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Aug 14, 2023

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23 agosto 2023 Questo articolo è stato rivisto in base al processo editoriale e alle politiche di Science X. Gli editori hanno evidenziato i seguenti attributi garantendo al tempo stesso la credibilità del contenuto:

23 agosto 2023

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dall'Accademia Cinese delle Scienze

I materiali morbidi sono onnipresenti nella nostra vita quotidiana, dal cibo che mangiamo ai prodotti che utilizziamo fino ai materiali che compongono il nostro corpo. Alcuni esempi di materiali morbidi includono crema, dentifricio e sangue. La maggior parte dei materiali morbidi sono fluidi complessi, il che significa che contengono una miscela macroscopicamente uniforme di due o più fasi.

La competizione dinamica tra le strutture delle fasi in un materiale morbido può avere un impatto significativo non solo sulle sue proprietà, ma anche sulla sintonizzabilità e reversibilità di queste proprietà. Ad esempio, alcuni liquidi diventano temporaneamente più fluidi dopo l'applicazione di un taglio (noto anche come assottigliamento del taglio).

Il ketchup è progettato in questo modo in modo che scorra più facilmente quando viene spremuto da una bottiglia e rimanga fermo quando è sopra un piatto. Comprendere la dinamica spontanea delle strutture spaziali formate da fasi concorrenti in varie condizioni è quindi essenziale per la progettazione su misura di materiali morbidi.

La caratterizzazione delle dinamiche spontanee nei materiali morbidi è un compito impegnativo. Consideriamo una fiala di nanoparticelle di silice sospese in acqua, che è un materiale morbido relativamente semplice. La dinamica delle nanoparticelle (cioè il moto browniano) avviene nell'ordine dei nanometri e su una scala temporale dei microsecondi, il che rende impossibile tracciare la posizione esatta di ogni particella nella fiala in ogni momento.

Tali informazioni potrebbero anche non essere necessarie poiché le proprietà macroscopiche del materiale morbido sono solitamente determinate dalle statistiche della dinamica, ovvero dalla velocità con cui il sistema evolve ad una particolare scala di lunghezza. Questa è la quantità fondamentale riportata dalla spettroscopia di correlazione fotonica (PCS, nota anche come Dynamic Light Scattering).

Nel PCS, un laser ottico viene trasmesso attraverso la sospensione delle nanoparticelle e la variazione della posizione delle nanoparticelle viene valutata tramite la decorrelazione temporale dell'intensità della luce diffusa. Tuttavia, il PCS non è adatto per materiali opachi. Inoltre, la PCS non può misurare la diffusività di sistemi in cui le particelle non sono liberamente diffusive e la dinamica non può essere descritta dall'equazione di Einstein-Stokes (ad esempio, gel colloidali).

Queste limitazioni sono state infine risolte dallo sviluppo della spettroscopia di correlazione fotonica a raggi X (XPCS).

XPCS è una tecnica potente per caratterizzare la dinamica spontanea dei materiali morbidi. Utilizza un raggio di raggi X spazialmente coerente (cioè "simile al laser") per sondare la dinamica su tutte le scale di lunghezza nell'intervallo dei micron-nanometri. Ciò è reso possibile dall'uso di un grande rilevatore di area pixelata, che consente di registrare simultaneamente la dinamica su tutte le scale di lunghezza poiché l'angolo di diffusione è inversamente proporzionale alla scala di lunghezza che rappresenta.

Il più grande svantaggio di XPCS è che è molto meno disponibile di PCS. Innanzitutto, attualmente esistono meno di 10 sincrotroni in tutto il mondo in grado di eseguire esperimenti XPCS. In secondo luogo, i raggi X coerenti si ottengono ritagliando spazialmente il fascio di raggi X del sincrotrone per selezionare la porzione coerente, il che si traduce in una riduzione da 10 a 100 volte del flusso di raggi X. Tuttavia, questi problemi vengono affrontati con la costruzione e la messa in servizio globale di sorgenti di raggi X di quarta generazione.

Queste sorgenti aumenteranno il flusso di raggi X coerenti fino a 100 volte, riducendo quindi il tempo di misurazione delle caratterizzazioni XPCS a flusso limitato fino a 10.000 volte. Sebbene ciò aumenterà significativamente la disponibilità di XPCS, creerà anche un nuovo collo di bottiglia: la larghezza di banda umana. Gli utenti della struttura non saranno in grado di realizzare così tanti campioni o elaborare così tante informazioni. Questa sfida, tuttavia, è ideale per il settore in rapida crescita dell’intelligenza artificiale e della robotica.