Estudio mediante modelado computacional de transiciones morfológicas en sistemas de nanopartículas esféricas

MARÍA VICTORIA URANGA; BALBUENA, CRISTIAN; E. R. SOULÉ

Buenos Aires

Jornada; VII Jornadas de Ingeniería en Materiales, VIIJIMA2022; 2022

Instituto ?Prof. Jorge A. Sabato?

La micro-separación de fases que da lugar a la formación de estructuras períodicas de diferente morfología (cúbicas, hexagonal, lamelar, giroide, etc.), es característica de sistemas anfifilicos como surfactantes o copolimeros en bloque. Recientemente se ha observado la formación de las mismas estructuras en mezclas de esferas con interacciones no direccionales para determinadas combinaciones de interaciones atractivas y repulsivas. El conocimiento de la relación entre las propiedades moleculares, la estructura a escala atómica y el comportamiento nanoscópico de autoensamblado puede proveer una guía para la síntesis de nanopartículas con interacciones específicas que formen diferentes mesofases.En este trabajo se realizaron simulaciones de Dinámica Molecular con el software LAMMPS [1]. Se empleó un modelo de grano grueso que consiste en una mezcla binaria de partículas esféricas A y B, las cuales interactúan a través de un potencial de Stillinger-Weber (SW), un potencial no direccional que produce las estructuras mencionadas. Se caracterizó localmente al sistema y se estudiaron los mecanismos de las transiciones morfológicas que experimenta el modelo. Para ello se trabajó con parámetros estructurales específicos mediante el algoritmo TCC (Topological Cluster Classification) (modo explícito), que es utilizado para identificar estructuras locales (clusters) en configuraciones generadas mediante simulaciones de Dinámica Molecular ó Montecarlo. Por otro lado, se trabajó con redes neuronales (modo implícito), que son un conjunto de algoritmos diseñados especialmente para reconocer patrones.