderung des angelegten elektrischen Feldes angepasst werden können. Forschungen haben gezeigt, dass diese Wechselwirkungen zu vielen strukturierten Formen führen können, einschliesslich verschiedener Arten von Kristallanordnungen und Übergangsstrukturen wie Labyrinthen. Indem sie das elektrische Feld dynamisch verändern, können Forscher auch Änderungen beobachten, wie die Transformation einer Struktur in eine andere.

Wenn diese Wechselwirkungen weicher oder anziehender werden, steigt die Vielfalt der strukturellen Möglichkeiten noch mehr. Neben den festen Strukturen können dipolare Kolloide auch in einem flüssigen Zustand existieren, wenn die Konzentration und die Stärke des elektrischen Feldes niedriger sind. In diesem flüssigen Zustand neigen die Teilchen dazu, sich in vertikalen Reihen aufzustellen, wenn das elektrische Feld erhöht wird, was zur Bildung von „kolloidalen Polymeren“ führen könnte. Dieses Verhalten deutet auf eine komplexe Struktur im flüssigen Zustand hin.

Herausforderungen bei der Charakterisierung von Flüssigkeitsstrukturen

Das Verständnis der Struktur von Flüssigkeiten, besonders über einfache Paarwechselwirkungen hinaus, ist nicht einfach. Dennoch haben Forscher theoretische Ansätze entwickelt, um diese höherordentlichen Strukturen in Materialien mit Eigenschaften wie harte Kugeln zu analysieren.

Eine effektive Methode zur Untersuchung dieser Strukturen ist die Verwendung von partikelaufgelösten Daten aus kolloidalen Systemen. Mit dieser Art von Daten können Forscher dieselben strukturellen Analysen anwenden, die auch in Computersimulationen verwendet werden, wo mehrere Methoden entwickelt wurden. Diese Methoden betrachten, wie Gruppen von drei Teilchen räumlich zueinander stehen und verwenden zusätzliche Analysen, um häufige Anordnungen in Flüssigkeiten und Gläsern zu identifizieren.

Ein anderer Ansatz betrachtet die lokale Symmetrie um ein zentrales Teilchen. Diese Methode hat sich als besonders nützlich für das Studium von Kristallisationen und für das Erkennen kleiner Gruppen von Kristallen in unterkühlten Flüssigkeiten sowie fünfsträngiger symmetrischer Anordnungen in nicht-kristallinen Systemen erwiesen.

In letzter Zeit hat das maschinelle Lernen in der Forschung an Popularität gewonnen und wurde effektiv auf lokale Strukturen in verschiedenen Materialien angewendet. Durch die Kombination mehrerer struktureller Metriken können Forscher tiefere Einblicke in das Verhalten der Materialien gewinnen, beispielsweise in solche, die in unterkühlten Flüssigkeiten und glasbildenden Systemen vorkommen.

Analyse von Minimalenergiekonfigurationen

Das Verhalten dipolarer Systeme ist faszinierend, da das Wechselwirkungspotential im Gegensatz zu anderen Systemen je nach angelegtem elektrischen Feld variiert. Wissenschaftler haben kürzlich die Minimalenergiekonfigurationen für diese kolloidalen dipolaren Systeme berechnet, was die Erkundung höherordentlicher Strukturen ermöglicht.

Forscher führten Experimente und Computersimulationen von 3D-Kolloiden durch, die als nahezu harte Kugeln betrachtet werden können, und verwendeten verschiedene Methoden, um zu quantifizieren, wie sie strukturiert waren. Sie massten einfache Paarkorrelationen und benutzten Drei-Körper-Korrelationen, um "fadenartige" Anordnungen sowie komplexere räumliche Anordnungen durch fortgeschrittene topologische Analysen zu enthüllen.

