Avaliação Analítica Comparativa de Ligantes de MgO e CuO em Nanocompósitos de Polímeros e Sistemas de Produção de Nanopartículas de Óxido Metálico

Resumo

Este estudo apresenta uma avaliação analítica comparativa baseada em conjunto de dados de nanocompósitos poliméricos baseados em MgO e CuO, utilizando análise externa de conjuntos de dados de óxidos metálicos, índices de desempenho baseados em equações e interpretação computacional. A análise indica que sistemas de MgO apresentam comportamento estrutural e térmico comparativamente melhorado, enquanto sistemas CuO demonstram desempenho funcional aprimorado, especialmente em aplicações relacionadas à condutividade.

Resumo

Este estudo apresenta uma investigação analítica comparativa baseada em conjunto de dados de nanocompósitos poliméricos reforçados com nanopartículas de óxido metálico para avaliar a influência de ligantes de óxido de magnésio (MgO) e óxido de cobre (CuO) nas características estruturais, mecânicas, térmicas e funcionais de desempenho. O álcool polivinílico (PVA) foi usado como matriz polimérica para a avaliação comparativa de sistemas de produção de nanocompósitos baseados em MgO e CuO. A análise foi realizada utilizando o Metal-Oxide Dataset, que compreende 120 observações de propriedades materiais de sistemas de nanocompósitos poliméricos baseados em MgO- e CuO. Concentrações de binder de 1 wt%, 3 wt% e 5 wt% foram avaliadas comparativamente usando índices de desempenho baseados em equações, análise de interação multi-cabeça e modelos de classificação computacional baseada em regras implementados em Python 3.11. A validação estatística foi realizada usando validação cruzada 5 vezes com cinco execuções computacionais replicadas, e todos os resultados relatados foram expressos como média ± desvio padrão. A análise comparativa indica que sistemas baseados em MgO apresentam comportamento de dispersão, estabilidade térmica e características de reforço mecânico relativamente melhorados, enquanto sistemas baseados em CuO demonstram desempenho funcional aprimorado, especialmente em aplicações de produção relacionadas à condutividade. No geral, os resultados destacam a importância da seleção de aglutinantes na influência do comportamento dos nanocompósitos poliméricos dentro de um quadro computacional estruturado e analítico comparativo.

Introdução

Os nanocompósitos poliméricos também se tornaram uma categoria promissora de materiais avançados devido à sua leveza e melhoradas características mecânicas, térmicas e^{funcionais 1}. O uso desses materiais em aeroespacial, automotivo, eletrônicos, dispositivos biomédicos e revestimentos protetores exigiu pesquisas incansáveis em melhores aplicações de produção de desempenho e^{durabilidade dos materiais 2}. Tendências atuais em nanotecnologia enfatizam que a otimização do desempenho de nanocompósitos poliméricos é fortemente influenciada pela dispersão de nanopartículas, adesão interfacial e compatibilidade^{ligante-matriz 3}. A natureza dos nanopreenchentes e a escolha dos aglutinantes apropriados ditam as relações interfaciais no sistema composto⁴.

Nanopartículas de óxido metálico são amplamente utilizadas como reforço em polímeros devido à sua alta rigidez, estabilidade térmica, resistência química e propriedades^{multifuncionais 5}. Nanopartículas como MgO, CuO, ZnO e TiO 2 foram comprovadas como aprimoradoras da força, resistência térmica e propriedades elétricas, além da atividade^{antimicrobiana 6}. Alcançar alta dispersibilidade de nanopartículas e ligações interfaciais continua difícil devido à aglomeração e incompatibilidade entre nanopartículas inorgânicas e polímeros^{orgânicos 7}.

