Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Engineering
Click here for the English version

Engineering

Grafen Yapılarıyla Güçlendirilmiş Gelişmiş Kendi Kendini İyileştiren Asfalt: Atomistik Bir İçgörü

Published: May 31, 2022 doi: 10.3791/63303
Automatic Translation
*1, *1, 1
1Department of Architecture and Civil Engineering, City University of Hong Kong
* These authors contributed equally

Summary

Grafen modifiye asfalt nanokompozit, saf asfalta kıyasla gelişmiş bir kendi kendini iyileştirme kabiliyeti göstermiştir. Bu protokolde, grafenin kendi kendini iyileştirme sürecindeki rolünü anlamak ve asfalt bileşenlerinin atomistik seviyeden kendi kendini iyileştirme mekanizmasını keşfetmek amacıyla moleküler dinamik simülasyonları uygulanmıştır.

Abstract

Grafen, asfaltın kendi kendini iyileştirme özelliklerini yüksek dayanıklılıkla geliştirebilir. Bununla birlikte, grafen modifiye edilmiş asfalt nanokompozitinin kendi kendini iyileştirme davranışları ve dahil grafenin rolü bu aşamada hala belirsizdir. Bu çalışmada, saf asfalt ve grafen modifiye asfaltın kendi kendini iyileştirme özellikleri moleküler dinamik simülasyonları ile araştırılmıştır. Grafen için iki çatlak genişliğine ve konumuna sahip asfalt kütleleri tanıtılır ve asfalt bileşenleri ile grafen tabakası arasındaki moleküler etkileşimler analiz edilir. Sonuçlar, grafenin konumunun asfaltın kendi kendini iyileştirme davranışlarını önemli ölçüde etkilediğini göstermektedir. Çatlak yüzeyinin yakınındaki grafen, π π istifleme yoluyla aromatik moleküllerle etkileşime girerek kendi kendini iyileştirme sürecini büyük ölçüde hızlandırabilirken, çatlak ucunun üst kısmındaki grafenin süreç üzerinde küçük bir etkisi vardır. Asfaltın kendi kendini iyileştirme süreci, asfalten, polar aromatik ve naften aromatik moleküllerinin yeniden yönlendirilmesinden ve doygunluk moleküllerinin çatlak yüzeyler arasında köprülenmesinden geçer. Kendi kendini iyileştirme mekanizmasının bu derinlemesine anlaşılması, dayanıklı asfalt kaplamaların geliştirilmesine yardımcı olacak kendi kendini iyileştirme özelliklerinin iyileştirilmesi bilgisine katkıda bulunur.

Introduction

Günlük araç yüklemeleri ve değişken çevre koşulları altında bozulma ve servis sırasında asfaltın yaşlanması, asfalt kaplamaların dayanıklılığını daha da zayıflatabilecek bozulma ve hatta yapısal arızalara, yani çatlama ve yıpranmaya neden olur. Asfaltın mikro çatlakları ve boşlukları onarmak için doğal tepkisi, hasarlardan otomatik olarak kurtulmasına ve mukavemeti geri kazanmasına yardımcı olur1. Bu kendi kendini iyileştirme özelliği, asfaltın hizmet ömrünü önemli ölçüde uzatabilir, bakım maliyetlerinden tasarruf sağlayabilir ve sera gazı emisyonunu azaltabilir 2,3. Asfaltın kendi kendini iyileştirme davranışı genellikle kimyasal bileşimi, hasar derecesi ve çevresel koşullar dahil olmak üzere çeşitli etkileyen faktörlere bağlıdır4. Asfaltın hasarı kısa sürede tamamen iyileştirebilecek gelişmiş kendi kendini iyileştirme kabiliyeti istenmektedir; Bu, inşaat mühendisliğindeki asfalt kaplamalar için daha iyi mekanik performans ve dayanıklılık konusunda kapsamlı bir araştırma ilgisi çekmiştir.

Asfaltın kendi kendini iyileştirme yeteneğini geliştirmek için yeni yöntemler temel olarak üç yaklaşımı içerir - ısıtmayı indükleme, kapsülleme iyileştirme ve nanomalzemelerin dahil edilmesi - tek tek veya aynı anda uygulanabilir5,6. Isıtmayı indüklemek, asfaltın hareketliliğini önemli ölçüde artırabilir ve iyileşme için kendi kendini iyileştirmesini etkinleştirebilir.7. Isıtmayı indükleyerek asfaltın kendi kendini iyileştirme teknolojisi, asfaltın kendi kendini iyileştirme özelliklerinin dış uyaranlarla iyileştirildiğini gösteren yardımlı kendi kendini iyileştirme tekniğine atfedilebilir. Çelik yünü liflerinin eklenmesinin amacı, asfalt bağlayıcının iyileşme kapasitesini artırmak için elektriksel iletkenliği arttırmaktır.8. Isıyı indükleme yaklaşımı, bu elektriksel olarak iletken lifleri, girdap akımlarını indükleyebilen yüksek frekanslı alternatif elektromanyetik alana maruz bırakmaktır ve ısı enerjisi, iletken lifler tarafından asfalt bağlayıcısına yayılabilir.9. Çelik yünü lifleri sadece elektriksel iletkenliği değil, aynı zamanda termal iletkenliği de arttırır, her ikisi de asfaltın kendi kendini iyileştirme özelliklerini olumlu yönde etkileyebilir. Bununla birlikte, lifler için uygun karıştırma süresini seçmek zordur.10. Elyafların uzunluğu, artan karıştırma süresi ile azalır ve termal iletkenliği etkilerken, azalan karıştırma süresi lif kümelerine yol açar ve asfaltın mekanik özelliklerini engeller.9. Kapsülleme yöntemi, aromatikler ve doygunluklar gibi yaşlı asfaltın hafif bileşenlerini tedarik edebilir ve asfaltın kendi kendini iyileştirme yeteneğini yenileyebilir.11,12. Bununla birlikte, bu sadece bir kez yapılan bir tedavidir ve iyileştirici materyaller serbest bırakıldıktan sonra yenilenemez. Nanoteknolojinin gelişmesiyle birlikte, nanomalzemeler asfalt bazlı malzemelerin geliştirilmesi için umut verici değiştiriciler haline gelmiştir. Nanomalzemelerle birleştirilmiş asfalt bağlayıcılar daha iyi termal iletkenlik ve mekanik özellikler sunar13. Mükemmel mekanik performansa ve yüksek termal performansa sahip grafen, asfaltın kendi kendini iyileştirme yeteneğini geliştirmek için mükemmel bir aday olarak kabul edilir.14,15,16,17. Grafen modifiye asfaltın artan iyileştirici özellikleri, grafenin asfalt bağlayıcının ısıtılma kapasitesini arttırması ve asfalt bağlayıcı içinde ısı transferi üretmesi gerçeğine bağlanabilir; bu, grafen modifiye asfaltın daha hızlı ısıtılabileceği ve saf asfalttan daha yüksek sıcaklığa ulaşabileceği anlamına gelir.18. Üretilen ısı, grafen modifiye asfalt boyunca, saf asfalttan daha hızlı bir şekilde aktarılabilir. Asfalt bağlayıcının çatlak bölgesi, daha yüksek sıcaklık ve daha yüksek ısıtma kapasitesine sahip ısı akışından kolayca etkilenebilir ve daha hızlı iyileşebilir. Kendi kendini iyileştirme reaksiyonu, iyileşme aktivasyon enerjisine eşit veya daha büyük olan enerji asfaltın çatlak yüzeyinde mevcutsa başlayacaktır.19. Grafen, termal aktivasyon iyileşme performansını artırabilir ve asfaltın iyileşme oranını hızlandırabilir19,20. Ayrıca, grafen, iyileşme sürecinde% 50'ye kadar ısıtma enerjisi tasarrufu sağlayabilir, bu da enerji verimliliğine fayda sağlayabilir ve bakım maliyetlerini azaltabilir.21. Mikrodalga emici bir malzeme olarak, grafenin mikrodalga ısıtmanın dinlenme döneminde asfaltın iyileşme yeteneğini arttırdığı bildirilmiştir.22. Asfalta grafen ilavesinin sadece mekanik performansı değil, aynı zamanda kendi kendini iyileştirme mekanizması hakkında derinlemesine bilgi gerektiren kendi kendini iyileştirme ve enerji tasarrufu kapasitesini de artırması beklenmektedir.

