Nuovi polimeri non lineari
Per ridurre i costosi test sperimentali e gli errori nell'industria dei polimeri, il progetto PMILS si è occupato di permettere una previsione efficace delle proprietà macroscopiche dei materiali polimerici. Partendo dalla conoscenza della costituzione molecolare e del tipo di trattamento subito, i ricercatori hanno sviluppato metodologie e strumenti ad hoc per la modellizzazione dei polimeri molecolari. Uno dei risultati del progetto ha richiesto un innovativo algoritmo di Monte Carlo per simulare masse polietileniche a catena lunga con architettura molecolare lineare e non lineare. L'algoritmo si basa su un'avanzata serie di scarti che alterano le connessioni di catena e può essere usato per sistemi mono o polidispersi. Per effettuare i test sono stati usati sistemi con polietilene a forma di H, che includono catene polietileniche con un asse principale bloccato da due punti di ramificazione, ognuno dei quali legato a due rami non saturati. I risultati dei test hanno messo a disposizione dei successivi studi di dinamica molecolare numerose configurazioni non correlate ed equilibrate su scale di varie lunghezze. Oltre a consentire stime rigorose delle proprietà termodinamiche e di conformazione dei polimeri a forma di H, l'algoritmo si è dimostrato in grado di prevedere con accuratezza numerose proprietà fondamentali. Tra queste, punto di frizione della ramificazione, diffusione del centro di massa della catena, tempi dello spettro di rilascio, viscosità a tasso di taglio zero. La principale novità del nuovo codice consiste nella sua capacità di simulare le proprietà viscoelastiche dei polimeri con ramificazioni corte/lunghe sul loro asse principale. L'algoritmo potrà essere molto utile per interpretare le proprietà di deformazione-indurimento delle masse polietileniche ramificate nelle simulazioni della dinamica molecolare in situazione di non equilibrio. Potrà inoltre verificare le migliori prestazioni dei polimeri ramificati nel trattamento in flusso fluido rispetto a quelli lineari.