Limitações de dispersão e interfaciais em nanocompósitos poliméricos foram superadas com a introdução de abordagens assistidas por^{ligantes 8}. Os ligantes atuam como agentes interfaciais, estabilizando as nanopartículas, aumentando a adesão entre fases e transferindo tensão na interface entre a matriz e o^{preenchimento 9}. Os ligantes são importantes para aprimorar a integridade estrutural e o desempenho funcional dos nanocompósitos. Ao reduzir a aglomeração e proporcionar uma distribuição homogênea de nanopartículas, o ligante aumenta a estabilidade interfacial e o desempenho mecânico e funcional geral do nanocompósito^{polimérico 10}.

Os aglutinantes de óxido de magnésio e óxido de cobre têm despertado interesse crescente devido às suas propriedades fisicoquímicas^{características 11}. Os ligantes de MgO são caracterizados por alta estabilidade térmica, baixa solubilidade química e suporte mecânico. Assim, é adequado para manuseio de cargas e altas^{temperaturas 12}. Os ligantes de CuO são melhores para melhorar a condutividade elétrica, a atividade antimicrobiana e a reatividade superficial, facilitando assim melhorias multifuncionais em nanocompósitos^{poliméricos.}

Na ciência e na indústria, um dos parâmetros de projeto mais importantes no desenvolvimento de nanocomposições poliméricas é a escolha do^{aglutinante 14}. O desempenho, a processabilidade e a escalabilidade da manufatura industrial permitem a personalização do processo ao selecionar o binder¹⁵ apropriado de MgO ou CuO. A compreensão sistemática do comportamento de nanocompósitos assistidos por ligante oferece, portanto, uma base sólida para o desenvolvimento de materiais avançados para uso na engenharia de próxima^{geração 16}.

O presente estudo fornece uma avaliação analítica comparativa da influência dos ligantes de MgO e CuO em sistemas de nanocompósitos poliméricos, com foco especial em seus papéis potenciais na dispersão de nanopartículas, interações interfaciais e mecanismos de transferência de carga dentro da matriz polimérica. A análise destaca o comportamento específico específico de ambos os binders em relação ao reforço composto e às tendências de desempenho multifuncional. O estudo também fornece uma estrutura interpretativa relacionando interações interfaciais assistidas por ligantes às propriedades mecânicas, termais e funcionais dos nanocompósitos polímero-óxido metálico. Essa análise comparativa fornece insights qualitativos e orientados para aplicações sobre como os ligantes MgO e CuO afetam o comportamento dos compósitos, auxiliando na seleção de materiais para aplicações de engenharia focadas. Diretrizes para seleção de ligantes baseadas em aplicações: A pesquisa proposta baseia-se em resultados experimentais e analíticos de propostas práticas de projeto para selecionar ligantes de MgO ou CuO para aplicações estruturais ou multifuncionais direcionadas, facilitando o desenvolvimento escalável e otimizado para desempenho de nanocompósitos poliméricos.

A pesquisa em nanocompósitos poliméricos estudou extensivamente preenchimentos à base de MgO e CuO, mas seus efeitos na dispersão de nanopartículas assistida por ligante, interação interfacial, estabilidade térmica, reforço mecânico e comportamento de desempenho funcional dentro de uma matriz polimérica definida são desconhecidos. A maior parte das pesquisas foca em sistemas de óxidos isolados, implementações específicas de aplicação ou formulações de materiais experimentalmente independentes, tornando difíceis comparações de sistemas baseadas em MgO e CuO. Poucos estudos compararam esses aglutinantes em nanocompósitos baseados em álcool polivinílico (PVA) usando uma técnica combinada de computação e índice de desempenho. Assim, este trabalho comparou o comportamento de sistemas nanocompositos PVA incorporados com MgO e CuO, utilizando modelagem normalizada de índice de desempenho, avaliação comparativa de características e análise de categorização específica do binder. Em vez de criar superioridade de desempenho universalmente confirmada em todos os sistemas poliméricos, a pesquisa explora como os ligantes de MgO e CuO impactam tendências estruturais, térmicas, mecânicas, relacionadas à condutividade e funcionais no nanocomposto PVA escolhido para aplicações de produção.

