NANOBUILD-3-2015-PAGES-15-36

Posted onAuthorNanobuildCategoriesБез рубрики

МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОПЫТ

Стр. 15-36

УДК 69.001.5

Квазигомогенное приближение для описания свойств дисперсных систем. Основные подходы к моделированию процессов отверждения в дисперсных силикатных системах. Часть 3. Преодоление энергетических барьеров

Авторы: КУДРЯВЦЕВ Павел Геннадьевич, профессор, D.Sc. Холонский технологический институт (Израиль), академик МАНЭБ и РАЕН, автор 150 научных работ, в том числе «Наноматериалы на основе растворимых силикатов» (в соавторстве с О. Фиговским), имеет более 30 изобретений; 52 GolombStreet, POB 305 Holon 5810201, Израиль, 23100, e-mail: pgkudr89@gmail.com;

ФИГОВСКИЙ Олег Львович, действительный член Европейской академии наук, иностранный член РИА и РААСН, главный редактор журналов SITA, OCJ и RPCS, директор компании «Nanotech Industries, Inc.», Калифорния, CША, директор Международного нанотехнологического исследовательского центра «Polymate» (Израиль), зав. кафедрой ЮНЕСКО «Зелёная химия», президент Израильской Ассоциации Изобретателей, Лауреат Golden Angel Prize, Polymate INRC; P.O.Box 73, Migdal Ha’Emeq, Израиль, 10550, e-mail: figovsky@gmail.com

Аннотация к статье (авторское резюме, реферат):В этой статье мы рассматривали возможности применения квазигомогенного приближения для описания свойств дисперсных систем. Мы использовали статистический полимерный метод на основе рассмотрения усредненных структур всех возможных макромолекул одинакового веса. Выведеныуравнения, позволяющие оценить многие аддитивные параметры макромолекул и содержащих их систем. Статистический полимерный метод позволяетмоделировать разветвленные, сшитые макромолекулы и содержащие их системы, находящиеся в состоянии равновесия или в неравновесном состоянии.

Фрактальное рассмотрение статистического полимера позволяет моделировать различные виды случайного фрактала и других объектов, изучаемыхметодами фрактальной теории. Способ статистического полимера применимне только к полимерам, но также и к композитам, гелям, ассоциатам в полярных жидкостях и другим агрегативным системам. В данной работе былоописано состояние коллоидных растворов оксида кремния с точки зрениястатистической физики. Такой подход основан на идее, состоящей в том, чтоколлоидный раствор диоксида кремния – золь диоксида кремния – состоитиз очень большого числа взаимодействующих друг с другом частиц, находящихся в непрерывном движении. Она посвящена изучению идеализированной системы сталкивающихся, но не взаимодействующих частиц золя. Былпроведен анализ поведения золя кремнезема с точки зрения распределенияМаксвелла-Больцмана, и была рассчитана средняя длина свободного пробегаколлоидных частиц. На основании этих данных было рассчитано количествочастиц, способных преодолеть потенциальный барьер при столкновении. Длямоделирования кинетики золь-гель перехода были рассмотрены различныеподходы.

Ключевые слова: квазигомогенное приближение, дисперсные системы,статистический полимерный метод, образование сшивок, фрактальный метод,коллоидный раствор, кремнезоль, золь-гель переход, длина свободного пробега.

DOI: dx.doi.org/10.15828/2075-8545-2015-7-3-15-36

Библиографическийсписок

  1. Kudryavtsev P., Figovsky O. Nanomaterials based on soluble silicates, ISBN 978-3-

659-63556-4, LAP Lambert Academic Publishing, 2014, 241 p.

  1. КудрявцевП.Г., ФиговскийО.Л. Наноматериалынаосноверастворимыхсиликатов. – ISBN 978-3-659-58361-2. – LAP Lambert Academic Publishing. –
  2. – С. 155.
  3. Lao L., Orsinger E. Hyperbolic and fractional hyperbolic Brownian motion, tochastics:

An International Journal of Probablty and Stochastics Processes, p. 505–522, 2007.

  1. Жюльне Р. Фрактальные агрегаты, УФН. – 1989. – Т. 157, № 2. – С. 339 – 357.
  2. Смирнов Б.М. Свойства фрактального агрегата, УФН. – 1989. – Т. 157, № 2. –

С. 357 – 360.