Experimente zeigten eine starke Übereinstimmung zwischen theoretischen Vorhersagen der Minimalenergiekonfigurationen und den Beobachtungen aus experimentellen und Simulationsdaten. Die Cluster, die aus den dipolaren-Lennard-Jones-Gemischen gebildet wurden, variierten in ihrer Geometrie, wenn die Stärke der dipolaren Wechselwirkungen verändert wurde.

Kolloidale Wechselwirkungen

Bei ihren Experimenten bereiteten die Forscher kolloidale Materialien, indem sie spezifische Teilchen mit einem klaren Lösungsmittel mischten. Durch die Anwendung einer bestimmten Art von elektrischem Feld konnten sie studieren, wie die Teilchen miteinander wechselwirkten. Die resultierenden Wechselwirkungen wurden effektiv mit einer Kombination aus harten Yukawa-Wechselwirkungen modelliert, die beschreiben, wie Teilchen sich verhalten, wenn sie nahe beieinander sind, zusammen mit dipolaren Wechselwirkungen, die durch das externe elektrische Feld entstehen.

Die Suspension von Kolloiden wurde in einem transparenten Behälter mit leitfähigen Elektroden eingerichtet, die mit einer Stromquelle verbunden waren. Veränderungen in der Stärke des elektrischen Feldes wurden mit speziellen Mikroskopietechniken überwacht, mit denen die Forscher beobachten konnten, wie sich die Teilchen in Echtzeit organisierten.

Partikelverfolgung

Um das Verhalten der Teilchen zu analysieren, verwendeten die Forscher ein benutzerdefiniertes Skript, um die Positionen jedes Teilchens in den 3D-Bildern zu verfolgen, die vom Mikroskop eingefangen wurden. Dieses Skript wurde entwickelt, um die Verfolgungsgenauigkeit zu verbessern, insbesondere entlang der Achsen, wo Unschärfe ein Problem darstellte. Der Algorithmus identifizierte zuerst die Teilchen aus den Bildern, mass ihre Formen und simulierte dann künstliche Bilder, um festzustellen, ob Teilchen übersehen wurden.

Beobachtungen kolloidaler Strukturen

Mit dem ausgeschalteten elektrischen Feld schienen die Teilchen verteilt, aber als das Feld eingeschaltet wurde, begannen sie, sich in ausgerichteten Strukturen zu bilden. Die Forscher stellten signifikante Unterschiede in der Anordnung der Teilchen bei unterschiedlichen elektrischen Feldstärken fest.

Als die Feldstärke zunahm, zeigten die Bindungsordnungsparameter (die anzeigen, wie die Teilchen verbunden sind) eine starke Reaktion. Der Bindungsordnungsparameter zeigte, dass sich die Teilchen, als sich die Feldstärke änderte, in strukturierteren Formationen organisierten.

Vergleich von Experimenten und Simulationen

Mithilfe von Simulationen untersuchten die Forscher die Wechselwirkungen und Verhaltensweisen der kolloidalen Systeme. Die Simulationen verwendeten etablierte Rechenmethoden, um die Bedingungen der Experimente zu spiegeln. In beiden Setups suchten die Wissenschaftler nach Korrelationen, Variationen in der Struktur und wie sich Cluster von Teilchen als Reaktion auf das elektrische Feld veränderten.

Die Simulationen zeigten, dass mit zunehmender Feldstärke die Teilchen begannen, langreichweitig geordnete Strukturen zu bilden. Diese Ordnung spiegelte sich sowohl in den radialen Verteilungsfunktionen als auch in den Drei-Körper-Korrelationsfunktionen wider.

Insgesamt gab es eine starke Übereinstimmung zwischen den experimentellen Beobachtungen und den Vorhersagen, die durch die Simulationen gemacht wurden, was darauf hindeutet, dass die verwendeten Modellierungstechniken effektiv dazu waren, die komplexen Verhaltensweisen der dipolaren kolloidalen Systeme zu erfassen.

