Valutazione analitica comparativa dei leganti MgO e CuO in nanocompositi polimerici e sistemi di produzione di nanoparticelle di ossido metallici

Summary

Questo studio presenta una valutazione analitica comparativa basata su dataset di nanocompositi polimerici basati su MgO e CuO, utilizzando analisi esterna di dataset di ossidi metallici, indici di performance basati su equazioni e interpretazione computazionale. L'analisi indica che i sistemi MgO mostrano un comportamento strutturale e termico comparativamente migliorato, mentre i sistemi CuO mostrano prestazioni funzionali migliorate, in particolare in applicazioni legate alla conduttività.

Abstract

Questo studio presenta un'indagine analitica comparativa basata su dataset di nanocompositi polimerici rinforzati con nanoparticelle di ossido metallico per valutare l'influenza dei leganti ossido di magnesio (MgO) e ossido di rame (CuO) sulle caratteristiche di prestazioni strutturali, meccaniche, termiche e funzionali. L'alcol polivinilico (PVA) è stato utilizzato come matrice polimerica per la valutazione comparativa dei sistemi di produzione nanocompositi basati su MgO e CuO. L'analisi è stata condotta utilizzando il Metal-Oxide Dataset, che comprende 120 osservazioni materiale-proprietà da sistemi nanocompositi polimerici basati su MgO e CuO. Le concentrazioni del binder di 1 peso, 3 peso e 5 peso percentuale sono state comparativamente valutate utilizzando indici di performance basati su equazioni, analisi di interazione multi-teste e modelli di classificazione computazionale basati su regole implementati in Python 3.11. La validazione statistica è stata effettuata utilizzando una validazione incrociata a 5 volte con cinque esecuzioni computazionali replicate, e tutti i risultati riportati sono stati espressi come media ± deviazione standard. L'analisi comparativa indica che i sistemi basati su MgO mostrano un comportamento di dispersione relativamente migliorato, una stabilità termica e caratteristiche di rinforzo meccanico, mentre i sistemi basati su CuO mostrano prestazioni funzionali migliorate, in particolare nelle applicazioni di produzione legate alla conduttività. Nel complesso, i risultati evidenziano l'importanza della selezione dei leganti nell'influenzare il comportamento dei nanocompositi polimerici all'interno di un quadro computazionale e analitico comparativo strutturato.

Introduction

I nanocompositi polimerici sono diventati anche una categoria promettente di materiali avanzati grazie alla loro leggera e migliorata caratteristiche meccaniche, termiche e^{funzionali 1}. L'uso di questi materiali nell'aerospaziale, nell'auto, nell'elettronica, nei dispositivi biomedici e nei rivestimenti protettivi ha reso necessaria una ricerca incessante su applicazioni di produzione di migliori prestazioni e durata^{dei materiali 2}. Le tendenze attuali nella nanotecnologia hanno evidenziato che l'ottimizzazione delle prestazioni dei nanocompositi polimerici è fortemente influenzata dalla dispersione delle nanoparticelle, dall'adesione interfacciale e dalla compatibilità legante–^{matrice 3}. La natura dei nanofiller e la scelta dei leganti appropriati determinano le relazioni interfacciali nel sistema^{composito 4}.

Le nanoparticelle di ossido metallico sono ampiamente utilizzate come rinforzo nei polimeri grazie alla loro elevata rigidità, stabilità termica, resistenza chimica e proprietà^{multifunzionali 5}. Nanoparticelle come MgO, CuO, ZnO e TiO 2 sono state dimostrate efficaci per aumentare la resistenza, la resistenza termica e le proprietà elettriche, oltre che l'attività^{antimicrobica 6}. Raggiungere un'elevata dispersibilità delle nanoparticelle e il legame interfacciale rimane difficile a causa dell'agglomerazione e dell'incompatibilità tra nanoparticelle inorganiche e polimeri^{organici 7}.

