INVESTIGADORES
GENNARI Fabiana Cristina
congresos y reuniones científicas
Título:
Estabilidad de nanopertículas cristalinas: modelo predictivo para la energía de Gibbs y comprobación experimental en Cu-Zn
Autor/es:
J. PELEGRINA; F. C. GENNARI; A. CONDÓ; A. FERNÁNDEZ GUILLERMET
Lugar:
Córdoba
Reunión:
Congreso; Congreso Internacional de Metalurgia y Materiales, 16 SAM-CONAMET; 2016
Institución organizadora:
SAM-CONAMET
Resumen:
En la última década la molienda mecánica de diversos sistemas motivó la comparación de la estabilidad de nanopartículas cristalinas respecto al mismo grupo de átomos en estado amorfo. Este problema debería ser tratado en principio en términos termodinámicos, comparando la energía de Gibbs de las fases involucradas. Sin embargo, es difícil establecer los correspondientes comportamientos por tener una información limitada del estado de equilibrio de las fases cristalinas y por la ausencia de información de las fases amorfas. En el presente trabajo se presenta un modelo predictivo para las funciones de Gibbs y se evalúa su precisión comparando los cálculos termodinámicos con resultados experimentales en nanopartículas de Cu-Zn. Las bases de la aproximación son las siguientes: primero se tuvo en cuenta el concepto de "lattice-stability", de amplio uso en el modelado tipo CALPHAD ("Calculation of Phase Diagrams"). En segundo lugar se determinó la entalpía de formación de las fases usando el modelo de Miedema, prestando una atención especial a los parámetros de la fase amorfa. Luego se agregó la contribución de la energía de Gibbs superficial, que depende del tamaño de la partícula. A partir de esta descripción termodinámica, se calculó el tamaño crítico por debajo del cual una nanopartícula sería más estable en el estado amorfo. Se comparó esa predicción con el tamaño de nanopartículas de -Cu-Zn obtenidas por molienda mecánica de baja energía. Dichas partículas fueron estudiadas mediante difracción de rayos X y microscopía electrónica de alta resolución. Con estos resultados se realizó un análisis crítico de la confiabilidad del método propuesto y se identificaron los parámetros del modelo que más influyen en la compatibilidad entre cálculos y experimentos.