As características físico-químicas, mecânicas, elétricas e ambientais aprimoradas dos nanocompósitos de óxido metálico polimérico despertaram interesse. Nanoestruturas de óxidos metálicos em redes poliméricas fornecem materiais multifuncionais para armazenamento de energia, remediação ambiental, conservação biomédica, industrial e histórica. Estudos recentes mostram que nanopartículas e polímeros de óxido metálico inorgânicos produzem nanocompósitos com várias estruturas e características fisicoquímicas aprimoradas. Síntese, funcionalização superficial e caracterização são seus principais temas. Esses avanços demonstram como a dispersão de nanopartículas pode ser gerenciada para otimizar o desempenho térmico, mecânico e funcional para tecnologias^{modernas 17}.

A integração precisa de nanocristais de óxido metálico em uma matriz polimérica é fundamental para otimizar as propriedades térmicas, elétricas e químicas. Modelagem de caracterização de otimização multimodal de ligantes (M-MBOCM) refere-se a uma estrutura analítica comparativa desenvolvida para avaliar interações entre ligante, polímero e nanopartículas em múltiplos domínios de desempenho, incluindo características estruturais, mecânicas, térmicas e funcionais. No presente estudo, a estrutura integra análise baseada em conjuntos de dados, índices de desempenho baseados em equações e avaliação comparativa computacional para examinar o comportamento relativo de sistemas nanocompósitos poliméricos baseados em MgO e CuO. As tendências comparativas modeladas indicam variação de desempenho relativamente consistente entre os domínios de propriedades materiais analisados, apoiando a aplicabilidade de estratégias de projeto de nanocompósitos assistidos por ligante para potenciais aplicações de engenharia, como sistemas estruturais leves e materiais funcionais relacionados à^{energia 18}.

As nanoestruturas de óxido metálico criadas usando o método sol–gel de Pechini exibem alta capacidade de adsorção e área superficial para remoção de Zn(II). A evolução de fase afeta significativamente o tamanho do cristalito e a eficiência de adsorção. Esses materiais demonstram capacidades de adsorção espontâneas, reutilizáveis e altamente eficazes, tornando-os uma opção econômica para remediação da poluição^{da água 19}.

Compósitos de óxido metálico polimérico (PMCs) apresentam propriedades multifuncionais que superam as dos polímeros puros e, assim, podem encontrar aplicações nas indústrias de embalagens, aeroespacial, eletrônica, biomédica e construção. Eles são leves, ajustáveis e baratos, o que aumenta as possibilidades da indústria. A integração de estratégias de engenharia de materiais baseadas em MgO e CuO com o design de nanocompósitos poliméricos tem sido reconhecida como uma abordagem importante para melhorar o desempenho estrutural, otimização das propriedades funcionais e potencial escalabilidade de sistemas compósitos reforçados com óxidos^{metálicos 20}.

Misturas poliméricas biodegradáveis reforçadas com nanopartículas de CuO apresentam propriedades antimicrobianas, elétricas e biocompatíveis aprimoradas. Estudos espectroscópicos e estruturais confirmam fortes interações entre o polímero e as nanopartículas, enquanto espectroscopias ópticas e de condutividade revelam transporte de carga aprimorado. Os nanocompósitos demonstraram apresentar boa inibição bacteriana e viabilidade celular, podendo portanto ser usados em embalagens sustentáveis e aplicações^{biomédicas 21}. Os preenchimentos Ag-CuO/rGO demonstraram potencializar efetivamente o desenvolvimento da fase polar 2D e a condutividade elétrica dos nanocomósitos PVDF. O desenvolvimento de redes condutoras melhora significativamente as propriedades dielétricas enquanto minimiza a perda de energia. Esses nanocompósitos demonstraram bom desempenho em baterias à base de polímeros e dispositivos eletrônicos flexíveis que exigem altas constantes dielétricas e condutividade. O revestimento polimérico de nanopartículas de óxido metálico tornou-se um meio eficaz de proteger o patrimônio cultural. Nanomateriais como TiO2, ZnO, CuO e MgO oferecem propriedades como autolimpeza, antimicrobianos e consolidação. Pesquisadores recentes enfatizam a necessidade de descrever o transporte de nanopartículas e a importância ecológica para garantir práticas de conservação seguras e sustentáveis. O uso de nanopreenchimentos de óxido metálico aprimorou significativamente as propriedades tribológicas dos nanocompósitos poliméricos. Os mais comumente usados são alumina, óxido de zinco e óxido de titânio, que apresentam menos atrito e desgaste em diferentes condições de operação. Todas essas melhorias destacam a importância do uso de nanofiller em aplicações aeroespaciais e automotivas.