Le limitazioni di dispersione e interfacciale nei nanocompositi polimerici sono state superate introducendo approcci assistiti dal^{legante 8}. I leganti agiscono come agenti interfacciali, stabilizzando le nanoparticelle, migliorando l'adesione tra le fasi e trasferendo lo stress all'interfaccia tra la matrice e il filler⁹. I leganti sono importanti per migliorare l'integrità strutturale e le prestazioni funzionali dei nanocompositi. Riducendo l'agglomerazione e conferendo una distribuzione omogenea di nanoparticelle, il legante migliora la stabilità interfacciale e le prestazioni meccaniche e funzionali complessive del nanocomposito^{polimerico 10}.

I leganti ossidi di magnesio e ossido di rame hanno suscitato un interesse crescente grazie alle loro caratteristiche proprietà^{fisicochimiche 11}. I leganti MgO si caratterizzano per un'elevata stabilità termica, bassa solubilità chimica e supporto meccanico. Pertanto, è adatto per la gestione di carichi e alte^{temperature 12}. I leganti CuO sono migliori nel migliorare la conducibilità elettrica, l'attività antimicrobica e la reattività superficiale, facilitando così miglioramenti multifunzionali nei nanocompositi^{polimerici 13}.

Nella scienza e nell'industria, uno dei parametri di progettazione più importanti nello sviluppo dei nanocompositi polimerici è la scelta del^{legante 14}. Le prestazioni, la lavorabilità e la scalabilità della produzione industriale permettono di personalizzare il processo selezionando il legante MgO o CuO^{appropriato 15}. La comprensione sistematica del comportamento dei nanocompositi assistiti dal legante offre quindi una solida base per lo sviluppo di materiali avanzati per l'uso nell'ingegneria di nuova^generazione.

Il presente studio fornisce una valutazione analitica comparativa dell'influenza dei leganti MgO e CuO nei sistemi di nanocompositi polimerici, con particolare attenzione ai loro potenziali ruoli nella dispersione delle nanoparticelle, nelle interazioni interfacciali e nei meccanismi di trasferimento di carico all'interno della matrice polimerica. L'analisi evidenzia il comportamento specifico del materiale di entrambi i leganti in relazione alle tendenze di rinforzo composito e multifunzionali. Lo studio fornisce inoltre un quadro interpretativo che collega le interazioni interfacciali assistite dal legante alle proprietà meccaniche, termiche e funzionali dei nanocompositi polimero-ossido metallico. Questa analisi di confronto fornisce approfondimenti qualitativi e orientati all'applicazione su come i leganti MgO e CuO influenzino il comportamento composito, facilitando la selezione dei materiali per applicazioni ingegneristiche mirate. Linee guida per la selezione dei leganti basate sulle applicazioni: La ricerca proposta si basa su risultati sperimentali e analitici di proposte di progettazione pratiche per la selezione di leganti MgO o CuO per applicazioni strutturali o multifunzionali mirate, facilitando lo sviluppo scalabile e ottimizzato per le prestazioni di nanocompositi polimerici.

La ricerca sui nanocompositi polimerici ha studiato ampiamente i riempitivi a base di MgO e CuO, ma i loro effetti sulla dispersione delle nanoparticelle assistita dal legante, sull'interazione interfacciale, sulla stabilità termica, sul rinforzo meccanico e sul comportamento funzionale all'interno di una matrice polimerica definita sono sconosciuti. La maggior parte della ricerca si concentra su sistemi a ossidi isolati, implementazioni specifiche per applicazioni o formulazioni di materiali sperimentalmente indipendenti, rendendo difficili i confronti tra sistemi basati su MgO e CuO. Pochi studi hanno confrontato questi leganti in nanocompositi a base di alcol polivinilico (PVA) utilizzando una tecnica combinata di calcolo e indice di prestazione. Pertanto, questo lavoro ha confrontato il comportamento dei sistemi nanocompositi PVA incorporati in MgO e CuO utilizzando modellazione normalizzata dell'indice di prestazione, valutazione comparativa delle caratteristiche e analisi di categorizzazione specifica per raccoglitore. Invece di creare una superiorità di prestazioni universalmente confermata su tutti i sistemi polimerici, la ricerca esplora come i leganti MgO e CuO influenzino le tendenze di prestazioni strutturali, termiche, meccaniche, legate alla conducibilità e funzionali nel nanocomposito PVA scelto per applicazioni produttive.