Nano ölçekte kendi kendini iyileştirme, esas olarak kırık yüzlerde asfalt moleküllerinin ıslanması ve difüzyonundankaynaklanmaktadır 23. Asfalt çeşitli polar ve polar olmayan moleküllerden oluştuğundan, kendi kendini iyileştirme kabiliyeti, farklı bileşenlere sahip asfalt moleküllerinin moleküler etkileşimleri ve hareketleri ile güçlü bir şekildeilişkilidir 1. Bununla birlikte, mevcut araştırmalar esas olarak makroskopik mekanik özellikleri ölçmek için deneysel tekniklere dayanmaktadır, bu da mikroyapıların değişiminde ve iyileşme mekanizmasını anlamaya çalışırken asfalt molekülleri arasındaki etkileşimlerde eksik bilgiye neden olmaktadır. Asfaltın kendi kendini iyileştirme kabiliyetindeki grafenin takviye mekanizması da bu aşamada belirsizdir. Moleküler dinamik (MD) simülasyonları, nanokompozit sistemlerin moleküler etkileşimlerini ve hareketlerini araştırmada etkili bir rol oynar ve mikroyapısal deformasyonu moleküler etkileşimler ve hareketlerle ilişkilendirir 24,25,26,27,28,29,30,31 . MD simülasyonları, deneylerle kolayca erişilemeyen malzeme davranışlarını analiz etmek için giderek daha popüler hale gelmiştir32,33. Mevcut çalışmalar, asfalt sistemlerinde MD simülasyonlarının fizibilitesini ve kullanılabilirliğini göstermiştir; asfalt ve asfalt kompozitlerinin yapışma, yapışma, yaşlanma ve termomekanik özellikleri MD simülasyonları 34,35,36,37 ile incelenebilir. Asfaltın kendi kendini iyileştirme davranışları MD simülasyonları 38,39,40 ile de tahmin edilebilir. Bu nedenle, MD simülasyonları kullanılarak yapılan araştırmanın hem kendi kendini iyileştirme hem de güçlendirme mekanizmalarını anlamanın etkili bir yolu olduğuna inanılmaktadır.

Bu çalışmanın amacı, saf asfalt ve grafen modifiye asfalt nanokompozitlerinin kendi kendini iyileştirme davranışlarını araştırmak ve MD simülasyonları yoluyla asfaltın iyileşme kapasitesini arttırmada grafenin rolünü anlamaktır. Saf asfalt ve grafen modifiye asfalt kompozitlerinin kendi kendini iyileştiren simülasyonları, ilk yapılara çatlaklar eklenerek gerçekleştirilir. Kendi kendini iyileştirme yetenekleri, atom sayılarının konturu, kırık yüzdeki moleküllerin yeniden yönlendirilmesi ve dolaşıklığı ve kendi kendini iyileştirme süreçleri sırasında asfalt bileşenlerinin hareketliliği ile karakterize edilir. Grafenin farklı bölgelerdeki iyileştirici etkinliği araştırılarak, asfaltın kendi kendini iyileştirme yeteneklerine katkıda bulunan grafenin takviye mekanizması ortaya çıkarılmıştır, bu da nanodolgu maddelerinin en uygun şekilde izlenmesine yardımcı olabilir ve böylece asfalt kaplamaların ömrünü uzatabilir. Atomistik ölçekte kendi kendini iyileştirme kapasitesinin araştırılması, gelecekteki araştırmalar için gelişmiş asfalt bazlı malzemeler geliştirmek için etkili bir yol sağlayabilir.

Asfalt kimyasına göre, asfalt, esas olarak asfaltan, polar aromatikler, naften aromatiklerinin dört bileşenine ayrılabilen ve41,42'yi doyuran farklı polarite ve şekillere sahip çeşitli hidrokarbon türleri ve hidrokarbon olmayanlardan oluşur. Asfalt molekülleri, asfalttaki diğer moleküllerden nispeten daha büyük ve ağırdır, ortalama atom kütlesi kabaca 750 g / mol ve moleküler çapı 10-20 şaralığındadır. Asfaltenin heteroatom içeren büyük aromatik çekirdeklerden oluştuğu ve farklı uzunluklarda alkil grupları ile çevrili olduğu yaygın olarak kabul edilmiştir43. Şekil 1a'da gösterildiği gibi modifiye edilmiş bir asfalt molekülü oluşturulmuştur. Polar aromatiklerin ve naften aromatiklerinin molekülleri, asfalt moleküllerinin polaritesine ve element oranına göre inşa edilir; polar aromatik molekülü temsil eden benzobisbenzotiyofen (C18H 10 S2) ve Şekil 1b-c'de gösterildiği gibi temsili naftilen aromatik molekül olarak seçilen 1,7-dimetilnaftalin(C 12 H 12). N-docosane (n-C 22H46) Şekil 1d'de gösterildiği gibi inşa edilmiştir. Asfalt molekülleri için Tablo 1'de listelenen parametreler,deneylerden 41 deneylerinden elde edilen gerçek asfaltın elementel kütle fraksiyonu, atom oranı ve aromatik / alifatik oranı dahil olmak üzere istenen kriterleri karşılamak üzere seçilir ve kullanılır. Önceki çalışmalarımızda da aynı kütle oranı tanımlanmıştır ve yoğunluk, cam geçiş sıcaklığı ve viskozite gibi diğer termomekanik özellikler gerçek asfalt36'nın deneysel verileriyle iyi bir uyum içindedir. Bu çalışmada uygulanan grafenin moleküler yapısı Şekil 1e'de gösterilmiştir. Bu çalışmada benimsenen grafen levhanın gerçek vakaya kıyasla hiçbir kusuru ve kıvrımı yoktur, oysa gerçek grafen levha genellikle atomik boşluklar ve Taş-Galler kusurları44 gibi çeşitli kusurlara sahiptir ve grafen tabakalarının bir kısmı asfalt matrisi45'teki karıştırma işlemi sırasında katlanabilir. Bu kusurlu durumlar bu çalışmada dikkate alınmamıştır, çünkü grafen tabakasının bölgesinin kendi kendini iyileştirme özellikleri üzerindeki etkisine odaklanıyoruz ve onu tek değişken olarak seçiyoruz. Grafen tabakaların kusurlar ve katlanmış vakalar açısından değişkenleri gelecekteki çalışmalarımızın odak noktası olacaktır. Bu çalışmada grafenin asfalta kütle oranı %4,75 olup, deneyde grafen modifiye asfalt için normal durum (%<5)46,47'dir.

Figure 1
Resim 1: Kimyasal yapı. (a) asfalt molekülü (C53H55NOS), (b) naften aromatik molekülü (C 12 H12), (c) polar aromatik molekül (C18H10S2), (d) doygunluk molekülü (C22H46), (e) grafen ve (f)saf asfaltın atomistik modelleri. Atomistik asfalt modeli için karbon, oksijen, azot, kükürt ve hidrojen atomları sırasıyla gri, kırmızı, mavi, sarı ve beyaz olarak gösterilir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Asfalt modeli Kütle (g/mol) Kimyasal formül Molekül sayıları Toplam kütle (g/mol) Kütle fraksiyonu (%)
Asfalten 754.04 C53H55 NOS 43 32423.72 26
Naften aromatik 156.22 C 12 H12 65 10154.3 8
Polar aromatik 290.38 C18H10S2 74 21485.16 17
Doyurmak 310.59 C22H46 205 63670.95 49
Asfalt bağlayıcı 387 127734.13 100
Grafen 6369.28 C525H63 1 6369.28

Tablo 1: Saf asfalt modelinin ve grafen modifiye asfalt modelinin genel bileşenleri.

Aşağıda açıklanan protokolle ilgili olarak, asfalt modelinin ortasına künt bir çatlak ucu ve iki paralel çatlak yüzeyi ile farklı boyutlarda iki tip kama benzeri çatlak yerleştirilirken, asfalt kütlesinin orta-üst alanı bozulmadan kalır. İki çatlak genişliği, Şekil 2a-b'de gösterildiği gibi 15 şve 35 şolarak seçilmiştir. 15 Å'nin seçilmesinin nedeni, küçük bir çatlak için aşırı bir vakayı araştırırken, denge işlemi sırasında asfalt moleküllerinin erken kendi kendini iyileştirmesini önlemek için çatlak genişliğinin 12 Å'nin kesilmesinden daha geniş olması gerektiğidir. 35 Å'nin seçilmesinin nedeni, köprüleme etkisini önlemek için çatlak genişliğinin 34 Å'lık doygunluk moleküllerinin uzunluğundan daha geniş olması gerektiğidir. Çatlağın yüksekliği 35 Å, kutu genişliği ile aynıdır ve çatlağın derinliği kutu uzunluğu ile aynı olan 70 Å'dır. Gerçek durumda, gözlemlenen mikro çatlak boyutları, burada modellediğimiz uzunluk ölçeğinden çok daha büyük olan birkaç mikrometreden birkaç milimetreye kadar değişebilir. Normalde, MD simülasyonundaki uzunluk ölçeği, gerçek çatlak boyutundan hala birkaç büyüklük sırası daha küçük olan 100 nm ölçeği ile sınırlıdır. Bununla birlikte, çatlaklar nano ölçekte başlar ve sürekli deformasyon48 ile makro ölçekli çatlaklara dönüşür. Nano ölçekte kendi kendini iyileştirme mekanizmasının anlaşılması, makro ölçekte çatlağın büyümesini ve daha fazla yayılmasını önlemeye yardımcı olabilir. Seçilen çatlak boyutları nanometre aralığında olsa da, sonuçlar asfalt moleküllerinin kendi kendini iyileştirme davranışlarını keşfetmek için hala etkili ve uygulanabilir olabilir. Çatlak alanlarındaki grafen tabakalar için iki yer vardır: biri çatlak ucunun üstünde, diğeri sol çatlak yüzeyine diktir. Bunların, çatlakları49 olan grafen modifiye nanokompozitlerde grafen için en yaygın pozisyonlar olduğu bulunmuştur.

