Nanobuild-2-2015-pages-62-84

Posted onAuthorNanobuildCategoriesБез рубрики

МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОПЫТ

Стр. 62-84

УДК 69.001.5

Квазигомогенное приближение для описания свойств дисперсных систем. Основные подходы к моделированию процессов отверждения в дисперсных силикатных системах. Часть 2. Процессы отверждения с точки зрения статистической физики

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 Golomb Street, 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. Выведены уравнения, позволяющие оценить многие аддитивные параметры макромолекул и содержащих их систем. Статистический полимерный метод позволяет моделировать 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, изучаемых методами фрактальной теории. Способ статистического полимера применим не только к полимерам, но также и к композитам, гелям, ассоциатам в полярных жидкостях и другим агрегативным системам. В данной работе было описано состояние коллоидных растворов оксида кремния с точки зрения статистической физики. Такой подход основан на идее, состоящей в том, что коллоидный раствор диоксида кремния – золь диоксида кремния – состоит из очень большого числа взаимодействующих друг с другом частиц, находящихся в непрерывном движении. Она посвящена изучению идеализированной системы сталкивающихся, но не взаимодействующих частиц золя. Был проведен анализ поведения золя кремнезема с точки зрения распределения Максвелла-Больцмана, и была рассчитана средняя длина свободного пробега коллоидных частиц. На основании этих данных было рассчитано количество частиц, способных преодолеть потенциальный барьер при столкновении. Для моделирования кинетики золь-гель перехода были рассмотрены различные подходы.

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

Ключевые слова: DOI: dx.doi.org/10.15828/2075-8545-2015-7-2-62-84

References:

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

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

  1. Кудрявцев П., Фиговский О. Наноматериалы на основе растворимых силикатов. – ISBN 978-3-659-58361-2. – LAP Lambert Academic Publishing. – 2014. – с.155.
  2. Морачевский А.П. Физическая химия – поверхностные явления и дисперсные

системы. – СПб., 2011.

  1. Lao L., Orsinger E. Hyperbolic and fractional hyperbolic Brownian motion, Stochastics: An International Journal of Probablty and Stochastics Processes, p. 505–522, 2007.
  2. Бондарев Б.В., Калашников Н.П., Спирин Г.Г. Курс общей физики: в 3 кн. – Книга 3. Статистическая физика. Строение вещества. – М.: Юрайт, 2013. – 369 с.
  3. Лифшиц Е.М., Питаевский Л.П. Статистическая физика. Часть 2. Теория конденсированного состояния // Теоретическая физика. – М.: Физматлит, 2004. –

Том IX. – 496 с.

  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.
  2. Segrè P.N., Behrend O.P., Pusey P. N. Short-time Brownian motion in colloidal suspensions: Experiment and simulation, PhysRevE., 1995, Vol. 52 5, pp. 5070–5083, Doi: 10.1103/PhysRevE.52.5070, http://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevE.52.5070.
  3. Sanyal Subrata, Sood Ajay K. Brownian dynamics simulation of dense binary colloidal mixtures. I. Structural evolution and dynamics, Phys. Rev. E, Vol. 52, 4, pp. 4154–4167, 1995, doi: 10.1103/PhysRevE.52.4154, http://link.aps.org/

doi/10.1103/PhysRevE.52.4154.

  1. Sanyal Subrata, Sood Ajay K. Brownian dynamics simulation of dense binary colloidal mixtures. II. Translational and bond-orientational order, Phys. Rev. E, Vol.

52, 4, pp. 4168–4178, 1995, doi: 10.1103/PhysRevE.52.4168, http://link.aps. org/doi/10.1103/PhysRevE.52.4168.

  1. Lowe C.P., Frenkel D. Short-time dynamics of colloidal suspensions, Phys. Rev. E,

Vol. 54, 3, pp. 2704–2713, 1996, doi: 10.1103/PhysRevE.54.2704, http://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevE. 54.2704.

  1. Hagen M.H.J., Pagonabarraga I., Lowe C.P., Frenkel D. Algebraic Decay of Velocity

Fluctuations in a Confined Fluid, Phys. Rev. Lett., Vol. 78, 19, pp. 3785–3788, 1997, doi: 10.1103/PhysRevLett.78.3785, http://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevLett.78.3785.

  1. Groot R.D., Warren P.B. Dissipative particle dynamics: Bridging the gap between

atomistic and mesoscopic simulation, J. Chem. Phys. Vol. 107, 10, p. 4423, 1997,

http://dx.doi.org/10.1063/ 1.474784. 2 / 2015 • Vol. 7 • no. 2

  1. Oberholzer M.R., Wagner N.J., Lenhoff A.M. Grand canonical Brownian dynamics

simulation of colloidal adsorption, J. Chem. Phys. 107, 9157 (1997); http://

dx.doi.org/10.1063/1.475207.

  1. Zahn K., Méndez-Alcaraz J.M., Maret G. Hydrodynamic Interactions May Enhance

the Self-Diffusion of Colloidal Particles, Phys. Rev. Lett., Vol. 79, 1, pp. 175–178, 1997, doi: 10.1103/PhysRevLett.79.175, http://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevLett.79.175.

  1. Sunil Kumar P. B., Rao M. Novel Monte Carlo Approach to the Dynamics of Fluids:

Single-Particle Diffusion, Correlation Functions, and Phase Ordering of Binary

Fluids, Phys. Rev. Lett., Vol. 77, 6, pp. 1067–1070, 1996, doi: 10.1103/PhysRev-

Lett.77.1067, http://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevLett.77.1067.

  1. Laradji M. Toxvaerd S., Mouritsen O.G. Molecular Dynamics Simulation of Spinodal

Decomposition in Three-Dimensional Binary Fluids, Phys. Rev. Lett., Vol. 77, 11, pp. 2253–2256, 1996, doi: 10.1103/PhysRevLett.77.2253, http://link.

aps.org/doi/10.1103/PhysRevLett.77.2253.

  1. Löwen H. Brownian dynamics of hard spherocylinders, Phys. Rev. E, Vol. 50, 2,
  2. 1232–1242, 1994, doi: 10.1103/PhysRevE.50.1232, http://link.aps.org/

doi/10.1103/PhysRevE.50.1232.

  1. Löwen H. Anisotropic self-diffusion in colloidal nematic phases, Phys. Rev. E,

Vol. 59, 2, pp. 1989–1995, 1999, doi: 10.1103/PhysRevE.59.1989, http://link.

aps.org/doi/10.1103/PhysRevE.59.1989.

  1. Kirchhoff Th., Löwen H., Klein R. Dynamical correlations in suspensions of charged rodlike macromolecules, Phys. Rev. E, Vol. 53, 5, pp. 5011–5022, 1996, doi: 10.1103/PhysRevE.53.5011, http://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevE.53.5011.
  2. Romm F., Figovsky O. Statistical polymer method: Modeling of macromolecules

and aggregates with branching and crosslinking, formed in random processes,

Discrete Dynamics in Nature and Society Volume 2 (1998), Issue 3, Pages 203–208

http://dx.doi.org/10.1155/S1026022698000181.

  1. Romm F., Figovsky O. Modeling of Mechanical Properties of Polymeric Systems

with Branching/Crosslinking, Particularly Their Mechanical Resistance and Stability.

Macromolecular Theory and Simulations Volume 11, Issue 1, pages 93–101, January 2002.

  1. Romm F., Karchevsky V., Figovsky O. Combined Monte Carlo/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.

  1. Ponomarenko A.T., Figovsky O.L., Shevchenko V.G. Multifunctional Polymer Composites for «Intellectual» Structures: Present State, Problems, Future. Journal

Advanced Materials Research, 2008, Vol.740 (47), pp. 81–84, Trans Tech.

  1. Фиговский О.Л., Бейлин Д.А., Пономарев А.Н. Успехи применения нанотех-

нологий в строительных материалах // Нанотехнологии в строительстве. –

  1. – Том 4, №3. – C. 6–21.
  2. Кудрявцев П.Г., Фиговский О.Л. Наноструктурированные материалы, полу-

чение и применение в строительстве // Нанотехнологии в строительстве. –

  1. – Том 6, № 6. – с. 27–45. – DOI: dx.doi.org/10.15828/2075-8545-2014-6-

6-27-45.

  1. Кудрявцев П.Г., Фиговский О.Л. Квазигомогенное приближение для описания

свойств дисперсных систем. Основные подходы к моделированию процессов

отверждения в нанодисперсных силикатных системах. Часть I. Статистиче-

ский полимерный метод // Нанотехнологии в строительстве. – 2015. – Том 7,

№ 1. – С. 29–54. – DOI: dx.doi.org/10.15828/2075-8545-2015-7-1-29-54.

Full text in PDF format (62-84)