Le migliorate caratteristiche fisicochimiche, meccaniche, elettriche e ambientali dei nanocompositi a ossido di metallo polimerico hanno suscitato interesse. Le nanostrutture a ossido metallici nei reticoli polimerici forniscono materiali multifunzionali per l'accumulo di energia, la bonifica ambientale, la conservazione biomedica, industriale e storica. Studi recenti mostrano che nanoparticelle di ossido metallici inorganici e polimeri producono nanocompositi con varie strutture e caratteristiche fisicochimiche migliorate. La sintesi, la funzionalizzazione delle superfici e la caratterizzazione sono i suoi temi principali. Questi progressi dimostrano come la dispersione delle nanoparticelle possa essere gestita per ottimizzare le prestazioni termiche, meccaniche e funzionali per le tecnologie^{moderne 17}.

L'integrazione accurata dei nanocristalli di ossido metallico in una matrice polimerica è fondamentale per ottimizzare le proprietà termiche, elettriche e chimiche. La modellazione di caratterizzazione per ottimizzazione multimodale dei leganti (M-MBOCM) si riferisce a un quadro analitico comparativo sviluppato per valutare le interazioni legante–polimero–nanoparticelle in molteplici domini di prestazione, inclusi caratteristiche strutturali, meccaniche, termiche e funzionali. Nel presente studio, il framework integra analisi basata su dataset, indici di performance basati su equazioni e valutazione comparativa computazionale per esaminare il comportamento relativo dei sistemi nanocompositi polimerici basati su MgO e CuO. Le tendenze comparative modellate indicano una variazione relativamente costante delle prestazioni tra i domini di proprietà materiale analizzati, supportando l'applicabilità delle strategie di progettazione nanocomposite assistite da leganti per potenziali applicazioni ingegneristiche come sistemi strutturali leggeri e materiali funzionali legati^{all'energia 18}.

Le nanostrutture a ossido metallico create con il metodo sol–gel di Pechini mostrano un'elevata capacità di adsorbimento e area superficiale per la rimozione dello Zn(II). L'evoluzione delle fasi influisce significativamente sulla dimensione del cristallide e sull'efficienza dell'adsorbito. Questi materiali dimostrano capacità di adsorbimento spontanee, riutilizzabili e altamente efficaci, rendendoli un'opzione economica per la bonifica dell'inquinamento^{idrico 19}.

I compositi polimero-ossidi metallici (PMC) presentano proprietà multifunzionali che superano quelle dei polimeri puri e, di conseguenza, possono trovare applicazioni nei settori dell'imballaggio, aerospaziale, elettronica, biomedico e costruzioni. Sono leggeri, sintonizzabili ed economici, il che aumenta le possibilità del settore. L'integrazione delle strategie di ingegneria dei materiali basate su MgO e CuO con la progettazione di nanocompositi polimerici è stata riconosciuta come un approccio importante per migliorare le prestazioni strutturali, l'ottimizzazione delle proprietà funzionali e la potenziale scalabilità dei sistemi compositi rinforzati con ossidi^{metallici 20}.

Le miscele polimeriche biodegradabili rinforzate con nanoparticelle di CuO mostrano proprietà antimicrobiche, elettriche e biocompatibili migliorate. Studi spettroscopici e strutturali confermano forti interazioni tra polimero e nanoparticelle, mentre spettroscopie ottiche e di conduttività rivelano un trasporto di carica potenziato. È stato dimostrato che i nanocompositi mostrano una buona inibizione batterica e una buona vitalità cellulare, e quindi possono essere utilizzati in imballaggi sostenibili e applicazioni^{biomediche 21}. I riempitivi Ag-CuO/rGO hanno dimostrato di potenziare efficacemente lo sviluppo della fase polare 2D e la conducibilità elettrica dei nanocompositi PVDF. Lo sviluppo di reti conduttive migliora significativamente le proprietà dielettriche minimizzando la perdita di energia. Questi nanocompositi hanno mostrato buone prestazioni in batterie a base di polimeri e dispositivi elettronici flessibili che richiedono elevate costanti dielettriche e conducibilità. Il rivestimento polimerico di nanoparticelle di ossido metallico è diventato un mezzo efficace per proteggere il patrimonio culturale. I nanomateriali come TiO2, ZnO, CuO e MgO offrono proprietà come autopulire, antimicrobici e consolidazione. Ricercatori recenti sottolineano la necessità di descrivere il trasporto delle nanoparticelle e l'importanza ecologica per garantire pratiche di conservazione sicure e sostenibili. L'uso di nanoriempitivi a ossido di metallo ha notevolmente migliorato le proprietà tribologiche dei nanocompositi polimerici. I più comunemente utilizzati sono l'allumina, l'ossido di zinco e l'ossido di titanio, che mostrano meno attrito e usura in diverse condizioni operative. Tutti questi miglioramenti evidenziano l'importanza dell'uso dei nanofiller nelle applicazioni aerospaziali e automobilistiche.

