Interplay between spinodal decomposition and wetting in ternary to quinary mixtures
通过使用二维相场模拟，本研究揭示了三元至五元混合物中润湿动力学与旋转变析之间的竞争如何驱动填充颗粒周围复杂的形态演变，并最终证明增加组分数量会减缓畴粗化，而润湿作用则会加速粗化，为控制多组分系统中的微观结构提供了新途径。
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想象一滴油落入一杯水中。这两种液体不会混合；相反，它们会分离，油会聚集成一个独特的形状，以尽量减少与水的接触。这是一个熟悉的景象，但在材料科学领域，科学家们感兴趣的是，当你不仅有两种，而是有三种、四种甚至五种不同的物质试图同时进行自我排序时，会发生什么。这种被称为旋节分解（spinodal decomposition）的过程，是混合材料在不需要种子或触发机制的情况下，自发分解为不同区域的方式。这一机制决定了从用于喷气发动机的金属合金到生物细胞内复杂流体的所有事物的内部结构。当这种分离发生在固体物体（如悬浮在混合物中的微小颗粒）附近时，规则就发生了变化。固体表面可能会比其他成分更吸引某种物质，从而在它周围形成一层该材料。这种被称为“润湿”（wetting）的现象，与混合物自然分解成大型、光滑畴（domains）的趋势相竞争。理解这些力量在复杂的多成分混合物中如何相互作用，对于设计具有特定性能的新型材料至关重要，然而，超过三种成分的系统的行为在很大程度上仍然是一个谜。
在最近的一项研究中，印度理工学院鲁尔基分校的研究人员使用先进的计算机模拟，观察了这种过程在包含三种、四种和五种不同成分的混合物中是如何展开的。他们创建了一个数字环境，其中一个固定的、静止的颗粒位于中心位置，处于均匀的混合物中。团队随后观察了在两种不同条件下，周围的成分随时间如何分离：一种是在颗粒对任何成分都没有偏好性的情况下，另一种是在颗粒强烈吸引某一特定成分并排斥其他成分的情况下。通过调节粒子与成分之间的无形作用力，他们可以控制谁粘附在表面，谁远离表面。目标是观察成分的数量以及存在“粘性”表面的情况如何改变材料的最终图案。
当研究人员模拟一个具有三种成分且没有颗粒的混合物时，结果是一个复杂的、交织的晶格，其中所有三种物质都以网状结构混合在一起。然而，当他们引入一个偏好某种成分的颗粒时，故事发生了戏剧性的变化。被偏好的成分立即像外套一样包裹住颗粒，形成一个核心。第二种最兼容的成分在它周围形成一个壳层，而第三种则形成一个外层，创造出一种类似靶心的同心圆图案。这被称为“核壳形貌”（core-shell morphology）。随着时间的推移，这些环并没有保持完美。小环的曲率使它们变得不稳定，导致内层缩小并最终消失，因为材料试图平滑其边缘。这些环与周围的体相材料合并，将整齐的靶心图案打破为孤立的岛屿。
研究人员发现，增加成分会使分离过程变得更慢且更破碎。在四种成分的混合物中，润湿效应仍然在颗粒周围创造了层级，但远离颗粒的体相材料开始分解成离散的液滴，而不是连续的网络。当他们转向五种成分的混合物时，形成连续网络的能力几乎完全消失了。即使有一个试图将成分拉入层级的颗粒，体相材料也会分解成每种成分的小型、孤立液滴。额外成分的存在就像是给分子运动踩下了刹车，使得它们难以重新排列成大型、光滑的畴。
一个关键发现是润湿速度与整体分离速度之间的竞争。颗粒对特定成分的吸引力导致该成分迅速奔向表面，加速了初始核壳结构的形成。然而，一旦这些结构形成，随着成分数量的增加，它们生长并变得更大的过程（即称为“粗化”，coarsening）会显著减慢。研究人员观察到，虽然润湿在开始阶段有助于材料更快地组织，但拥有更多成分所带来的极高复杂性使得最终的沉降过程变得更加漫长。在每种情况下，最终的图案都是由于颗粒试图将特定层拉向自身，而其余的混合物则在努力分离成各自独特的形状。
研究还表明，并非每种成分都能获得其独特的环。在更复杂的混合物中，一些具有相似特性的成分会在主层之间的边界处聚集，形成薄膜而非完整的壳层。这是因为这些特定成分之间的作用力足够弱，以至于它们不需要完全分离。研究人员指出，这种行为完全取决于每对成分之间作用力的特定平衡。如果作用力经过正确调节，材料可以被引导形成特定的层状结构，但如果平衡发生偏移，层级就会溶解或破碎。
最终，这项工作证明了通过控制颗粒与周围混合物的相互作用，科学家可以影响材料的最终架构。模拟显示，虽然单个颗粒可以创造出美丽的、分层的靶心图案，但系统最小化能量的自然驱动力最终会将这些图案分解为更简单的形状。成分的数量起着决定性作用：成分越多，意味着越多的孤立岛屿和更慢的最终状态路径。这些发现为理解复杂材料如何演化提供了路线图，提供了一种预测混合物会形成连续网络还是分解为液滴的方法。对于需要设计具有精确内部结构的工程师和科学家来说，这种知识至关重要——从更强的合金到先进的生物涂层，确保材料的微观排列能够支持其预期功能。
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