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5 - AUTRES MÉTHODES

  • 5.1 - Quelle méthode choisir ?
  • 5.2 - Approche multi-échelle
  • 5.3 - Vers le macroscopique

6 - CONCLUSION

7 - GLOSSAIRE – DÉFINITIONS

Article de référence | Réf : AF6045 v2

Perspectives
Simulation mésoscopique des polymères

Auteur(s) : Armand SOLDERA, Alexandre FLEURY

Relu et validé le 25 nov. 2021

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RÉSUMÉ

La résolution des équations qui régissent le monde macroscopique se fait de manière analytique, ou continue. Au niveau quantique, la résolution de l’équation de Schrödinger n’est possible analytiquement que pour l’atome d’hydrogène, et autres cations ne présentant qu’un seul électron. La représentation des atomes sous forme de particules en interactions au sein d’un champ de forces permet d’apporter un regard discret sur le comportement moléculaire. Entre ces dimensions atomique et macroscopique, entre le discret et le continue, se trouve l’échelle mésoscopique. Dans ce dossier, sont présentées les bases physiques nécessaires à une meilleure compréhension de cette dimension mésoscopique, les principales méthodes, et des exemples concrets.

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Auteur(s)

  • Armand SOLDERA : Professeur - Laboratoire de physico-chimie moléculaire, Département de chimie Université de Sherbrooke, Sherbrooke (Québec), Canada

  • Alexandre FLEURY : Doctorant - Laboratoire de physico-chimie moléculaire, Département de chimie Université de Sherbrooke, Sherbrooke (Québec), Canada

INTRODUCTION

Les polymères représentent une classe de matériaux de grand intérêt pour les industries chimiques et celles des matériaux. Ils comptent en effet parmi les fabrications des industries chimiques ayant le plus large volume de production et les matériaux engendrant les plus grands profits. Peu de nouveaux polymères industriels voient toutefois le jour ; les nouveaux polymères restent principalement l’apanage de recherches académiques. Le coût associé à leur mise sur le marché est en effet un facteur limitant. Ce qui est plutôt recherché dans l’industrie est l’obtention de propriétés spécifiques en effectuant des mélanges de polymères, ou la synthèse de copolymères. Il suffit de penser à l’ABS, terpolymère intervenant dans la fabrication des premiers pneus. Ce copolymère associe la rigidité, la dureté et la résistance à la chaleur, grâce à une juste combinaison des trois monomères. Il n’en demeure pas moins qu’une forte composante expérimentale est mise à contribution pour trouver le meilleur compromis, c’est-à-dire la composition des différents polymères ou chaînons du copolymère, offrant la propriété optimale (tout en préservant les autres propriétés). Afin de pallier les problèmes de temps et de coût associés à la recherche du meilleur candidat, la simulation moléculaire se révèle parfaitement appropriée.

Le choix de la méthode de simulation la plus adéquate à la demande d’un industriel dépend principalement du niveau de détails qu’il est nécessaire de connaître. Dans le cas de l’étude de mélanges, à cause d’une entropie de mélange beaucoup plus faible lorsque l’un des constituants est un polymère, comparativement aux mélanges de molécules de faible masse molaire, des démixtions interviennent. Le matériau va donc présenter des domaines riches en l’un ou l’autre des composés. En modulant la tension d’interface entre les deux composants, on modifie la morphologie du matériau, ce qui va permettre d’obtenir les propriétés désirées. La connaissance de la morphologie du système polymérique est donc primordiale pour ajuster au mieux les propriétés d’importance pour des applications pratiques. Le niveau de détails associé à la morphologie correspond à l’échelle dite mésoscopique. L’approche traitée dans cet article va du microscopique vers le macroscopique : en anglais, les termes « bottom-up » sont employés, que l’on peut traduire par « ascendant ». Il ne sera pas question de l’inverse, soit le « descendant », qui en anglais se dit « top-down ».

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VERSIONS

Il existe d'autres versions de cet article :

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v2-af6045


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4. Perspectives

L’avènement de l’intelligence artificielle (IA) touche de nombreux domaines de la vie active tel que les marchés boursiers, elle prend également une part importante dans le développement de plusieurs secteurs de la science tels que l’informatique, les mathématiques. Des développements avec l’implantation de l’IA en chimie computationnelle sont bien entendu également en cours. Plusieurs termes se rattachent à l’IA, comme l’apprentissage machine (machine learning) et l’apprentissage approfondi (deep learning).

Au niveau de la simulation mésoscopique de polymère, des développements utilisant l’IA sont surtout appliqués aux méthodes gros grains. Les échelles de temps qu’offrent ces méthodes sont essentielles pour sonder certaines propriétés (par exemple la viscosité) de la matière entre les niveaux microscopique et macroscopique. Zhang et al. et Wang et al. ont publié récemment des outils qui ont pour but d’affranchir l’utilisateur de présomptions phénoménologiques. En effet, les paramètres peuvent être choisis de façon à reproduire des propriétés du système au niveau atomistique ou au niveau macroscopique. Ceci reste le choix de l’humain derrière la machine. L’utilisation de l’IA enlève cet aspect empirique de la simulation, ce qui réduit le nombre de paramètres à régler. La légitimité de la simulation s’améliore de ce fait. L’IA peut aussi être utile dans le développement...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - LAUGHLIN (R.B.), PINES (D.) -   *  -  Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 97, p. 28 (2000).

  • (2) - LAUGHLIN (R.B.) -   A Different Universe : Reinventing Physics from the Bottom Down. –  -  Basic Books, Cambridge (2005).

  • (3) - WHITESIDES (G.M.), BONCHEVA (M.) -   *  -  Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 99, p. 4769 (2002).

  • (4) - LEHN (J.M.) -   *  -  Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 99, p. 4763 (2002).

  • (5) - HAILE (J.M.) -   Molecular Dynamics Simulation. –  -  John Wiley & Sons, New York (1992).

  • (6) - UHLHERR (A.), THEODOROU (D.N.) -   *  -  Current Opinion...

1 Outils logiciels

MS : Materials Studio, c’est l’interface de tous les logiciels de simulation DPD : Dissipative Particle DynamicsMesoDyn : méthode DFT

https://www.3dsbiovia.com/ (anciennement http://www.accelrys.com)

https://www.materialsdesign.com/

OCTA projet de simulation multi-échelle des polymères, principalement, englobant les codes suivants :

  • GOURMET : InterfaceCOGNAC (COarse-Grained molecular dynamics program by NAgoya Cooperation) : programme de simulation de dynamique moléculaire intégrant les simulations de type atomistique et gros-grains

  • PASTA (Polymer rheology Analyzer with Slip-link model of entAnglement) : calcul des propriétés rhéologiques de polymères

  • SUSHI (Simulation Utilities for Soft and Hard Interfaces) : Utilisation de la méthode DFT

  • MUFFIN (MUltiFarious Field simulator for Non-equilibrium system) : Modèle continu pour décrire la dynamique de matériaux mous.

http://www.octa.jp

LAMMPS (Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator) : code de dynamique moléculaire classique.

https://lammps.sandia.gov/

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2 Sites Internet

Groupe de recherche sur la dimension...

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