I nanocompositi polimerici rinforzati con ossidi metallici stanno diventando sempre più popolari, tuttavia gli effetti comparativi dei leganti MgO e CuO sul comportamento di dispersione, il contatto interfacciale e le prestazioni specifiche per applicazioni restano poco compresi. Solo pochi studi hanno confrontato direttamente come i parametri fisicochimici specifici del legante influenzino le prestazioni strutturali, termiche, meccaniche e funzionali dei sistemi a ossidi o delle implementazioni specifiche per applicazioni. Le procedure di selezione del raccoglitore per applicazioni ingegneristiche mirate sono anch'esse difficili da valutare senza un quadro di confronto coerente che incorpori evidenze bibliografiche, ricerche basate su dataset e valutazione dell'indice di prestazioni. I sistemi binder basati su MgO e CuO vengono confrontati analiticamente per trovare modelli di performance tra diversi domini di proprietà materiali in questo lavoro.

Protocol

Preparazione del campione e incorporazione del legante

Per confronti tra sistemi di leganti basati su MgO e CuO, sono stati preparati campioni polimerici nanocompositi con polivinile alcolico (PVA). Una soluzione polimerica omogenea è stata ottenuta dissolvendo 5 g di PVA in 100 mL di acqua distillata sotto mescolare magnetico continuo a 600 giri/min e 70 °C per 60 minuti. Con percentuali di carico legante di 1 wt%, 3% e 5% in peso, nanoparticelle di MgO e CuO con dimensioni medie delle particelle di 40–60 nm sono state integrate indipendentemente nella matrice polimerica. L'ultrasonicazione a 40 kHz e 200 W per 30 minuti ridusse l'aggregazione delle nanoparticelle e migliorò l'uniformità della dispersione. Dopo aver colato le sospensioni in stampi in Teflon e asciugato a 60 °C per 24 ore, venivano raffreddate a temperatura ambiente per produrre film nanocompositi omogenei destinati alla produzione. . Il PVA (peso molecolare: 85.000–124.000 g/mol, idrolizzato al 99%) era la matrice polimerica. La valutazione comparativa del legante ha utilizzato nanoparticelle di MgO e CuO con dimensioni tipiche delle particelle di 40–60 nm e purezza superiore al 99%. La proporzione gravimetrica stima concentrazioni di legante di 1%, 3% e 5% rispetto alla massa del polimero. Le sospensioni in nanocompositi venivano fuse in stampi in Teflon da 100 mm × 100 mm × 2 mm, ottenendo film con uno spessore compreso tra 1,5 e 2,0 mm. I campioni sono stati condizionati a temperatura ambiente per 48 ore dopo l'essiccazione prima della caratterizzazione e dell'analisi. Valutazione statistica comparativa e validazione applicate a cinque lotti duplicati di campioni.

Caratterizzazione meccanica, termica e morfologica

I test di trazione secondo le condizioni standard ASTM D638 hanno valutato le proprietà di rinforzo e trasferimento di carico dei nanocompositi. L'analisi termogravimetrica (TGA) è stata utilizzata per analizzare la stabilità termica a 30–600 °C a 10 °C/min nell'azoto. Per valutare il comportamento della transizione termica, sono state effettuate misurazioni DSC da 30 a 200 °C. Il SEM è stato utilizzato per valutare la distribuzione interfacciale della matrice polimerica e le tendenze di agglomerazione riguardo alla morfologia e alla dispersione delle nanoparticelle. I test di trazione sono stati condotti utilizzando una macchina universale Instron 3365 secondo gli standard ASTM D638, con dimensioni del campione di 100 mm × 15 mm × 2 mm e una velocità della testa trasversale di 5 mm/min. TGA/DTG (PerkinElmer TGA 4000) è stato utilizzato per analizzare la stabilità termica da 30 a 900 °C a 10 °C/min in un ambiente azotato (50 mL/min). Da 30 a 200 °C a 10 °C/min, sono state effettuate le letture DSC Q2000 di TA Instruments. SEM (JEOL JSM-7610F) è stato utilizzato per caratterizzare campioni dopo il rivestimento a sputter d'oro. La conducibilità elettrica è stata misurata utilizzando una sonda a quattro punti, e le prestazioni antibatteriche sono state valutate utilizzando un quadro comparativo supportato da dataset, un'analisi di riduzione e efficienza normalizzata.

Sorgente del dataset e flusso di lavoro computazionale

L'analisi computazionale comparativa è stata effettuata utilizzando il Metal-Oxide Dataset come principale fonte di dati esterna per valutare il comportamento delle proprietà materiali correlate a MgO e CuO. Il dataset comprendeva 120 osservazioni di proprietà dei materiali associate a descrittori di prestazioni strutturali, termiche, meccanici, elettriche e funzionali. La valutazione comparativa delle prestazioni è stata implementata utilizzando Python 3.11 con librerie NumPy, Pandas, SciPy e Matplotlib per preprocessing, calcolo statistico, analisi degli indici di performance basata su equazioni e generazione di figure. Il flusso di lavoro analitico ha integrato l'analisi dell'uniformità della dispersione, l'indicizzazione della stabilità termica, la valutazione delle prestazioni meccanico-termiche e il confronto delle proprietà funzionali utilizzando l'interpretazione computazionale basata su dataset.

Analisi statistica e validazione

Per la ripetibilità e la riduzione della variazione dipendente dalla partizione, è stata utilizzata la validazione incrociata a 5 volte con cinque diverse esecuzioni computazionali per la validazione statistica. I risultati sono presentati come media ± deviazione standard (SD). Un test t indipendente a due campioni è stato utilizzato per confrontare i sistemi basati su MgO e CuO, con significatività statistica impostata a p < 0,05. La metodologia computazionale è stata verificata tramite confronto normalizzato delle prestazioni e analisi di coerenza tra intervalli di concentrazione di leganti.

Quadro di performance comparativo

La sintesi di nanocompositi polimerici, l'incorporazione di nanoparticelle assistite dal legante, l'analisi di caratterizzazione e l'interpretazione computazionale per sistemi basati su MgO e CuO sono integrate nel framework. La via MgO valuta le proprietà strutturali, termiche e meccaniche, mentre la via CuO valuta la conducibilità e l'azione antibatterica. I risultati di entrambi i metodi vengono confrontati per determinare le tendenze di prestazioni specifiche del legante e la compatibilità dei materiali orientati all'applicazione.

Indice di miglioramento delle prestazioni meccanico-termiche (MTPI) calcolato tramite l'equazione 1

(1)

Il termine σ_c indica la resistenza alla trazione del composito, mentre σ_p è la resistenza alla trazione del polimero neat. Il parametro_{T d,c} si riferisce alla temperatura di decomposizione del composito e T_d,p a quella della matrice polimerica. La variabile X_c rappresenta il grado di cristallinità del composito, e X_p è la cristallinità del polimero base. I fattori di ponderazione α, β e γ definiscono rispettivamente il contributo relativo di resistenza, stabilità termica e cristallinità, con α + β + γ = 1. Per il MTPI nell'Equazione (1), i fattori di ponderazione sono stati impostati come α = 0,40, β = 0,35 e γ = 0,25, rappresentando rispettivamente l'enfasi relativa su resistenza alla trazione, stabilità termica e cristallinità, con α + β + γ = 1.

Per l'MTPI, i coefficienti di ponderazione sono stati assegnati come α = 0,45, β = 0,35 e γ = 0,20, rappresentando rispettivamente i contributi relativi di resistenza alla trazione, stabilità termica e cristallinità. Per l'Indice di Prestazione Funzionale (FPI), i parametri di ponderazione sono stati definiti come δ = 0,60 per la conducibilità elettrica e = 0,40 per l'efficienza di riduzione antimicrobica. Il fattore di dispersione-efficienza utilizzato nell'Equazione (4) è stato assegnato come η = 0,85 per i sistemi MgO e η = 0,72 per i sistemi CuO basandosi sull'analisi normalizzata della dispersione-consistenza. La costante di modulazione del trattamento superficiale nell'Equazione (5) è stata fissata a k_s = 1,15 dopo una scala comparativa delle interazioni interfacciali. Nel framework di attenzione multi-testa, il tasso di apprendimento è stato mantenuto a 0,001, il numero di responsabili di attenzione è stato fissato a H = 4, il conteggio dell'epoca di addestramento è stato fissato a 100 e il valore del seme casuale è stato fissato a 42 per la riproducibilità. L'analisi di sensibilità è stata condotta variando ogni parametro di ponderazione entro il ±10% del suo valore di base, risultando in una deviazione inferiore al 5% nei punteggi finali di performance comparativa su cinque esecuzioni computazionali replicate.

Indice di prestazioni funzionali per nanocompositi basati su CuO

definita dall'equazione 2

(2)

La variabile_{σ e} rappresenta la conducibilità elettrica del nanocomposito a base di CuO, mentre σ_e,p è la conducibilità del polimero incontaminato. Il termine A_r indica l'efficienza di riduzione antimicrobica, e A_r,max è il suo valore massimo osservato. Il coefficiente di attrito è indicato con μ, con μ_max come valore massimo di riferimento. I parametri di pesatura δ, , e ζ controllano l'influenza del comportamento elettrico, antimicrobico e tribologico sulle prestazioni funzionali complessive. Per l'Indice di Prestazione Funzionale (FPI) nell'Equazione (2), i parametri sono stati assegnati come δ = 0,40, ∈ = 0,35 e ζ = 0,25, corrispondenti alla conducibilità elettrica, all'efficienza di riduzione antimicrobica e alla risposta tribologica.

L'Indice di Prestazione Funzionale (FPI) è stato introdotto come parametro analitico comparativo normalizzato per valutare il comportamento funzionale relativo dei nanocompositi polimerici basati su CuO all'interno del quadro computazionale adottato. L'indice integra descrittori normalizzati di conducibilità e prestazioni antimicrobiche dopo la scala min–max per fornire un punteggio funzionale comparativo unificato che va da 0 a 1. I coefficienti di pesatura sono stati determinati tramite analisi di sensibilità comparativa e valutazione del contributo supportata dalla letteratura, dove il coefficiente di contributo alla conducibilità è stato assegnato come δ = 0,60 e il coefficiente di prestazione antimicrobica come = 0,40.

Rapporto di prestazioni comparativo dei raccoglitori

CBPR) è definita dall'equazione 3

Il termine MTPI_MgO corrisponde all'indice di prestazioni meccanico-termico dei nanocompositi polimerici rinforzati con MgO, mentre FPI_CuO indica l'indice di prestazione funzionale dei sistemi rinforzati con CuO. Il File Supplementare 1 mostra la valutazione della dispersione delle nanoparticelle basata su leganti MgO/CuO.

Il File Supplementare 1 misura la qualità di dispersione delle nanoparticelle di ossido metallico in una rete polimerica utilizzando leganti MgO o CuO. L'energia interfacciale di ogni nanoparticella con il polimero viene calcolata e la somiglianza a coppie viene confrontata con l'aiuto di una funzione esponenziale. La misura di qualità della dispersione è l'uniformità, e la scala specifica per il legante riflette l'elevata dispersione ottenuta con i leganti MgO. L'indice di qualità della dispersione d_q viene ora calcolato direttamente dalla matrice di similarità energetica interfacciale normalizzata a coppie, espressa come

(4),

dove .

La valutazione della conducibilità elettrica è stata effettuata utilizzando un quadro analitico comparativo basato su sonde a quattro punti, supportato da descrittori di conducibilità normalizzati estratti dal Metal-Oxide Dataset e dalla corrispondente analisi computazionale dell'indice di prestazione. L'attività antimicrobica è stata interpretata utilizzando descrittori comparativi di riduzione dell'efficienza derivati dalle tendenze delle proprietà osside supportate dalla letteratura e dalla scala analitica normalizzata all'interno del framework basato sul dataset.

Potenziamento efficace del modulo dovuto al rinforzo delle nanoparticelle

E_c trattato dall'equazione 5

In questa equazione, E_m indica il modulo della matrice polimerica. Il termine _{E n} corrisponde al modulo elastico delle nanoparticelle di ossido metallico. La frazione volutrice delle nanoparticelle è indicata con , ed è il fattore di efficienza di dispersione che spiega la qualità della distribuzione delle nanoparticelle e l'adesione interfacciale tra il polimero e le nanoparticelle. Il fattore di efficienza di dispersione η nell'Equazione (4) è stato fissato a 0,85 per i sistemi basati su MgO e a 0,78 per i sistemi basati su CuO, basandosi sull'uniformità relativa della dispersione delle nanoparticelle e sull'efficienza di interazione legante–matrice.

Modello di potenziamento della resistenza del legame interfacciale

τ_I dipende dall'equazione 6

Qui, τ₀ è la resistenza interfacciale intrinseca dell'interfaccia polimero-riempitivo non trattata. Il parametro k_s è la costante di efficienza del trattamento superficiale, e A_s indica l'area specifica delle nanoparticelle. La frazione volumetrica delle nanoparticelle è rappresentata da . Questa equazione evidenzia il ruolo della modifica superficiale nel rafforzare il trasferimento di carico attraverso l'interfaccia.

Indice di miglioramento della stabilità termica

T_d,c definita dall'equazione 7

T_d,m rappresenta la temperatura di degradazione della matrice polimerica ordinata. La costante riflette l'effetto barriera termica delle nanoparticelle, e ξ è un coefficiente di uniformità di dispersione che spiega la distribuzione omogenea delle nanoparticelle. La variabile rappresenta nuovamente la frazione volumetrica delle nanoparticelle.

La distribuzione uniforme delle nanoparticelle in tutto il volume della pellicola polimerica veniva controllata tramite un processo combinato di agitazione magnetica e ultrasonicazione a sonda durante la preparazione del campione. Inizialmente, la soluzione polimerica è stata sottoposta a una mescolare magnetica continua a 600 giri/min e 70 °C per 60 minuti per garantire una dissoluzione omogenea della matrice PVA. Successivamente, nanoparticelle di MgO e CuO sono state incorporate gradualmente nella soluzione polimerica e disperse tramite ultrasonicazione a sonda a 40 kHz e 200 W per 30 minuti per minimizzare l'agglomerazione delle nanoparticelle e migliorare la distribuzione interfacciale all'interno della matrice. Inoltre, le sospensioni sono state mantenute sotto agitazione continua a bassa velocità durante l'aggiunta di nanoparticelle per prevenire la concentrazione localizzata. Le miscele di nanocomposite risultanti sono state poi gettate in stampi in Teflon, seguite da un'essiccazione controllata a 60 °C per 24 ore per ridurre la separazione di fase indotta dalla sedimentazione.

Fattore di miglioramento della proprietà funzionale

F_p calcolata tramite l'equazione 8

Il termine σ_e rappresenta la conducibilità elettrica del nanocomposito, mentre σ_e,m è la conducibilità del polimero di base. La variabile A_r si riferisce all'efficienza di riduzione antimicrobica, e A_r,max è il suo valore massimo di riferimento. La risposta magnetica del composito è indicata con M_c, con M_max come suo valore massimo raggiungibile. I coefficienti di ponderazione μ₁, μ₂ e μ₃ definiscono l'importanza relativa. Il parametro FP rappresenta il contributo normalizzato alle proprietà funzionali ottenuto da singoli descrittori correlati alla conducibilità e agli antimicrobici, mentre l'Indice di Prestazione Funzionale (FPI) rappresenta il punteggio analitico comparativo integrato finale derivato dopo una combinazione ponderata dei componenti normalizzati delle proprietà funzionali. Il Supplementary File 2 mostra il Multi-Head Binding – Matrix Interaction Attention Model.

Nel Supplementary File 2, viene utilizzato un meccanismo di attenzione multi-head per modellare interazioni complesse tra leganti, nanoparticelle e la matrice polimerica. Le caratteristiche strutturali, meccaniche e funzionali vengono convertite in rappresentazioni di query e chiave-valore. Le teste di attenzione parallele rilevano vari schemi di interazione e la loro combinazione produce una rappresentazione unita dell'effetto complessivo dei leganti MgO o CuO. Il File Supplementare 3 mostra la Previsione della Proprietà e la Classificazione delle Applicazioni.

Il Fascicolo Supplementare 3 stima l'area di applicazione prevalente del nanocomposito basandosi sulle caratteristiche delle interazioni fuse. Vengono calcolati e confrontati punteggi ponderati per proprietà meccaniche, termiche e funzionali.

Per il modello di attenzione multi-testa, la matrice delle caratteristiche è definita usando descrittori normalizzati di resistenza meccanica, stabilità termica, conducibilità elettrica e qualità della dispersione, dove d = 4. Il numero di teste di attenzione è fissato come H = 4, con ogni dimensione della testa . Le matrici di proiezione W_Q, W_K e W_V vengono inizializzate usando l'inizializzazione uniforme di Xavier e ottimizzate tramite addestramento supervisionato con l'ottimizzatore Adam (tasso di apprendimento = 0,001, 100 epoche, dimensione lotto = 32). La rappresentazione fusa viene validata tramite una validazione incrociata a 5 volte sul dataset comparativo delle prestazioni del binder. Per la classificazione dell'applicazione, i vettori di peso e sono esplicitamente definiti come , , e corrispondenti all'influenza relativa delle caratteristiche strutturali, termiche, funzionali e di dispersione.

Results

I nanocompositi polimerici rinforzati con nanoparticelle di ossido metallici mostrano proprietà meccaniche, termiche e funzionali superiori per applicazioni produttive. La scelta del legante è una considerazione importante per la dispersione delle nanoparticelle e il comportamento interfacciale. In questo studio vengono confrontati i leganti MgO e CuO per fare luce sui loro effetti sulle prestazioni composite e sull'idoneità per applicazioni specifiche.

Dataset

Discussion

L'influenza dei leganti di MgO e CuO sul rinforzo delle nanoparticelle di ossido metallici nei nanocompositi polimerici è stata ampiamente esaminata. La selezione del legante influisce notevolmente sulla dispersione delle nanoparticelle, sull'adesione interfacciale e sul comportamento composito. I leganti MgO presentano un'elevata uniformità di dispersione, un buon legame interfacciale, una grande resistenza meccanica e una buona stabilità termica, rendendoli ben adatti ad applicazioni s...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Magnesium oxide (MgO) binder		1 wt%, 3 wt%, 5 wt%	Valutazione comparativa delle prestazioni meccaniche e termiche
Copper oxide (CuO) binder		1 wt%, 3 wt%, 5 wt%	Valutazione delle prestazioni funzionali e di conduzione
Dataset source		Metal-Oxide Dataset (n = 120 osservazioni)	Dati di input per l'analisi comparativa
Programming environment		Python 3.11	Implementazione e analisi numeriche
Numerical library		NumPy v1.26.4	Operazioni matriciali e calcolo delle equazioni
Data preprocessing tool		Pandas v2.2.1	Pulizia dei dati ed estrazione delle caratteristiche
Statistical library		SciPy v1.12.0	Convalida statistica e test delle ipotesi
Visualization software		Matplotlib v3.8.3	Generazione di grafici e preparazione delle figure
Attention model parameter		H = 4 heads, 100 epoch, learning rate = 0.001	Modellazione dell'interazione binder-matrice
Validation framework		5-fold cross-validation, 5 replicate runs	Validazione della riproducibilità e delle prestazioni