Figure 2
Resim 2: Saf asfalt ve grafen modifiye asfalt için kendi kendini iyileştirme şemaları. Çatlak genişliği (a) 15 şve (b) 35 şolan saf asfaltın kendi kendini iyileştiren modeli. Grafen levha ile grafen modifiye asfaltın kendi kendini iyileştiren modeli, (c) çatlak ucunun üstünde ve (d) çatlak yüzeyine dik olarak bulunur. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

MD simülasyonlarında, asfalt nanokompozitlerindeki moleküller arası ve moleküller arası etkileşimler, asfalt ve grafen bazlı malzemelerle iyi çalışan Tutarlı Valans Kuvvet Alanı (CVFF) 50 ile tanımlanır. CVFF'nin işlevsel formu aşağıdaki ifade olarak ifade edilir:

Equation 1 1

Burada, toplam enerji Etoplamı, bağlı enerji terimleri ve bağlanmamış enerji terimlerinden oluşur. Bağlı etkileşimler, kovalent bağ germe, bağ açısı bükme enerjisi, burulma açısı dönüşü ve ilk dört terimde ifade edildiği gibi yanlış enerjilerden oluşur. Bağlanmamış enerji, van der Waals (vdW) terimi için bir LJ-12-6 fonksiyonu ve elektrostatik etkileşimler için bir Coulombic fonksiyonu içerir. CVFF,51,52 asfalt malzemelerinin simüle edilmesinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Yoğunluk, viskozite ve kütle modülü gibi simüle edilmiş fiziksel ve mekanik özellikler, CVFF51'in güvenilirliğini gösteren deneysel verilerle iyi bir uyum içindedir. CVFF sadece inorganik malzemeler için uygun değildir, aynı zamanda asfalt-silika52 ve epoksi-grafen53 sistemi gibi organik ve inorganik fazlardan oluşan yapılarda da başarıyla kullanılmıştır. Ek olarak, grafen ve asfalt arasındaki ara yüzey etkileşimleri CVFF36,54 ile karakterize edilebilir. Kuvvet alanı seçiminde önemli rol asfalt-grafen arayüzünü belirlemek olduğundan, CVFF tarafından tanımlanan bağlanmamış etkileşimler daha güvenilirdir ve bu da önceki çalışmamızda da göz önünde bulundurulmuştur36. Genel olarak, forcefield CVFF bu çalışmada benimsenmiştir. Farklı atom türleri için kısmi yükler, kuvvet alanı tarafından atanan yöntemle hesaplanır.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

1. Atomistik modeller oluşturun

  1. Beş adet 3B atomistik belge oluşturmak için Materials Studio yazılımını açın ve bu belgeleri sırasıyla grafen, asfalten, polar aromatikler, naften aromatikleri ve doygunluklar olarak yeniden adlandırın.
  2. Sketch Atom seçeneğini kullanarak 3B atomistik belgede grafen yaprağının birim hücresini oluşturarak grafen modelini oluşturun.
  3. Yapı > Simetri menüsündeki Supercell seçeneğini kullanarak son yapıyı oluşturun. Grafen levhanın boyutunu, asfalt zincirlerinden ve çatlak genişliğinden daha büyük olan 40 şx 40 şolarak tanımlayın.
  4. Dört tip asfalt molekülü oluşturun ve paketleyin.
    1. Asfalten, polar aromatikler, naften aromatikler ve doygunlukların moleküler yapılarını ayrı ayrı çizmek için Sketch Atom seçeneğini kullanın.
    2. Dört çeşit asfalt molekülünü, Amorf Hücre > Modüller menüsündeki Hesaplama seçeneğini kullanarak simülasyon kutusuna paketleyin.
  5. Asfalt yapısını çatlak ile inşa edin.
    1. X boyutundaki çatlak bölgesinin yüksekliğini 70 şkutunun yüksekliğiyle aynı şekilde ayarlayın ve y boyutundaki çatlak bölgesinin derinliği kutunun yüksekliğinin yarısı kadar 35 şolarak ayarlayın.
    2. Çatlak genişliklerinin iki durumunu z boyutunda 15 şve 35 şolarak ayarlayın. Sil seçeneğini kullanarak asfalt kütlesinin orta-aşağı alanının çatlak bölgelerindeki gereksiz molekülleri silin ve asfalt matrisini orta-yukarı alanda değiştirmeden tutun.
  6. Grafen modifiye asfalt yapısını çatlak ile oluşturun. Kopyala + Yapıştır komutunu kullanarak grafen tabakayı paketleme adımından önce çatlak ucunun üst alanına ve sol çatlak yüzeyine ayrı ayrı dahil edin.
  7. Grafen modifiye edilmiş asfalt yapısını oluşturmak için asfalt moleküllerini Tablo 1'de listelenen son bileşimlere dayanarak simülasyon kutusuna paketleyin.
  8. Yapı dosyasını bir veri dosyasına dönüştürün. Yapı dosyalarını, Materials Studio'dan yapı bilgileriyle (*.car ve *.mdf) molekül dosyaları olarak kaydedin. Büyük ölçekli atomik/moleküler kütlesel paralel simülatör (LAMMPS)55 paketindeki msi2lmp aracını kullanarak molekül dosyalarını (*.car ve *.mdf) veri dosyalarına dönüştürün. Veri dosyasını LAMMPS'deki read_data komutuyla okuyun.

2. Simülasyonları gerçekleştirin

  1. Simülasyonların parametrelerini tanımlayın.
    1. Taşınan simülasyonların doğruluk ve verimlilik dengesini göz önünde bulundurarak giriş dosyasında zaman adımını 1 fs olarak ayarlayın.
    2. Bağlanmamış etkileşimlerin kesme mesafesini, periyodik sınır koşulu ve hesaplama verimliliği göz önüne alındığında simülasyon kutusunun uzunluğunun yarısından daha az olan 12 şolarak ayarlayın.
    3. Uzun menzilli Coulombic etkileşimlerini tanımlamak için parçacık-parçacık-parçacık-ağ (PPPM) algoritmasını kullanın ve yüksek doğruluk için uzun menzilli çözücü tarafından hesaplanan atom başına kuvvetlerdeki göreceli hatayı 10-5 olarak ayarlayın.
  2. Çatlak profilini düzeltin. LAMMPS'deki Grup Molekülleri komutuyla profil üzerindeki asfalt moleküllerini seçin. Asfalt moleküllerinin hareketlerini önlemek için LAMMPS'deki Fix Spring/Self komutunu kullanarak asfalt molekülleri üzerindeki kısıtlamaları uygulayın.
  3. Dengeyi sağlayın
    1. Tüm simülasyon kutusunu, 300 K sıcaklık ve 1 atm basınç ile izotermal-izobarik (NPT) topluluk altında 500 ps sonra tamamen rahat tutun.
    2. Asfalt kütlesini, Termal komutu kullanarak sıcaklık, basınç, yoğunluk ve enerji değerlerini sürekli inceleyerek deneysel ölçümlerin41'inin 0.95-1.05 g /cm3'ünün istenen yoğunluk değerine dengelenmesini sağlayın.
    3. Tamamen rahat bir duruma ulaşmak için potansiyel enerjinin ve ortalama kare yer değiştirmenin (MSD) tüm sistemdeki yakınsamasını kontrol edin.
  4. Kendi kendini iyileştirme işlemini gerçekleştirin.
    1. NPT topluluğunun altındaki tüm simülasyon kutusunu 300 K sıcaklık ve 1 atm basınçla ayarlayın.
    2. Asfalt moleküllerinin çatlak bölgesinin konturu üzerindeki kısıtlamasını kaldırın.
    3. Simülasyon kutusunun boyutunu ve atomların koordinatlarını izleyip kaydedin ve son işlem için Dump komutunu kullanın.
    4. Rastgele hataları azaltmak için kendi kendini iyileştirme işlemi sırasında simülasyon sonuçlarının ortalamasını, üç farklı başlangıç hızı tohumuna sahip üç bağımsız konfigürasyon üzerinden alır.