Minimalenergiekonfigurationen und Orientierung

Als die Forscher sich die gebildeten Strukturen ansahen, bemerkten sie, dass selbst bei niedrigen elektrischen Feldern einige Cluster immer noch spezifische Anordnungen aufwiesen. Diese Ausrichtung deutete auf die Rolle hin, die dipolare Wechselwirkungen dabei spielen, wie sich Teilchen orientieren, wenn ein elektrisches Feld angelegt wird.

Im Allgemeinen fanden die Forscher heraus, dass selbst kleine Veränderungen in der dipolaren Stärke zu signifikanten Variationen in der Clusterpopulation führten. Die Ergebnisse zeigten, dass höherordentliche Analysen effektiv subtile Veränderungen in der Gesamtstruktur und den Wechselwirkungen zwischen den kolloidalen Teilchen erfassen konnten.

Fadenbildung und ihre Implikationen

Eine interessante Erkenntnis war, dass die Bildung von Fäden kein sofortiger Prozess war, sondern allmählich erfolgte, als die Stärke des elektrischen Feldes zunahm. Dieses Verhalten könnte praktische Implikationen haben, insbesondere für Materialien, die Veränderungen in der Viskosität und Fliessgrenze als Reaktion auf elektrische Felder erfahren.

Die Studie hob das Potenzial hervor, kontrollierte elektrische Felder zu nutzen, um die physikalischen Eigenschaften von kolloidalen Materialien zu steuern, was zu intelligenten Materialien führen könnte, die sich an wechselnde Bedingungen anpassen.

Fazit zu Flüssigkeitsstrukturen

Zusammenfassend bot die Forschung wertvolle Einblicke in das strukturelle Verhalten von dipolaren Kolloiden. Es gab eine starke Übereinstimmung zwischen den experimentellen Ergebnissen und Computersimulationen, über verschiedene elektrische Felder und Wechselwirkungen hinweg. Die Analysen, einschliesslich der Bindungsordnungsparameter und höherordentlicher Korrelationen, lieferten ein besseres Verständnis dafür, wie sich diese Materialien verhalten.

Der in dieser Studie eingeschlagene Ansatz könnte den Weg für zukünftige Forschungen ebnen, die sich auf die Wechselwirkungen und strukturellen Übergänge in kolloidalen Systemen konzentrieren, insbesondere in Anwendungen, in denen die Kontrolle dieser Veränderungen von Vorteil sein könnte.

Originalquelle

Titel: Tuning Higher Order Structure in Colloidal Fluids

Zusammenfassung: Colloidal particles self assemble into a wide range of structures under external AC electric fields due to induced dipolar interactions [Yethiraj and Van Blaaderen Nature 421 513 (2003)]. As a result of these dipolar interactions, at low volume fraction the system is modulated between a hard-sphere like state (in the case of zero applied field) and a "string fluid" upon application of the field. Using both particle-resolved experiments and Brownian dynamics simulations, we investigate the emergence of the string fluid with a variety of structural measures including two-body and higher-order correlations. The higher-order structure we probe using three-body spatial correlation functions and a many-body approach based on minimum energy clusters of a dipolar-Lennard-Jones system. This yields a series of geometrically distinct minimum energy clusters upon increasing the strength of the dipolar interaction, which are echoed in the higher-order structure of the colloidal fluids we study here. We find good agreement between experiment and simulation at the two-body level, although some discrepancies are found at higher field strength, where the system falls out of equilibrium. Higher-order correlations exhibit reasonable agreement between experiment and simulation, again with more discrepancy at higher field strength for three--body correlation functions. At higher field strength, the cluster population in our experiments and simulations is dominated by the minimum energy clusters for all sizes $8 \leq m \leq 12$. The agreement that we find here is notable considering that there is no fit parameter in our mapping between experiment and simulation.

Autoren: Xiaoyue Wu, Fiona C. Meldrum, Katherine Skipper, Yushi Yang, C. Patrick Royall

Letzte Aktualisierung: 2024-12-17 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2303.09029

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.09029

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

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