  1. Mikhailov A.S., LoskutovA.Yu. Chaos and Noise. – Springer, Berlin, 1996.
  2. Li T., Raizen M.G. Brownian motion at short time scales, Ann. Phys. (Berlin),Vol. 525, No. 4, pp. 281–295, (2013), DOI: 10.1002/andp.201200232.
  3. Olivi-Tran N., Botet R., Cabane B. Monte Carlo simulations of colloidal dispersionsunder shear Phys. Rev. (1998), E 57, 2,1997, DOI: http://dx.doi.org/10.1103/PhysRevE.57.1997.
  4. Butler S., Harrowell P. The shear induced disordering transition in a colloidal crystal:

Nonequilibrium Brownian dynamic simulations J. Chem. Phys., Vol. 103, 10, p. 4653 (1995); http://dx.doi.org/10.1063/1.470653.

  1. Butler S., Harrowell P. Shear induced ordering in simulations of colloidal suspensions: Oscillatory shear and computational artefacts, J. Chem. Phys. 105, 605

(1996); http://dx.doi.org/10.1063/1.471894.

  1. Lutsko J.F. Molecular Chaos, Pair Correlations, and Shear-Induced Ordering of Hard Spheres, Phys. Rev. Lett., Vol. 77, 11, pp. 2225-2228, 1996, doi: 10.1103/

PhysRevLett.77.2225, http://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevLett.77.2225

  1. Rastogi S.R., Wagner N.J., Lustig S.R. Rheology, self-diffusion, and microstructure

of charged colloids under simple shear by massively parallel nonequilibrium Brownian dynamics, J. Chem. Phys., Vol. 104, 22, p. 9234 (1996); http://dx.doi.org/10.1063/1.47161.

  1. Boek E.S., Coveney P.V., Lekkerkerker H.N.W., Van der Schoot P. Simulating the

rheology of dense colloidal suspensions using dissipative particle dynamics, Phys.

Rev. E, Vol. 55, 3, pp. 3124–3133, 1997, doi: 10.1103/PhysRevE.55.3124, http://

link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevE.55.3124.

  1. Tang S., Evans G.T., Mason C.P., Allen M.P. J. ChemPhys 102:3194, 1995.
  2. Edwards D.A., Brenner H., Wasaa D.T. Inrerfacial Transport Processes and Rheology, Butterworth-Heinemann, Newton, MA, 1991.
  3. Rosner D.E. Transport Processes in Chemically Reacting Flow Systems, 3rd ed.,

Butterworth-Heinemann, Newton, MA, USA, 1990.

  1. Adachi Y., Kusaka Y., Kobayashi A. Transient behavior of adsorbing/adsorbed

polyelectrolytes on the surface of colloidal particles studied by means of trajectory

analysis of Brownian motion, Colloids and Surfaces A: Physicochemical and Engineering Aspects, Vol. 376, 1–3, 20, 2011, pp. 9–13, doi:10.1016/j.colsurfa. 2010.11.004.

  1. Elimelech M., Gregory J., Jia X., Williams R.A. Particle Deposition and Aggregation.

Measurement, Modelling and Simulation. ISBN 0-7506-7024-X, Butterworth-

Heinemann, 1998, 441 p.

  1. Морачевский А.П. Физическая химия – поверхностные явления и дисперсные

системы. – СПб., 2011.

  1. Schmidt M. Simulations of Systems with Colloidal Particles, in: Simulations of

Systems with Colloidal Particles, ISBN: 0-8247-0323-5, edited by Borowko M.,

New York, Basel, Marcel Dekker, inc., 2000, pp. 745–773.

  1. Gontar V. New theoretical approach for physicochemical reactions dynamics with

chaoticbehaviour. In Chaos in Chemistry and Biochemistry, World Scientific, London, 1993, pp. 225–247.

  1. Romm F., Karchevsky V., Figovsky O. Combined montecarlo/thermodynamic

model of formation of microporous aggregate structure like silica from quaternary ammonium silicate solutions. Journal of Surfactants and Detergents(IF 1.515), 2000. Vol. 3, 4, pp. 475–481. Springer. http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/1521-3919%2820020101%2911:1%3C93::AIDMATS93%3E3.0.CO;2-F/abstract.

FulltextinPDFformat (15-36)