Nanocompósitos poliméricos reforçados com óxido metálico estão se tornando cada vez mais populares, mas os efeitos comparativos dos ligantes de MgO e CuO no comportamento de dispersão, contato interfacial e desempenho específico da aplicação continuam sendo pouco compreendidos. Apenas alguns estudos compararam diretamente como parâmetros físico-químicos específicos de aglutinantes impactam o desempenho estrutural, térmico, mecânico e funcional de sistemas de óxidos ou implementações específicas de aplicação. Procedimentos de seleção de binder para aplicações de engenharia focadas também são difíceis de avaliar sem uma estrutura consistente de comparação que incorpore evidências bibliográficas, pesquisas baseadas em conjuntos de dados e avaliação do índice de desempenho. Sistemas de ligantes baseados em MgO e CuO são comparados analiticamente para encontrar padrões de desempenho entre diferentes domínios de propriedades materiais neste trabalho.

Protocolo

Preparação de espas e incorporação de aglutinantes

Para comparações de sistemas de aglutinantes baseados em MgO e CuO, foram preparados espécimes de nanocompósitos poliméricos de álcool polivinílico (PVA). Uma solução polimérica homogênea foi obtida dissolvendo 5 g de PVA em 100 mL de água destilada sob agitação magnética contínua a 600 rpm e 70 °C por 60 minutos. Com percentuais de carga de ligante de 1%, 3% de peso e 5% de peso no ligante, nanopartículas de MgO e CuO com tamanhos médios de partículas de 40–60 nm foram integradas independentemente à matriz polimérica. A ultrasonicação de sonda a 40 kHz e 200 W por 30 minutos reduziu a agregação de nanopartículas e melhorou a uniformidade da dispersão. Após fundir as suspensões em moldes de Teflon e secar a 60 °C por 24 horas, elas foram resfriadas até a temperatura ambiente para formar filmes nanocompósitos homogêneos para aplicações de produção. . PVA (peso molecular: 85.000–124.000 g/mol, 99% hidrolisado) era a matriz polimérica. A avaliação comparativa de ligantes utilizou nanopartículas de MgO e CuO com tamanhos típicos de partículas de 40–60 nm e pureza superior a 99%. A proporção gravimétrica estimou concentrações de ligante de 1% em peso, 3% em peso e 5% em peso em relação à massa do polímero. Suspensões de nanocompósitos foram fundidas em moldes de Teflon de 100 mm × 100 mm × 2 mm, resultando em filmes com espessura de 1,5 a 2,0 mm. Os espécimes foram condicionados em temperatura ambiente por 48 horas após secagem, antes da caracterização e análise. Avaliação estatística comparativa e validação aplicadas a cinco lotes duplicados de espécimes.

Caracterização mecânica, térmica e morfológica

Testes de tração sob as condições padrão ASTM D638 avaliaram as propriedades de reforço e transferência de carga dos nanocompósitos. A análise termogravimétrica (TGA) foi usada para analisar a estabilidade térmica em 30–600 °C a 10 °C/min em nitrogênio. Para avaliar o comportamento de transição térmica, medições de DSC foram realizadas de 30 a 200 °C. O MEV foi utilizado para avaliar a distribuição interfacial da matriz polimérica e as tendências de aglomeração relacionadas à morfologia e dispersão de nanopartículas. Os testes de tração foram realizados usando uma Máquina Universal de Teste Instron 3365 sob as normas ASTM D638, com dimensões de amostra de 100 mm × 15 mm × 2 mm e velocidade de cabeça cruzada de 5 mm/min. TGA/DTG (PerkinElmer TGA 4000) foi usado para analisar a estabilidade térmica de 30 a 900 °C a 10 °C/min em ambiente de nitrogênio (50 mL/min). De 30 a 200 °C a 10 °C/min, foram feitas as leituras do DSC Q2000 da TA Instruments. SEM (JEOL JSM-7610F) foi usado para caracterizar espas após o revestimento por pulverização de ouro. A condutividade elétrica foi medida usando uma sonda de quatro pontos, e o desempenho antibacteriano foi avaliado utilizando um arcabouço comparativo apoiado por conjunto de dados, análise normalizada de redução e eficiência.

Fonte do conjunto de dados e fluxo de trabalho computacional

A análise computacional comparativa foi realizada usando o Metal Oxide Dataset como principal fonte externa de dados para avaliar o comportamento de propriedades materiais relacionados a MgO e CuO. O conjunto de dados compreendia 120 observações de propriedades de materiais associadas a descritores estruturais, térmicos, mecânicos, elétricos e funcionais de desempenho. A avaliação comparativa de desempenho foi implementada usando Python 3.11 com bibliotecas NumPy, Pandas, SciPy e Matplotlib para pré-processamento, computação estatística, análise de índice de desempenho baseada em equações e geração de figuras. O fluxo de trabalho analítico integrou análise de uniformidade de dispersão, indexação de estabilidade térmica, avaliação de desempenho mecânico-térmico e comparação de propriedades funcionais usando interpretação computacional orientada por conjunto de dados.

Análise estatística e validação

Para repetibilidade e redução de variação dependente da partição, foi usada a validação cruzada de 5 vezes com cinco execuções computacionais diferentes para validação estatística. Os resultados são apresentados como média ± desvio padrão (DS). Um teste t independente de duas amostras foi usado para comparar sistemas baseados em MgO e CuO, com significância estatística definida em p < 0,05. A metodologia computacional foi verificada por comparação de desempenho normalizada e análise de consistência entre as faixas de concentração dos binders.

Estrutura de desempenho comparativo

A síntese de nanocompósitos poliméricos, a incorporação de nanopartículas assistida por ligante, a análise de caracterização e a interpretação computacional para sistemas baseados em MgO e CuO estão integradas ao framework. A via MgO avalia propriedades estruturais, térmicas e mecânicas, enquanto a via CuO avalia a condutividade e a ação antibacteriana. Os resultados de ambos os métodos são comparados para determinar tendências de desempenho específicas de ligantes e compatibilidade de materiais orientados à aplicação.

Índice de aprimoramento de desempenho mecânico-térmico (MTPI) calculado pela equação 1

(1)

O termo σ_c denota a resistência à tração do compósito, enquanto σ_p é a resistência à tração do polímero limpo. O parâmetro _{T d,c} refere-se à temperatura de decomposição do composto e _{T d,p} à da matriz polimérica. A variável _{X c} representa o grau de cristalinidade do compósito, e X_p é a cristalinidade do polímero base. Os fatores de ponderação α, β e γ definem, respectivamente, a contribuição relativa da resistência, estabilidade térmica e cristalinidade, com α + β + γ = 1. Para o MTPI na Equação (1), os fatores de ponderação foram definidos como α = 0,40, β = 0,35 e γ = 0,25, representando a ênfase relativa na resistência à tração, estabilidade térmica e cristalinidade, respectivamente, com α + β + γ = 1.

Para o MTPI, os coeficientes de ponderação foram atribuídos como α = 0,45, β = 0,35 e γ = 0,20, representando as contribuições relativas de resistência à tração, estabilidade térmica e cristalinidade, respectivamente. Para o Índice de Desempenho Funcional (FPI), os parâmetros de ponderação foram definidos como δ = 0,60 para condutividade elétrica e = 0,40 para eficiência de redução antimicrobiana. O fator de dispersão-eficiência usado na Equação (4) foi atribuído como η = 0,85 para sistemas MgO e η = 0,72 para sistemas CuO, com base em análise normalizada de dispersão-consistência. A constante de modulação do tratamento de superfície na Equação (5) foi fixada em k_s = 1,15 após a escala comparativa de interação interfacial. No framework de atenção multi-cabeças, a taxa de aprendizado foi mantida em 0,001, o número de cabeças de atenção foi fixado em H = 4, a contagem de época de treinamento foi fixada em 100 e o valor aleatório da semente foi fixado em 42 para reprodutibilidade. A análise de sensibilidade foi realizada variando cada parâmetro de ponderação dentro de ±10% de seu valor base, resultando em um desvio inferior a 5% nas pontuações finais de desempenho comparativo em cinco execuções computacionais replicadas.

Índice de desempenho funcional para nanocompósitos baseados em CuO

definido pela equação 2

(2)

A variável_e σ representa a condutividade elétrica do nanocomposto baseado em CuO, enquanto σ_e,p é a condutividade do polímero pristino. O termo A_r indica a eficiência de redução antimicrobiana, e _{A r,max} é seu valor máximo observado. O coeficiente de atrito é denotado por μ, sendo μ_máximo o valor máximo de referência. Os parâmetros de ponderação δ, , e ζ controlam a influência do comportamento elétrico, antimicrobiano e tribológico no desempenho funcional geral. Para o Índice de Desempenho Funcional (FPI) na Equação (2), os parâmetros foram atribuídos como δ = 0,40, ∈ = 0,35 e ζ = 0,25, correspondendo à condutividade elétrica, eficiência de redução antimicrobiana e resposta tribológica.

O Índice de Desempenho Funcional (FPI) foi introduzido como um parâmetro analítico comparativo normalizado para avaliar o comportamento funcional relativo de nanocompósitos poliméricos baseados em CuO dentro do arcabouço computacional adotado. O índice integra descritores normalizados de condutividade e desempenho antimicrobiano após a escala min–max para fornecer uma pontuação funcional comparativa unificada variando de 0 a 1. Os coeficientes de ponderação foram determinados por meio de análise comparativa de sensibilidade e avaliação de contribuição apoiada pela literatura, onde o coeficiente de contribuição da condutividade foi atribuído como δ = 0,60 e o coeficiente de desempenho antimicrobiano como = 0,40.

Índice de desempenho comparativo de fichários

CBPR) é definida pela equação 3

O termo MTPI_MgO corresponde ao índice de desempenho mecânico-térmico dos nanocomósitos poliméricos reforçados com MgO, enquanto FPI_CuO denota o índice de desempenho funcional de sistemas reforçados com CuO. O Arquivo Suplementar 1 mostra a Avaliação de Dispersão de Nanopartículas Baseada em Ligante MgO/CuO.

O Arquivo Suplementar 1 mede a qualidade de dispersão de nanopartículas de óxido metálico em uma rede polimérica usando ligantes de MgO ou CuO. A energia interfacial de cada nanopartícula com o polímero é calculada, e a similaridade par a par é comparada com a ajuda de uma função exponencial. A medida de qualidade da dispersão é a uniformidade, e a escala específica do aglutinante reflete a alta dispersão alcançada com ligantes de MgO. O índice de qualidade de dispersão d_q agora é calculado diretamente a partir da matriz de similaridade de energia interfacial normalizada a par, expressa como

(4),

onde .

