Heterostructure morphology stability maps in multiphase nanoparticles
Questo articolo propone una strategia computazionale che utilizza un modello di Potts e simulazioni Monte Carlo per predire le architetture di interfaccia dello stato fondamentale e generare mappe di stabilità per nanoparticelle trifasiche, identificando con successo nuove morfologie trifasiche e validando le previsioni rispetto ai dati sperimentali.
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Piccole particelle fatte di metallo stanno cambiando il nostro modo di concepire i materiali. Quando gli scienziati ridimensionano la materia alla scala di un virus, essa inizia a comportarsi diversamente, offrendo nuovi modi per archiviare informazioni, curare malattie o accelerare le reazioni chimiche. Spesso, le particelle più utili non sono composte da un singolo metallo, ma sono invece costruite a partire da due o tre metalli diversi uniti insieme. Queste particelle di metalli misti, note come nanoparticelle multifase, sono come piccoli capolavori architettonici. All'interno di ciascuna di esse, i diversi metalli si dispongono in regioni distinte, separate da confini invisibili. Il modo in cui queste regioni interne si toccano e si avvolgono l'una intorno all'altra determina il comportamento della particella. Se i metalli formano un nucleo circondato da un guscio, la particella potrebbe comportarsi in un certo modo; se si dividono fianco a fianco come un limone tagliato a metà, potrebbe comportarsi in un altro. Per anni, i ricercatori sono stati in grado di creare vaste librerie di queste particelle in laboratorio, ma prevedere esattamente come i metalli si sarebbero disposti all'interno è rimasto un gioco d'azzardo.
Un team di ricercatori della Northwestern University ha ora sviluppato un nuovo modo per risolvere questo enigma. Invece di cercare di costruire ogni possibile forma a mano o di affidarsi a semplici ipotesi geometriche, hanno creato un modello informatico che simula come queste particelle si assestano naturalmente nelle loro forme più stabili. Il team ha compreso che la forma di una nanoparticella è una battaglia tra due forze contrastanti. Una forza cerca di minimizzare l'area in cui i diversi metalli si toccano tra loro, mentre l'altra cerca di minimizzare l'area in cui i metalli toccano lo spazio vuoto circostante. La forma finale è semplicemente la disposizione che bilancia queste due forze per utilizzare la minor quantità di energia possibile. Per trovare questo equilibrio, i ricercatori hanno utilizzato un metodo chiamato simulazione Monte Carlo, che è essenzialmente un processo di tentativi ed errori che viene eseguito milioni di volte in un computer per trovare la disposizione più efficiente. Hanno trattato la nanoparticella come una griglia di piccoli blocchi, dove ogni blocco poteva essere uno dei metalli o l'ambiente circostante, e hanno lasciato che il computer li rimescolasse finché l'energia non era al suo minimo.
Quando il team ha applicato questo metodo a particelle composte da due metalli diversi, ha confermato tre forme base che erano già state osservate: un nucleo circondato da un guscio, due metà posizionate fianco a fianco e due particelle completamente separate. Tuttavia, il loro modello ha rivelato anche due forme transitorie e sottili che si collocano tra queste categorie principali. Queste forme intermedie, che appaiono come una sfera leggermente strozzata o un nucleo che tocca appena l'esterno, erano state trascurate dai metodi precedenti perché difficili da descrivere con la semplice geometria. Mappando esattamente quando ogni forma appare in base alle proprietà energetiche dei metalli, i ricercatori hanno creato una mappa di stabilità. Questa mappa funge da carta meteorologica per le nanoparticelle, mostrando agli scienziati esattamente quale forma si formerà se conoscono le caratteristiche energetiche dei metalli che stanno utilizzando.
I ricercatori hanno poi testato il loro modello contro dati reali provenienti da otto diverse coppie di metalli che erano state create in laboratorio. In sei dei otto casi, la previsione del computer corrispondeva alla forma osservata al microscopio. Nei due casi in cui la previsione differiva, i ricercatori hanno scoperto che la differenza poteva essere spiegata dalle specifiche condizioni utilizzate per produrre le particelle, come la temperatura o la velocità con cui i metalli si sono mescolati. Ciò suggerisce che il modello informatico identifichi correttamente la forma più stabile, ma che la produzione nel mondo reale a volte fermi le particelle prima che possano raggiungere quello stato perfetto. Il modello ha dimostrato che, sebbene la geometria semplice possa offrire un'idea approssimativa della forma, la vera disposizione è molto più complessa e dipende dal preciso equilibrio delle energie a livello atomico.
Il team ha poi spinto il proprio modello oltre, per gestire particelle composte da tre metalli diversi, uno scenario significativamente più complicato. I tentativi precedenti di prevedere queste forme avevano identificato solo un manipolo di possibilità. La nuova simulazione, tuttavia, ha scoperto undici distinti arrangiamenti topologici. Alcune di queste forme sembravano strati di una cipolla, con gusci che avvolgevano un nucleo. Altre somigliavano a un motivo a strisce o a un dominio centrale che tocca due domini esterni. Lo studio ha scoperto che il numero di modi in cui tre metalli possono disponersi è molto più ricco di quanto si fosse precedentemente realizzato. Quando i ricercatori hanno confrontato queste nuove previsioni con i dati sperimentali di cinque diversi sistemi a tre metalli, hanno scoperto che le previsioni del computer erano spesso solo un piccolo passo lontano da ciò che si vedeva in laboratorio. Questo piccolo divario suggerisce che le particelle in laboratorio fossero probabilmente bloccate in una forma temporanea a causa della velocità del processo di produzione, piuttosto che trovarsi nella loro vera forma più stabile.
Questo lavoro fornisce uno strumento potente per il futuro della nanotecnologia. Comprendendo le regole che governano la formazione di questi confini interni, gli scienziati possono smettere di affidarsi ai tentativi ed errori per progettare nuovi materiali. Inveve, possono usare queste mappe di stabilità per scegliere i metalli e le condizioni giuste per forzare le particelle nella forma specifica necessaria per un particolare compito. I ricercatori hanno osservato che, sebbene il loro modello attuale non tenga conto di ogni fattore, come la velocità della reazione o la tensione tra diverse strutture cristalline, esso cattura con successo le regole energetiche fondamentali che guidano la formazione di queste piccole strutture. Mentre il campo della nanotecnologia avanza verso la creazione di librerie di particelle ancora più complesse, questa capacità di prevedere l'architettura interna delle nanoparticelle multifase sarà essenziale per trasformare le nuove scoperte in applicazioni nel mondo reale.
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