3. Son işleme

  1. Kendi kendini iyileştirme davranışlarını görselleştirin. Simülasyon ilerlemesini görselleştirmek için Görselleştirme Aracı OVITO56'yı açın ve ardından yörünge dosyalarını LAMMPS55 tarafından oluşturulan lammpstrj biçiminde açın. Kendi kendini iyileştirme sürecinin anlık görüntülerini kaydedin ve Render komutunu kullanarak asfalt moleküllerinin yollarını izleyin.
  2. Atom numarasının konturunu analiz edin. Atomların koordinatlarını, LAMMPS'den çıkarılan yörünge dosyalarından veri analizi ve grafik yazılımına aktarın. Tüm sistemdeki atomların koordinatlarını yz düzlemine yansıtın. YZ düzleminin farklı alanlarındaki atom numaralarını kaydedin ve konturu farklı renklerle çizin.
  3. Atom hareketliliğini ve göreceli konumunu analiz edin.
    1. Farklı asfalt bileşenlerinin atom hareketliliğini, Hesaplama msd komutunu kullanarak ortalama kare yer değiştirmesi (MSD) ile analiz edin.
    2. LAMMPS'deki Compute rdf komutunu kullanarak, grafen modifiye edilmiş asfalt sistemleri sistemi için 15 şve 35 şçatlak genişliklerine sahip radyal dağılım fonksiyonları (RDF) eğrileri ile grafen ve asfalt molekülleri arasındaki bağıl konumları hesaplayın.
    3. Asfalt yoğunluğunun grafen levhadan uzaklığın bir fonksiyonu olarak nasıl değiştiğini kontrol etmek için RDF eğrilerini çizin.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Atom sayısının konturu
Saf asfalt ve grafen modifiye asfalt modellerinin atom sayısının konturları, maviden kırmızıya renk çubuğunun 0 ila 28 arasında değişen atom numaralarını sergilediği Şekil 3'te gösterilmiştir. Şekil 3a-c, çatlak ucunda ve çatlak yüzeyinde grafen ile modifiye edilmiş saf asfalt ve asfalt nanokompozitlerinde 15 şçatlak genişliğine sahip yapıların atom sayısının konturunu göstermektedir. Saf asfalt için, tam iyileşme yaklaşık 300 ps'den sonra gerçekleşir. Kendi kendini iyileştirme davranışı, çatlak ucunun etrafındaki alan 50 ps'den sonra mavi renkle erimiş künt bir şekil haline geldiğinden ve birkaç asfalt molekülü çatlak ucunun ortasındaki iki çatlak yüzeyini köprülediğinden, çatlak ucunun alanından başlar. Konturdaki yeşil renk, çatlak bölgesinin tam olarak kendi kendini iyileştirme aşaması olan dökme asfaltı sunar. Yaklaşık 100 ps'de, çatlak bölgesi neredeyse küçük bir boşlukla kapanır ve ilk çatlak yüzeylerinin renkleri yeşile dönüşür, bu da kendi kendini iyileştirme işleminin bu alanlarda bittiğini gösterir; Bununla birlikte, hala kendi kendini iyileştirecek bazı mavi ve beyaz alanlar vardır. Yaklaşık 300 ps'den sonra, çatlak bölgesinin renginin çoğu, asfalt kütlesininkiyle aynı olan yeşile dönüşmüştür, bu da kendi kendini iyileştirme işleminin tamamlandığını gösterir. Şekil 3b'de gösterildiği gibi, kendi kendini iyileştirme işlemi, grafen tabakayı çatlağın üstüne ekledikten sonra önemli ölçüde değişmez. Kendi kendini iyileştirme sürecinin tamamlanması yaklaşık 500 ps sürer ve çatlak bölgesi 50 ps'de keskin bir şekilde azalır ve 200 ps'de neredeyse kaybolur. Çatlak ucunun üstündeki grafen levhanın, çatlak yüzeyinin kendi kendini iyileştirme süreci üzerinde çok az etkisi var gibi görünmektedir. Bununla birlikte, grafenin çatlak yüzeyinin soluna yerleştirilmesi, konturdaki kırmızı çizginin grafen tabakası olduğu Şekil 3c'de gösterildiği gibi, kendi kendini iyileştirme sürecini önemli ölçüde hızlandırabilir. Kendi kendini iyileştirme süresi, saf asfaltın yarısı kadar olan yaklaşık 200 ps'ye kısaltılır. Çatlak genişliği 20 ps'de önemli ölçüde azalır ve kütleden gelen asfalt molekülleri grafen alanına hareket etme ve çatlak alanını doldurma eğilimindedir. Çatlak bölgesi neredeyse 150 ps'de kaybolur, ancak alttaki alanların bazıları mavi kalır. Kendi kendini iyileştirme sürecinin 50 ps'sinden sonra, çatlak alanı işlemin sonunu gösteren mavi renkle doludur.

35 şçatlak genişliğine sahip modellerin kendi kendini iyileştirme süreci, 15 şçatlak genişliğine sahip modellerin neredeyse iki katı kadar sürerken, saf asfaltın kendi kendini iyileştirme süreci yaklaşık 1.000 ps sürer. Kendi kendini iyileştirme davranışı çatlak ucu bölgesinde başlar ve çatlak şekli 100 ps'de küçülür ve düzensiz hale gelir. Çatlak bölgesinin çoğu, çatlak bölgesinin ortasında küçük bir boşluk bırakılarak 500 ps iyileşir. Kendi kendini iyileştirme işlemini 500 ps daha gerçekleştirdikten sonra, kendi kendini iyileştirme işlemi tamamlanana kadar çatlak bölgesi asfalt molekülleri ile doldurulur. Grafen levha, Şekil 3e'nin kırmızı çizgisinde gösterildiği gibi çatlak ucunun üstünde bulunur. Kendi kendini iyileştirme süresi, saf asfalta yakın olan yaklaşık 1.100 ps'dir. Bununla birlikte, çatlak şekli farklı şekilde değişir. Çatlak alanını yaklaşık 400 ps'de köprüleyen bazı asfalt molekülleri vardır, bu da kendi kendini iyileştirme sürecini ilerletebilir. Şekil 3f'de gösterildiği gibi, grafen tabakası sol çatlak yüzeyine yerleştirildiğinde kendi kendini iyileştirme davranışları önemli ölçüde iyileştirilebilir. 15 şçatlak genişliğine sahip modele benzer bir fenomen gözlemlenebilir: asfalt kütlesindeki asfalt moleküllerinin bazıları grafen alanına hareket etme eğilimindedir ve grafen tabakasının etrafına sarılır, bu da çatlak alanını önemli ölçüde azaltabilir ve kendi kendini iyileştirme sürecine yardımcı olabilir. Çatlağın genişliği, ilk çatlak genişliğinin yaklaşık yarısına sadece 50 ps azalır ve çatlak alanının çoğu yaklaşık 300 ps'de iyileşir. Tüm kendi kendini iyileştirme süreci yaklaşık 600 ps sürer ve çatlak bölgesinin çoğu kaybolur; bu, saf asfalt tarafından alınan sürenin sadece yarısını alır.