A avaliação da condutividade elétrica foi realizada usando uma estrutura analítica comparativa baseada em sonda de quatro pontos, apoiada por descritores de condutividade normalizados extraídos do Metal-Oxide Dataset e análise correspondente de índice de desempenho computacional. A atividade antimicrobiana foi interpretada usando descritores comparativos de redução e eficiência derivados de tendências de propriedades óxidas apoiadas pela literatura e escalonamento analítico normalizado dentro do framework orientado por conjunto de dados.

Aprimoramento do módulo efetivo devido ao reforço de nanopartículas

E_c resolvido pela equação 5

Nesta equação, E_m denota o módulo da matriz polimérica. O termo E_n corresponde ao módulo elástico das nanopartículas de óxido metálico. A fração volumétrica das nanopartículas é denotada por , e é o fator de eficiência de dispersão que explica a qualidade da distribuição das nanopartículas e a adesão interfacial entre o polímero e as nanopartículas. O fator de eficiência de dispersão η na Equação (4) foi fixado em 0,85 para sistemas baseados em MgO e 0,78 para sistemas baseados em CuO, com base na uniformidade relativa da dispersão de nanopartículas assumida e na eficiência da interação ligão-matriz.

Modelo de aumento de resistência da ligação interfacial

τ_I depende da equação 6

Aqui, τ₀ é a resistência interfacial intrínseca da interface polímero–preenchimento não tratada. O parâmetro _{k s} é a constante de eficiência do tratamento superficial, e A_s denota a área específica da superfície das nanopartículas. A fração de volume de nanopartículas é representada por . Essa equação destaca o papel da modificação superficial no fortalecimento da transferência de carga através da interface.

Índice de melhoria da estabilidade térmica

T_d,c definido pela equação 7

T_d,m representa a temperatura de degradação da matriz polimérica pura. A constante reflete o efeito de barreira térmica das nanopartículas, e ξ é um coeficiente de uniformidade de dispersão que explica a distribuição homogênea de nanopartículas. A variável novamente representa a fração de volume de nanopartículas.

A distribuição uniforme das nanopartículas em todo o volume do filme polimérico foi controlada usando um processo combinado de agitação magnética e ultrasonicação por sonda durante a preparação da amostra. Inicialmente, a solução polimérica foi submetida a agitação magnética contínua a 600 rpm e 70 °C por 60 minutos para garantir a dissolução homogênea da matriz PVA. Posteriormente, nanopartículas de MgO e CuO foram incorporadas gradualmente à solução polimérica e dispersas usando ultrasonicação por sonda a 40 kHz e 200 W por 30 minutos para minimizar a aglomeração de nanopartículas e melhorar a distribuição interfacial dentro da matriz. Além disso, as suspensões eram mantidas sob agitação contínua em baixa velocidade durante a adição de nanopartículas para evitar agrupamento localizado. As misturas nanocompósitas resultantes foram então lançadas em moldes de Teflon, seguidas por secagem controlada a 60 °C por 24 horas para reduzir a separação de fases induzida pela sedimentação.

Fator de melhoria funcional da propriedade

F_p calculado pela equação 8

O termo σ_e representa a condutividade elétrica do nanocompósito, enquanto σ_e,m é a condutividade do polímero base. A variável _{A r} refere-se à eficiência de redução antimicrobiana, e A_r,max é seu valor máximo de referência. A resposta magnética do composto é denotada por M_c, com M_max como seu valor máximo alcançável. Os coeficientes de ponderação μ₁, μ₂ e μ₃ definem a importância relativa. O parâmetro FP representa a contribuição normalizada das propriedades funcionais obtida a partir de descritores individuais relacionados à condutividade e antimicrobianos, enquanto o Índice de Desempenho Funcional (FPI) representa a pontuação analítica comparativa integrada final derivada após uma combinação ponderada dos componentes normalizados das propriedades funcionais. O Arquivo Suplementar 2 mostra o Modelo de Interação Multi-Head Binder–Matrix.

No Arquivo Suplementar 2, um mecanismo de atenção multi-cabeças é usado para modelar interações complexas entre ligantes, nanopartículas e a matriz polimérica. Características estruturais, mecânicas e funcionais são convertidas em representações de consulta, chave-valor. Cabeças de atenção paralelas detectam vários padrões de interação, e sua combinação produz uma representação unificada do efeito geral dos ligantes de MgO ou CuO. O Arquivo Suplementar 3 mostra a Previsão de Propriedades e a Classificação de Aplicação.

O Arquivo Suplementar 3 estima a área de aplicação prevalente do nanocomposto com base nas características das interações fundidas. As pontuações ponderadas em propriedades mecânicas, térmicos e funcionais são calculadas e comparadas.

Para o modelo de atenção multi-cabeça, a matriz de características é definida usando descritores normalizados de resistência mecânica, estabilidade térmica, condutividade elétrica e qualidade de dispersão, onde d = 4. O número de cabeças de atenção é fixo como H = 4, com cada dimensão de cabeça . Matrizes de projeção W_Q, W_K e W_V são inicializadas usando inicialização uniforme Xavier e otimizadas por meio de treinamento supervisionado com o otimizador Adam (taxa de aprendizado = 0,001, 100 épocas, tamanho do lote = 32). A representação fundida é validada usando validação cruzada 5 vezes no conjunto de dados comparativo de desempenho do binder. Para classificação de aplicações, os vetores de peso e são explicitamente definidos como , , e correspondentes à influência relativa das características estruturais, térmicas, funcionais e de dispersão.

Resultados

Nanocompósitos poliméricos reforçados com nanopartículas de óxido metálico exibem propriedades mecânicas, térmicas e funcionais superiores para aplicações de produção. A escolha do aglutinante é uma consideração importante para dispersão de nanopartículas e comportamento interfacial. Os ligantes de MgO e CuO são comparados neste estudo para esclarecer seus efeitos no desempenho e adequação dos compósitos para aplicações específicas.

Conjunto de dados

Discussão

A influência dos ligantes de MgO e CuO no reforço de nanopartículas de óxido metálico em nanocompósitos poliméricos foi amplamente examinada. A seleção do ligante impacta fortemente a dispersão de nanopartículas, a adesão interfacial e o comportamento composto. Os aglutinantes de MgO apresentam alta uniformidade de dispersão, boa ligação interfacial, alta resistência mecânica e boa estabilidade térmica, tornando-os bem adequados para aplicações estruturalmente exigentes. Por outro lado, ...

Materiais

Lista de materiais utilizados neste artigo

Nome	Empresa	Número de catálogo	Comentários
Magnesium oxide (MgO) binder		1 wt%, 3 wt%, 5 wt%	Avaliação comparativa de desempenho mecânico e térmico
Copper oxide (CuO) binder		1 wt%, 3 wt%, 5 wt%	Avaliação de desempenho funcional e de condutividade
Fonte do conjunto de dados		Conjunto de dados de óxido de metal (n = 120 observações)	Dados de entrada para análise comparativa
Ambiente de programação		Python 3.11	Implementação numérica e análise
Biblioteca numérica		NumPy v1.26.4	Operações matriciais e computação de equações
Ferramenta de pré-processamento de dados		Pandas v2.2.1	Limpeza de dados e extração de características
Biblioteca estatística		SciPy v1.12.0	Validação estatística e teste de hipóteses
Software de visualização		Matplotlib v3.8.3	Geração de gráficos e preparação de figuras
Parâmetro do modelo de atenção		H = 4 cabeças, 100 épocas, taxa de aprendizagem = 0,001	Modelagem de interação entre binder e matriz
Estrutura de validação		Validação cruzada de 5 dobras, 5 execuções replicadas	Reprodutibilidade e validação de desempenho