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  • Il team mappa la distribuzione dei nanotubi di carbonio nei materiali compositi

    Nonostante le piccole dimensioni e la struttura semplice, i nanotubi di carbonio, essenzialmente fogli di grafene arrotolati in cannucce, hanno tutti i tipi di proprietà potenzialmente utili. Ancora, mentre la loro promessa incombe, come realizzare pienamente che la promessa si è rivelata una sorta di mistero.

    Nel tentativo di strappare un po' di quel mistero, ricercatori del National Institute of Standards and Technology (NIST), il Massachusetts Institute of Technology e l'Università del Maryland hanno sviluppato tecniche all'avanguardia di raccolta ed elaborazione delle immagini per mappare la struttura su scala nanometrica dei nanotubi di carbonio all'interno di un materiale composito in 3-D. Il modo esatto in cui i nanotubi sono distribuiti e disposti all'interno del materiale gioca un ruolo importante nelle sue proprietà complessive. I nuovi dati aiuteranno i ricercatori che studiano i materiali compositi a costruire e testare modelli computerizzati realistici di materiali con un'ampia gamma di elettrico, e caratteristiche meccaniche.

    La loro ricerca è stata presentata in ACS Nano .

    I compositi in fibra di carbonio sono generalmente apprezzati per la loro elevata resistenza e peso ridotto, e compositi (o nanocompositi) di nanotubi di carbonio (CNT), che hanno filamenti di carbonio sempre più piccoli, mostrano promesse per un'elevata resistenza e altre proprietà come la capacità di condurre calore ed elettricità.

    Però, secondo Alex Liddle del NIST, un autore dello studio, mentre i ricercatori in precedenza potevano misurare in modo affidabile le proprietà di massa di un nanocomposito, non sapevano esattamente perché varie formulazioni del composito avessero proprietà diverse.

    "Capire perché questi materiali hanno le proprietà che hanno richiede un'analisi dettagliata, comprensione quantitativa della loro complessa struttura 3-D, " dice Liddle. "Dobbiamo conoscere non solo la concentrazione dei nanotubi ma anche la loro forma e posizione, e metterlo in relazione con le proprietà del materiale."

    Vedere la disposizione dei nanotubi di carbonio in un materiale composito è difficile, anche se, perché sono circondati da una resina epossidica, anch'essa composta principalmente da atomi di carbonio. Anche con sonde sofisticate, il contrasto è troppo basso perché i processori di immagini software possano individuarli facilmente.

    In tali situazioni di ricerca, ti rivolgi a studenti laureati e postdoc come Bharath Natarajan del NIST, perché gli esseri umani generalmente producono ottimi processori di immagini. Ma contrassegnare migliaia di nanotubi di carbonio in un'immagine è molto noioso, così Natarajan ha progettato un algoritmo di elaborazione delle immagini in grado di distinguere i CNT da una resina epossidica nel miglior modo possibile. Ha pagato.

    Secondo Liddle, un CNT esprime tutto il suo potenziale in forza e conducibilità termica ed elettrica quando è disteso e diritto, ma …

    "Quando i CNT sono sospesi in una resina epossidica, si sono diffusi, impacchettare e attorcigliare in forme diverse, " Dice Liddle. "La nostra analisi ha rivelato che i benefici dei CNT aumentano in modo non lineare con l'aumentare della loro concentrazione. Man mano che la concentrazione aumenta, i CNT entrano in contatto, aumentare il numero di incroci, che ne aumenta la conducibilità elettrica e termica, e il contatto fisico li fa conformare l'uno all'altro, che li raddrizza, aumentando la resistenza del materiale."

    Il fatto che aumentando la concentrazione di CNT aumenti le proprietà non è particolarmente sorprendente, ma ora i ricercatori sanno come questo influisca sulle proprietà dei materiali e perché i modelli precedenti delle prestazioni dei materiali nanocompositi non corrispondessero mai a come si comportavano nella pratica.

    "Abbiamo davvero visto solo la punta dell'iceberg rispetto a questa classe di materiale, ", afferma Liddle. "Ci sono molti modi in cui altri ricercatori potrebbero suddividere i dati per modellare e infine produrre materiali ottimali per la gestione termica, rinforzo meccanico, stoccaggio di energia, trasporto di droga e altri usi."


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