Figure 3
Şekil 3: Kendi kendini iyileştirme işlemi sırasında atom numarasının konturu. (a) saf asfalt, (b) çatlak ucunda grafen ve (c) çatlak ucunun sol yüzeyinde grafen için 15 şçatlak genişliğine sahip modeller ve (d) saf asfalt için 35 şçatlak genişliğine sahip modeller, (e) çatlak ucunda grafen, kendi kendini iyileştirme işlemi sırasında atom numarasının konturu, ve (f) çatlak ucunun sol yüzeyindeki grafen. Noktalı kara kutular grafenin yerlerini ifade eder. Maviden kırmızıya renk çubuğu, konturda 0 ila 28 arasında değişen atom sayılarını temsil eder. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Moleküler etkileşimler
Saf asfalt ve grafen modifiye asfalt kompozitleri arasındaki kendi kendini iyileştirme davranışlarındaki farkı araştırmak için, Şekil 4'te gösterildiği gibi, kendi kendini iyileştirme işlemi sırasında moleküler etkileşimler ve hareketler yakalanır ve analiz edilir. Şekil 4a'dan, asfalten, polar aromatikler ve naftan aromatikleri gibi aromatik moleküllerin, grafen çatlak ucunun üst alanına yerleştirildiğinde grafen tabakası tarafından π π istifleme yoluyla çekildiği gözlemlenebilir. Bu asfalt molekülleri grafen tabakası tarafından sıkıca yakalanır ve çatlak bölgesinin mahallesine kolayca yayılamaz veya çatlağı dolduramaz, bu da kendi kendini iyileştirme sürecini bir dereceye kadar engeller. Bununla birlikte, kendi kendini iyileştirme davranışları esas olarak çatlak yüzeyine yakın asfalt moleküllerinden kaynaklanmaktadır ve bu moleküllerin üst alandaki etkisinin daha fazla araştırılması gerekmektedir. Şekil 4b'den, çatlak yüzeyindeki polar aromatik molekülün, diğer çatlak yüzeyindeki grafen tabakası tarafından çekildiği ve bunun da yakındaki naften aromatik molekülünün çatlak alanına geçme olasılığını daha da artırabileceği gözlenmiştir. Grafen levha tarafından çekilen toplanan asfalt molekülleri, çatlak bölgesini saf asfalttan daha yüksek bir hızda paketleyebilir ve grafen modifiye edilmiş asfalt nanokompozitinin kendi kendini iyileştirme kabiliyeti geliştirilebilir. Sol çatlak yüzeyinde grafen ile modifiye edilmiş 35 şçatlak genişliğine sahip modelin kendi kendini iyileştirme süreci Şekil 4c'de gösterilmiştir. Polar aromatik moleküller, kendi kendini iyileştirme başladığında π π istifleme yoluyla grafen tabakası tarafından çekilir ve bu asfalt molekülleri, Şekil 3f'de gösterildiği gibi grafen tabakasının etrafını hızla sarabilir ve çatlak bölgesinin alanını azaltabilir. Bu, grafenin çatlak yüzeyinin etrafına yerleştirildiğinde kendi kendini iyileştirmenin ilk aşamasında önemli bir rol oynadığını gösterir. 15 şçatlak genişliğine sahip saf asfaltın kendi kendini iyileştiren bir görüntüsü Şekil 4d'de gösterilmiştir. Doygunluğun zincir yapısının, moleküller birbirleriyle dolaşıp çatlak yüzeyini köprüleyebildiği için kendi kendini iyileştirme süreci için önemli olduğu açıkça gözlemlenebilir. Doygunluk molekülleri ile asfalt moleküllerinin yan zincirleri arasındaki bu köprüleme etkisi, paketleme verimliliğini önemli ölçüde artırabilir ve kendi kendine iyileşme süresini azaltabilir. Ayrıca asfaltan, polar aromatikler ve naftan aromatikleri gibi poliaromatik halkalara sahip asfalt moleküllerinin, π π istifleme ile çatlak yüzeyinde kendilerini yeniden yönlendirdikleri gözlenmektedir. Bu yeniden yönlendirme, asfalt moleküllerinin paralel yönde hareket etmesini sağlar ve çatlak yüzeylerini daha da kapatan çatlak ıslatmasına katkıda bulunur.

Figure 4
Şekil 4: Kendi kendini iyileştirme işlemi sırasında saf asfalt ve grafen modifiye asfalt nanokompozitlerinin bağlanmamış etkileşiminin ayrıntıları. (a) 15 şçatlak genişliğine ve çatlak ucunun üstünde grafene sahip model için, asfalttaki aromatik moleküller, grafen tabakası tarafından π π istifleme yoluyla çekilir. (b) 15 şçatlak genişliğine ve çatlak yüzeyinin sol tarafında grafene sahip model için, diğer çatlak yüzeyindeki polar aromatik moleküller, güçlü aromatik etkileşimler nedeniyle grafen yüzeyine hareket eder. Çatlak yüzeyinin sol tarafında (c) 35 şçatlak genişliği ve grafen bulunan model için, polar aromatik moleküller grafen tabakası tarafından çekilir ve böylece çatlak yüzeyinden çıkıntı yapar. (d) 15 şçatlak genişliğine ve saf asfalta sahip model için, çatlak yüzeyinde aromatik moleküllerin yeniden yönlendirilmesi ve kendi kendini iyileştirme işlemi sırasında doymuş moleküllerin zincir köprülenmesi ve dolaşıklığı vardır. Şekildeki mavi noktalı kutular ve mor noktalı kutular, sırasıyla π π istifleme ve yeniden yönlendirme davranışlarını gösterir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Asfalten, polar aromatikler ve naften aromatikleri de dahil olmak üzere aromatik moleküllerin kendi kendini iyileştirme işlemi sırasında çatlak yüzeyi etrafında yeniden yönlendirilmesi Şekil 5'te gösterilmiştir. Şekil 5a , kendi kendini iyileştirmeden önce izlenen moleküllerin naften aromatikleri ile polar aromatikler arasında ve asfalt ve polar aromatikler arasında neredeyse dik olduğunu göstermektedir. Asfalt ve diğer iki aromatik molekül arasındaki mesafe, aromatik moleküller arasındaki mesafeden daha büyük olan 13.3 Å'dır. 40 ps boyunca kendi kendini iyileştirdikten sonra, naften aromatik molekülü asfalt ve polar aromatikler arasındaki boşluğa yayılır ve diğer iki molekülle etkileşimde önemli bir rol oynar. Şekil 5b'de, polar aromatik molekül ile naften aromatik molekülü arasındaki mesafe ve açının 4.6 şve 89 ° olduğu gözlemlenebilir, bu da iki aromatik molekül arasındaki T şeklinde π π istifleme etkileşimini gösterir. Naften aromatik ve asfalt arasındaki açı ve mesafe sırasıyla 32 ° ve 4.6 Å'ya düşer. Bu, naften aromatikleri ve asfalt arasındaki bağ olmayan etkileşimlerin, yönlerinin kademeli olarak dönmesine ve ayarlanmasına neden olduğunu ve çatlak yüzeyinin ıslanmasına katkıda bulunduğunu gösterir. Üç molekülün oryantasyonları 50 ps'den sonra neredeyse paraleldir, çünkü aralarındaki açılar Şekil 5c'de gösterildiği gibi 26 ° ve 35 ° 'dir. Aralarındaki mesafe 4.0 Å'nın altına düşer, bu da π π istiflemenin paralel yapıyı kolaylaştırdığını ve aromatik molekülleri birbirine yaklaştırdığını gösterir. Genel olarak, çatlak yüzeyindeki yeniden yönlendirme, moleküller arası mesafeyi kısaltan ve aralarındaki çekimi artıran asfalt moleküllerinin etkileşimini teşvik eder. Asfalt moleküllerinin yeniden yönlendirilmesi ve difüzyonu, çatlak bölgesinin doldurulmasına yardımcı olur ve kendi kendini iyileştirme sürecini hızlandırır.

Figure 5
Şekil 5: Kendi kendini iyileştirme işlemi sırasında asfalt moleküllerinin yeniden yönlendirilmesi. Asfalt molekülleri arasındaki açılar ve mesafeler (a) kendi kendini iyileştirmeden önce, (b) 40 ps'den sonra ve (c) 50 ps'de . Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Asfalt bileşenlerinin hareketliliği
Asfaltın kendi kendini iyileştirme davranışlarında farklı bileşenlerin rollerini nicel olarak anlamak için, asfalt kompoziti için merkez kütlenin MSD'si, kendi kendini iyileştirme işlemi sırasında geçiş hareketliliğini temsil edecek şekilde hesaplanır:

Equation 2

burada r i(t),i parçacığının t zamanındaki konum vektörüdür ve açısal parantez, seyahat mesafesinin ortalama değerini gösterir. Saf asfalt ve grafen modifiye asfaltın MSD değerleri izlenerek Şekil 6'da gösterilmiştir. Şekil 6a-c, 15 şgenişliğinde çatlak ile asfalt kompozitin MSD'sini gösterirken, 35 şgenişliğinde çatlağa sahip olanlar Şekil 6d-f'de gösterilmiştir. Doygunlukların asfaltın kendi kendini iyileştirme davranışlarında en aktif bileşen olduğu, asfaltın ise en az aktif olduğu gözlemlenebilir. Bunun iki olası nedeni vardır: biri moleküler kütle ile ilgilidir, çünkü asfaltanlar asfaltta en yüksek moleküler kütleye sahiptir ve çatlak bölgesini daha az hareket ettirebilir ve doldurabilirler. Diğeri ise, diğer bileşenlerden daha yüksek hareketliliğe sahip olan ve çatlak yüzeyinde dolaşma ve gerilme olasılığı daha yüksek olan doyurucuların zincir benzeri yapısıdır. Polar aromatiklerin hareketliliği naften aromatiklerinden daha yüksektir; bunun nedeni, polar aromatiklerin daha yüksek moleküler kütlesi ve polaritesidir. Kükürt atomları gibi polar aromatikler üzerindeki polar atomlar, asfaltenlerle bir H-bağı oluşturabilir ve hareketlilik engellenebilir. Çatlak ucunun üst alanında ve sol çatlak yüzeyinde grafen modifiye asfalt için MSD rakamları Şekil 6b ve Şekil 6c'de gösterilmiştir. Şekil 6b'de grafenin MSD'sinin asfalt bileşenlerininkinden daha düşük olduğu görülebilir, çünkü grafen en büyük hacme sahiptir ve asfalt nanokompozitlerinde en yüksek moleküler kütleye sahiptir. Asfalt bileşenlerinin MSD değerleri saf asfaltınkinden nispeten daha düşüktür; Bunun nedeni, bu moleküller ve grafen arasındaki etkileşimlerin asfalt moleküllerinin hareketliliğini engellemesi ve kendi kendini iyileştirme sürecini yavaşlatmasıdır. Bununla birlikte, grafen sol çatlak yüzeyine yerleştirildiğinde, polar aromatiklerin, naften aromatiklerinin ve grafenin hareketlilikleri saf asfalta kıyasla önemli ölçüde iyileşir. Bu, grafenin kendi kendini iyileştirme sürecinde önemli bir rol oynadığını ve asfalttaki aromatik moleküllerle etkileşimlerinin asfaltın kendi kendini iyileştirme sürecine katkıda bulunduğunu göstermektedir. Şekil 6d'deki 35 şgenişliğindeki çatlak kasa için, saf asfaltın MSD'si, asfaltan, polar aromatikler, naften aromatikleri ve doygunlukların MSD'si artan bir şekilde değiştiğinden, 15 şçatlak genişliğine sahip kasanınkine benzer bir eğilim izler. Çatlak ucunun üst bölgesine grafen yerleştirilirken, doygunluğun MSD'si yaklaşık 15 Å2 azalır. Asfalt kütlesindeki grafen tabakalarının varlığı, doygunluk moleküllerinin hareketli alanını dikey olarak etkiler ve kendi kendini iyileştirme yollarını önler. Şekil 6f'den, asfalten, polar aromatikler ve naften aromatiklerinin MSD değerlerinin saf asfalta kıyasla iyileştiği, doygunlukların MSD'sinin ise biraz azaldığı gözlemlenebilir. Grafen, özellikle aromatik içeren moleküllerle, kendi kendini iyileştirme sürecinin iyileştirilmesinden oldukça sorumludur. Grafen ve asfalten, polar aromatikler ve naften aromatikleri arasındaki π π istifleme etkileşimleri, bu asfalt moleküllerinin hareketliliğini arttırır ve çatlak bölgesinde istikrarlı bir paketleme yapısı oluşturmaya yardımcı olur, bu da asfaltın kendi kendini iyileştirme sürecini hızlandırır.

