Predicción de temperatura de transición vítrea de polímeros de alto peso molecular. Nuevo enfoque enfoque en la generación de descriptores

DAMIÁN PALOMBA; GUSTAVO E. VAZQUEZ; MÓNICA F. DIAZ

Bahía Blanca

Simposio; IX Simposio Argentino de Polímeros. SAP 2011; 2011

Centro Científico Tecnológico-CCT-Bahía Blanca

El desarrollo de nuevos materiales con propiedades deseadas es de sumo interés en la industria de los polímeros. La capacidad de predecir estas propiedades por métodos in silico (computacionales) es una tarea de gran utilidad dado que la medición experimental implica la síntesis y el procesado del material, lo que se traduce en gasto de tiempo e incremento de costos. En este sentido, la temperatura de transición vítrea (Tg) es una de las propiedades de los polímeros amorfos y materiales compuestos más ampliamente modeladas (Katritzky et al., 2010). En este marco, los modelos cuantitativos de relación estructura?propiedad (Quantitative Structure-Property Relationship, QSPR) permiten establecer relaciones entre las características estructurales de los polímeros (mediante descriptores) y una dada propiedad target, tal como Tg. En los últimos años, los métodos QSPR con redes neuronales están en boga ya que han brindado rendimientos superiores que los conseguidos con métodos lineales (Ning, L.W., 2009). Asimismo, se encontró que un modo alternativo de predecir Tg es a través de la relación Tg/M, siendo M el peso molecular de la unidad repetitiva, obteniéndose mejores resultados en el análisis de correlación (Katritzky et al., 1998).En este trabajo se plantea un enfoque QSPR con una nueva perspectiva en la predicción de la Tg/M de polímeros de elevado peso molecular: estimar directamente propiedades de la cadena principal y lateral de la unidad repetitiva, teniendo en cuenta, asimismo, la estructura tridimensional que resulta de las interacciones con otras unidades repetitivas.