Figure 6
Şekil 6: Kendi kendini iyileştirme işlemi sırasında saf asfalt ve grafen modifiye asfalt moleküllerinin MSD'si. 15 şçatlak genişliğine sahip modeller için, (a) (b) çatlak ucunun üst kısmında ve (c) sol yüzeyde saf asfalt ve grafen modifiye asfaltın MSD'si sunulmaktadır. 35 şçatlak genişliğine sahip modeller için, (e) çatlak ucunun üst kısmında ve (f) sol çatlak yüzeyinde (d) saf asfalt ve grafen modifiye asfalt MSD'si sunulmuştur. X ekseni simülasyonun zamanını, Y ekseni ise kendi kendini iyileştirme işlemi sırasında asfalt bileşenlerinin ve grafen molekülünün MSD değerlerini temsil eder. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Kendi kendini iyileştirdikten sonra moleküler konumlar
Kendi kendini iyileştirme işlemi sırasında grafen ve asfalt molekülleri arasındaki bağıl yerleri araştırmak için, asfaltta grafen ve aromatik moleküller arasındaki radyal dağılım fonksiyonları hesaplanmış ve Şekil 7'de gösterilmiştir. Şekil 7a-c, kendi kendini iyileştirme işleminden önce ve sonra 15 şçatlak genişliğine sahip modelin RDF'sini göstermektedir. Asfaltta bulunan aromatik moleküllerin, özellikle polar aromatik moleküller ve naften aromatik moleküller olmak üzere, kendi kendini iyileştirme sürecini takiben grafen tabakasına yaklaştığı görülebilir. Şekil 4'te belirtildiği gibi, grafen ile asfalten, polar aromatikler ve naften aromatikleri gibi aromatik moleküller arasında güçlü π π istifleme etkileşimleri vardır, bu da grafen tabakasının bu molekülleri çatlak yüzeyine doğru çekmesine neden olur. Bununla birlikte, asfaltın kendi kendini iyileştirmeden önce ve sonra g (r) değerlerindeki fark, polar aromatikler ve naften aromatiklerininki kadar önemli değildir. Bunun nedeni, asfalt moleküllerinin polar aromatik ve naften aromatik moleküllerinden daha yüksek bir moleküler kütle ve hacim elde etmeleri, grafen bölgesine dönmelerini ve dağılmalarını ve çatlak bölgesini doldurmalarını zorlaştırmasıdır. 4.0 şiçindeki grafen ve polar aromatik veya naftan aromatik molekülleri arasındaki artmış g (r) değerleri, π-π istifleme için tipik etkileşim mesafesi içindedir ve 4.0 Å'nın üzerindeki artan g (r) değerleri, moleküler etkileşimlerin kombinasyonundan ve çatlak bölgesinin ortadan kaldırılmasından kaynaklanmaktadır. Kendi kendini iyileştirme işleminden önce ve sonra 35 şçatlak genişliğine sahip modelin RDF'si Şekil 7d-f'de gösterilmiştir. Kendi kendini iyileştirme işlemi boyunca grafen ve asfalt arasındaki 4.0 Å'nin üzerindeki g (r) değerleri, 15 şçatlak genişliğinden daha belirgindir; Bunun nedeni, asfaltın daha büyük çatlak bölgesinde grafene doğru dağılmak ve hareket etmek için daha fazla alana sahip olmasıdır. 4.0 şiçindeki g(r) değerleri, naften aromatikleri için polar aromatiklerden daha önemlidir; bunun nedeni daha küçük moleküler kütle ve naften aromatik moleküllerinin daha iyi difüzyon kabiliyetidir.

Figure 7
Şekil 7: Sol çatlak yüzeyindeki grafen ile asfalt bileşenleri arasındaki RDF değerleri. Sol çatlak yüzeyindeki grafen ile (a) asfaltan, (b) polar aromatikler, (c) 15 şçatlak genişliğine sahip modelden naftan aromatikler, (d) asfalten, (e) polar aromatikler ve (f) 35 şçatlak genişliğine sahip modellerden naften aromatikleri arasındaki RDF değerleri. X ekseni iki molekülün uzaklığını, Y ekseni ise RDF değerlerini temsil eder. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Protokol bölümündeki kritik adımlar aşağıdaki gibidir: adım 1.4 - Dört tip asfalt molekülünü oluşturun ve paketleyin; adım 1.5 - Asfalt yapısını çatlak ile inşa edin; adım 2.3 - Dengeyi sağlamak; adım 2.4 - Kendi kendini iyileştirme işlemini gerçekleştirin. Bu adımlar, protokolün en uyumlu ve önemli içeriğini gösterir. Eklenen çatlağın istenen şekillerini oluşturmak için, paketleme işlemi Materials Studio'daki normal ambalajlamaya kıyasla değiştirilir. Çatlak şekli simülasyon kutusunun içinde oluşturulur ve doldurulur ve daha sonra asfalt molekülleri simülasyon kutusunun diğer kısmına paketlenir. Bundan sonra, yedek asfalt molekülleri, oluşturulan çatlak konturunun etrafında silinir. MD simülasyonlarının sınırlaması, zaman ölçeği ve uzunluk ölçeğinin, simülasyonların saniye ve metre57'ye kadar analiz edilebildiği sonlu elemanlar yöntemi gibi geleneksel yöntemlere kıyasla nanosaniye ve nanometre sırasına göre nispeten küçük olmasıdır. Bu yöntemin önemi, geleneksel yaklaşımlarla ulaşılması zor olan nanoyapı evrimini, moleküler etkileşimleri ve hareketleri yakalayarak asfalt ve grafen modifiye edilmiş asfaltın atomistik düzeyde kendi kendini iyileştirme mekanizmasını ortaya çıkarabilmesidir58. Kendi kendini iyileştirme mekanizması, araştırmacıların ve mühendislerin nanomalzemeleri uygun alana uygulamalarına ve asfaltı verimli bir şekilde geliştirmelerine yardımcı olabilir. Bu tekniğin gelecekteki uygulaması, moleküler yapıyı iyi bir şekilde izleyebilmesi ve kusurlar, katlanmış yapılar ve fonksiyonel gruplar gibi nanomalzemelerin diğer değişkenlerinin etkisini araştırmaya yardımcı olmasıdır. Bu teknik, asfalt nanokompozitlerinin kendi kendini iyileştirme davranışlarını çok ölçekli bir açıdan gözlemlemek için diğer yaklaşımlarla da birleştirilebilir. Asfaltın kendi kendini iyileştirme özellikleri iyice anlaşılabilir ve gelecekte önemli ölçüde geliştirilebilir.

Grafen, kendi kendini iyileştirme sürecinde arayüz ve bileşenlerin değişmesinde ve geçişinde kritik öneme sahiptir. Grafen tabakasını yerleştirmeden, doygunluk kendi kendini iyileştirme sürecinde önemli bir rol oynar, çünkü doygunlukların zincir yapısı birbirleriyle dolaşabilir ve çatlak yüzeyini köprüleyebilir. Doygunluk molekülleri ile asfalt moleküllerinin yan zincirleri arasındaki köprüleme etkisi, paketleme yoğunluğunu güçlü bir şekilde artırabilir ve kendi kendini iyileştirme sürecinin süresini azaltabilir. Ayrıca asfalten, polar aromatikler ve naftan aromatikleri gibi poliaromatik halkalara sahip asfalt molekülleri, π π istifleme ile çatlak yüzeyinde kendilerini yeniden yönlendirirler, bu da asfalt moleküllerinin paralel yönde hareket etmesini sağlar ve çatlak ıslatmasına katkıda bulunur ve çatlak yüzeylerini kapatır. Grafen eklenmesiyle, çatlak yüzeyinin bir tarafındaki polar aromatik moleküller, çatlak yüzeyinin diğer tarafındaki grafen tabakası tarafından çekilir ve bu da yakındaki naften aromatik moleküllerinin çatlak alanına girme olasılığını daha da artırabilir. Grafen levha tarafından çekilen toplanan asfalt molekülleri, çatlak bölgesini saf asfalttakilerden daha yüksek bir hızla doldurabilir ve grafen modifiye asfalt nanokompozitinde kendi kendini iyileştirme kabiliyeti önemli ölçüde iyileştirilir. Asfalt molekülleri, asfalt matrisinde daha yüksek moleküler kütleye ve hacme sahiptir, bu da grafen kısmına dağılmalarını ve çatlak bölgesini doldurmalarını zorlaştırır. Naften aromatikleri, polar aromatiklerden daha hızlı harekete sahiptir, bu da naften aromatik moleküllerinin daha küçük moleküler kütlesi ve daha iyi difüzyon kabiliyetinden kaynaklanmaktadır39.

Bu çalışmada, saf asfalt ve grafen modifiye asfalt nanokompozitlerinin kendi kendini iyileştiren özellikleri, MD simülasyonları kullanılarak farklı çatlak genişlikleri ve grafen yerleri göz önünde bulundurularak araştırılmıştır. Kendi kendini iyileştirme davranışının çatlak ucu bölgesinden başladığı, keskin ucun künt ve bulanık hale geldiği gözlenir. Çatlak sınırındaki asfalt molekülleri, çatlağın genişliğini azaltmak ve boşluğu doldurmaya devam etmek için dağılabilir. Tam kendi kendini iyileştirme işlemi, çatlak alanının atom yoğunluğu asfalt kütlesininkiyle aynı olduğunda doğrulanır. MD simülasyonları, kendi kendini iyileştirme işlemi sırasında asfalt matrisindeki moleküler etkileşimleri ve zincir hareketini ortaya çıkarmaya yardımcı olabilir. Asfalt moleküllerinin dolaşıklığı ve yeniden yönlendirilmesi, kendi kendini iyileştirme davranışlarında önemli bir rol oynamaktadır. Grafen tabakasının dahil edilmesiyle kendi kendini iyileştirme oranı, konumuna göre belirlenir. Çatlak ucu alanında bulunan grafen levha için, asfalt moleküllerinin hareketi engellenir ve çatlak bölgesine kolayca yayılamaz. Çatlak bölgesinin yanındaki grafen tabakası için, asfalt molekülleri, π-π istifleme etkileşimi nedeniyle grafen tabakası tarafından çekilir ve çatlak bölgesinde kolayca toplanır, bu da artan bir kendi kendini iyileştirme oranını gösterir. Simülasyon sonuçları, asfaltın nanomalzemelerle modifiye edilmesinin, akıllı asfalt kaplamaların geliştirilmesi için büyük potansiyele sahip olan hem termomekanik hem de kendi kendini iyileştirme özelliklerini geliştirebileceğini göstermektedir. MD simülasyonlarına dayanan asfalt nanokompozitlerinde kendi kendini iyileştirme mekanizmasının temel anlayışı, nanomalzemelerin optimum alanda verimli bir şekilde manipüle edilmesini kolaylaştırabilir, bu da istenen özelliklere ve işlevlere sahip asfalt nanokompozitlerinin gelişmiş tasarımına faydalıdır.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Yazarların beyan edecekleri herhangi bir çıkar çatışması yoktur.

Acknowledgments

Yazarlar, Hong Kong Şehir Üniversitesi Stratejik Araştırma Hibesi'nin Proje No. 7005547, Hong Kong Özel İdari Bölgesi, Çin'in Araştırma Hibeleri Konseyi'nin (RGC) Proje No'lu desteği için minnettardır. R5007-18 ve Shenzhen Bilim ve Teknoloji İnovasyon Komitesi'nden JCYJ20170818103206501 hibesi kapsamında destek.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Atomistic models of asphalt and graphene/Materials Studio BIOVIA Materials Studio 8.0 The atomistic models are built for molecular dynamics simulations.
Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator Package Sandia National Laboratories lammps-stable20 The equilibrium is achieved under NPT ensemble, and the atomistic models get self-healed.
OVITO Materials Science Department of Technische Universität Darmstadt, Germany ovito-basic-3.1.0-win64 The self-healing behaviors of the atomistic models are visualized.
Origin OriginLab Origin 2018 64Bit The contours of the atom numbers of the trajectory are drawn and analyzed.

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Sun, D., et al. A comprehensive review on self-healing of asphalt materials: Mechanism, model, characterization and enhancement. Advances in Colloid and Interface Science. 256, 65-93 (2018).
  2. Hung, A. M., Mousavi, M., Fini, E. H. Implication of wax on hindering self-healing processes in bitumen. Applied Surface Science. 523, 146449 (2020).
  3. Lv, Q., et al. Investigating the asphalt binder/mastic bonding healing behavior using bitumen bonding strength test and X-ray Computed Tomography scan. Construction and Building Materials. 257, 119504 (2020).
  4. Liang, B., et al. Review on the self-healing of asphalt materials: Mechanism, affecting factors, assessments and improvements. Construction and Building Materials. 266, 120453 (2021).
  5. Xu, S., et al. Self-healing asphalt review: From idea to practice. Advanced Materials Interfaces. 5, 1800536 (2018).
  6. Tabaković, A., Schlangen, E. Self-healing Materials, Advances in Polymer Science. , Chapter 335 285-306 (2015).
  7. García, Á Self-healing of open cracks in asphalt mastic. Fuel. 93, 264-272 (2012).
  8. Karimi, M. M., Amani, S., Jahanbakhsh, H., Jahangiri, B., Alavi, A. H. Induced heating-healing of conductive asphalt concrete as a sustainable repairing technique: A review. Cleaner Engineering and Technology. 4, (2021).
  9. Gulisano, F., Gallego, J. Microwave heating of asphalt paving materials: Principles, current status and next steps. Construction and Building Materials. 278, 121993 (2021).
  10. García, Á, Schlangen, E., Ven, M. vd, Bochove, G. v Optimization of composition and mixing process of a self-healing porous asphalt. Construction and Building Materials. 30, 59-65 (2012).
  11. Aguirre, M. A., Hassan, M. M., Shirzad, S., Daly, W. H., Mohammad, L. N. Micro-encapsulation of asphalt rejuvenators using melamine-formaldehyde. Construction and Building Materials. 114, 29-39 (2016).
  12. Su, J. -F., Qiu, J., Schlangen, E., Wang, Y. -Y. Experimental investigation of self-healing behavior of bitumen/microcapsule composites by a modified beam on elastic foundation method. Materials and Structures. 48 (12), 4067-4076 (2014).
  13. Yoo, D. Y., Kim, S., Kim, M. J., Kim, D., Shin, H. O. Self-healing capability of asphalt concrete with carbon-based materials. Journal of Materials Research and Technology-Jmr&T. 8 (1), 827-839 (2019).
  14. Qin, Z., Jung, G. S., Kang, M. J., Min Jeong, M. J. The mechanics and design of a lightweight three-dimensional graphene assembly. Science Advances. 3 (1), 1601536 (2017).
  15. Jung, G. S., Yeo, J., Tian, Z., Qin, Z., Buehler, M. J. Unusually low and density-insensitive thermal conductivity of three-dimensional gyroid graphene. Nanoscale. 9 (36), 13477-13484 (2017).
  16. Campbell, P. G., Worsley, M. A., Hiszpanski, A. M., Baumann, T. F., Biener, J. Synthesis and functionalization of 3D nano-graphene materials: Graphene aerogels and graphene macro assemblies. Journal of Visualized Experiments: JoVE. (105), e53235 (2015).
  17. Li, H., et al. Induction heating and healing behaviors of asphalt concretes doped with different conductive additives. Advances in Materials Science and Engineering. 2019, 1-10 (2019).
  18. Moreno-Navarro, F., Sol-Sánchez, M., Gámiz, F., Rubio-Gámez, M. C. Mechanical and thermal properties of graphene modified asphalt binders. Construction and Building Materials. 180, 265-274 (2018).
  19. Liu, J., Hao, P., Dou, Z., Wang, J., Ma, L. Rheological, healing and microstructural properties of unmodified and crumb rubber modified asphalt incorporated with graphene/carbon black composite. Construction and Building Materials. 305, 124512 (2021).
  20. Wang, R., Qi, Z., Li, R., Yue, J. Investigation of the effect of aging on the thermodynamic parameters and the intrinsic healing capability of graphene oxide modified asphalt binders. Construction and Building Materials. 230, 116984 (2020).
  21. Gulisano, F., Crucho, J., Gallego, J., Picado-Santos, L. Microwave healing performance of asphalt mixture containing Electric Arc Furnace (EAF) slag and Graphene Nanoplatelets (GNPs). Applied Sciences. 10 (4), 1428 (2020).
  22. Li, C., Wu, S., Chen, Z., Tao, G., Xiao, Y. Improved microwave heating and healing properties of bitumen by using nanometer microwave-absorbers. Construction and Building Materials. 189, 757-767 (2018).
  23. Varma, R., Balieu, R., Kringos, N. A state-of-the-art review on self-healing in asphalt materials: Mechanical testing and analysis approaches. Construction and Building Materials. 310, 125197 (2021).
  24. Lau, D., Jian, W., Yu, Z., Hui, D. Nano-engineering of construction materials using molecular dynamics simulations: Prospects and challenges. Composites Part B: Engineering. 143, 282-291 (2018).
  25. Jian, W., Lau, D. Creep performance of CNT-based nanocomposites: A parametric study. Carbon. 153, 745-756 (2019).
  26. Wang, X. Q., Jian, W., Buyukozturk, O., Leung, C. K. Y., Lau, D. Degradation of epoxy/glass interface in hygrothermal environment: An atomistic investigation. Composites Part B: Engineering. 206, 108534 (2021).
  27. Jian, W., Lau, D. Understanding the effect of functionalization in CNT-epoxy nanocomposite from molecular level. Composites Science and Technology. 191, 108076 (2020).
  28. Hao, H., Tam, L. -h, Lu, Y., Lau, D. An atomistic study on the mechanical behavior of bamboo cell wall constituents. Composites Part B: Engineering. 151, 222-231 (2018).
  29. Qin, R., Zhou, A., Yu, Z., Wang, Q., Lau, D. Role of carbon nanotube in reinforcing cementitious materials: An experimental and coarse-grained molecular dynamics study. Cement and Concrete Research. 147, 106517 (2021).
  30. Jian, W., Wang, X., Lu, H., Lau, D. Molecular dynamics simulations of thermodynamics and shape memory effect in CNT-epoxy nanocomposites. Composites Science and Technology. 211, 108849 (2021).
  31. Jing, C., et al. Regenerated and rotation-induced cellulose-wrapped oriented CNT fibers for wearable multifunctional sensors. Nanoscale. 12 (30), 16305-16314 (2020).
  32. Yazdandoost, F., Mirzaeifar, R., Qin, Z., Buehler, M. J. Multiscale mechanics of the lateral pressure effect on enhancing the load transfer between polymer coated CNTs. Nanoscale. 9 (17), 5565-5576 (2017).
  33. Doblack, B. N., Allis, T., Davila, L. P. Novel 3D/VR interactive environment for MD simulations, visualization and analysis. Journal of Visualized Experiments: JoVE. (94), (2014).
  34. Xu, M., et al. Improved chemical system for molecular simulations of asphalt. Energy & Fuels. 33 (4), 3187-3198 (2019).
  35. Xu, G., Wang, H. Molecular dynamics study of oxidative aging effect on asphalt binder properties. Fuel. 188, 1-10 (2017).
  36. Nie, F., Jian, W., Lau, D. An atomistic study on the thermomechanical properties of graphene and functionalized graphene sheets modified asphalt. Carbon. 182, 615-627 (2021).
  37. Cui, B., Gu, X., Hu, D., Dong, Q. A multiphysics evaluation of the rejuvenator effects on aged asphalt using molecular dynamics simulations. Journal of Cleaner Production. 259, (2020).
  38. Sun, W., Wang, H. Self-healing of asphalt binder with cohesive failure: Insights from molecular dynamics simulation. Construction and Building Materials. 262, 120538 (2020).
  39. He, L., et al. Self-healing behavior of asphalt system based on molecular dynamics simulation. Construction and Building Materials. 254, 119225 (2020).
  40. Sun, D., Lin, T., Zhu, X., Tian, Y., Liu, F. Indices for self-healing performance assessments based on molecular dynamics simulation of asphalt binders. Computational Materials Science. 114, 86-93 (2016).
  41. Li, D. D., Greenfield, M. L. Chemical compositions of improved model asphalt systems for molecular simulations. Fuel. 115, 347-356 (2014).
  42. Redelius, P., Soenen, H. Relation between bitumen chemistry and performance. Fuel. 140, 34-43 (2015).
  43. Schulze, M., Lechner, M. P., Stryker, J. M., Tykwinski, R. R. Aggregation of asphaltene model compounds using a porphyrin tethered to a carboxylic acid. Organic & Biomolecular Chemistry. 13 (25), 6984-6991 (2015).
  44. Robertson, A. W., Warner, J. H. Atomic resolution imaging of graphene by transmission electron microscopy. Nanoscale. 5 (10), 4079-4093 (2013).
  45. Yang, L., Zhou, D., Kang, Y. Rheological properties of graphene modified asphalt binders. Nanomaterials (Basel). 10 (11), 2197 (2020).
  46. Zeng, W. B., Wu, S. P., Pang, L., Sun, Y. H., Chen, Z. W. The utilization of graphene oxide in traditional construction materials: Asphalt. Materials. 10 (1), 48 (2017).
  47. Li, R., Xiao, F., Amirkhanian, S., You, Z., Huang, J. Developments of nano materials and technologies on asphalt materials - A review. Construction and Building Materials. 143, 633-648 (2017).
  48. Yu, T., Zhang, H., Wang, Y. Multi-gradient analysis of temperature self-healing of asphalt nano-cracks based on molecular simulation. Construction and Building Materials. 250, 118859 (2020).
  49. Gao, C., Liu, T., Shuai, C., Peng, S. Enhancement mechanisms of graphene in nano-58S bioactive glass scaffold: mechanical and biological performance. Scientific Reports. 4, 4712 (2014).
  50. Maple, J. R., Dinur, U., Hagler, A. T. Derivation of force fields for molecular mechanics and dynamics from ab initio energy surfaces. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 85 (15), 5350-5354 (1988).
  51. Xu, M., Yi, J., Feng, D., Huang, Y. Diffusion characteristics of asphalt rejuvenators based on molecular dynamics simulation. International Journal of Pavement Engineering. 20 (5), 615-627 (2019).
  52. Wang, H., Lin, E., Xu, G. Molecular dynamics simulation of asphalt-aggregate interface adhesion strength with moisture effect. International Journal of Pavement Engineering. 18 (5), 414-423 (2017).
  53. Yu, J., et al. Insights on the capillary transport mechanism in the sustainable cement hydrate impregnated with graphene oxide and epoxy composite. Composites Part B: Engineering. 173, (2019).
  54. Zhou, X., et al. Evaluation of thermo-mechanical properties of graphene/carbon-nanotubes modified asphalt with molecular simulation. Molecular Simulation. 43 (4), 312-319 (2017).
  55. Plimpton, S. Fast parallel algorithms for short-range molecular-dynamics. Journal of Computational Physics. 117 (1), 1-19 (1995).
  56. Stukowski, A. Visualization and analysis of atomistic simulation data with OVITO-the Open Visualization Tool. Modelling and Simulation in Materials Science and Engineering. 18 (1), 015012 (2010).
  57. Chen, Z., Pei, J., Li, R., Xiao, F. Performance characteristics of asphalt materials based on molecular dynamics simulation-A review. Construction and Building Materials. 189, 695-710 (2018).
  58. Sun, D., Sun, G., Zhu, X., Ye, F., Xu, J. Intrinsic temperature sensitive self-healing character of asphalt binders based on molecular dynamics simulations. Fuel. 211, 609-620 (2018).

Tags

Mühendislik Sayı 183 asfalt grafen moleküler dinamik simülasyonları kendi kendini iyileştirme
Grafen Yapılarıyla Güçlendirilmiş Gelişmiş Kendi Kendini İyileştiren Asfalt: Atomistik Bir İçgörü
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Nie, F., Jian, W., Lau, D. Advanced… More

Nie, F., Jian, W., Lau, D. Advanced Self-Healing Asphalt Reinforced by Graphene Structures: An Atomistic Insight. J. Vis. Exp. (183), e63303, doi:10.3791/63303 (2022).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter