Structure and Phase Stability of Polyelectrolyte-Macroion Solutions

Detta är en avhandling från Marie Skepö, Physical Chemistry 1, Lund University

Sammanfattning: Popular Abstract in Swedish Syftet med den här avhandlingen har varit att med hjälp av datorsimuleringar studera laddade polymerers (polyelektrolyters) växelverkan med motsatt laddade sfäriska makrojoner. Redan nu kan en icke kemikunnig person bli helt borttappad, ty: 1. Vad är en polymer? 2. Vad är en sfärisk makrojon? 3. Växelverkan mellan polymer och makrojon? 4. Datorsimuleringar? 5. Vad är detta bra för? Polymerer förekommer i de flesta sammanhang i vardagslivet: de finns i våra kläder, byggvaror, mediciner, målarfärg, bilar, rymdskepp, kosmetika, elektronik för radio/TV och datorer, husgeråd, ......... Alla innehåller de olika polymerer och det som skiljer den ena polymeren från den andra är dess karakteristiska enhet, monomeren. En polymer framställs genom en polymerisationsreaktion, vilket innebär att flera monomerer slås samman till en stor molekyl, polymeren. Polymerer kan vara av syntetisk eller av biologisk natur. De senare har mycket stor betydelse för bl a livsprocessen. Som exempel kan nämnas enzymer och proteiner, DNA, stärkelse och cellulosa. Den polyelektrolyt som vi har använt i våra simuleringar är mycket lik polyakrylsyra vad det gäller laddningstäthet och stelhet. Polyakrylsyra förekommer bland annat som adsorberande material i blöjor. När vi modellerar polymeren så plockar vi bort alla kemiska egenskaper och varje individuell atoms frihetsgrader. Varje monomer modelleras istället som en sfär med en viss volym och laddning. Vi inför också potentialer som reglerar polymerens stelhet. I våra studier motsvarar den sfäriska makrojonen ett protein eller en micell. Proteiner finns t. ex. i vår kropp och i mat, medan miceller bland annat bildas av tensider (tvålmolekyler). Vi modellerar proteinet/micellen som en större sfär med en given volym och en högre laddning än polyelektrolytens monomerer. Polyelektrolyten och den sfäriska makrojonen placeras sedan i en låda som i experimentella sammanhang motsvaras av t. ex. en bägare. I verkligheten så finns det också motjoner till polyelektrolyten och makrojonen. Har polyelektrolyten + 10 elementarladdningar så finns det också 10 negativa elementarladdningar fördelade runt polyelektrolyten, så är också fallet för makrojonen. Totalt har vi alltså 4 olika komponenter i vår modell, förutom lösningen som är vatten. I vår modell har vi inte haft explicita vattenmolekyler, främst på grund av att det är för komplicerat och tidskrävande att simulera. Istället har vi infört en dielektricitetskonstant, som medelvärdar vattnets skärmningseffekt på växelverkan i systemet. En vattenlösning består av mängder med vattenmolekyler och vattnet skärmar växelverkan mellan partiklarna, växelverkan blir svagare. Enligt Coulombs lag så repellerar kroppar med lika laddning varandra, och olikladdade kroppar attraherar varandra. I vårt system så kommer polyelektrolyten att attrahera ”dra till sig” makrojonen och bilda ett komplex. Polyelektrolyten och makrojonen kommer att fungera som varandras motjoner, och de små motjonerna kommer att vara fria i lösningen. Vi har studerat hur många makrojoner en polyelektrolyt kan binda in samt strukturen och utseendet på de olika komplexen genom att variera längden, laddningen, och stelheten på polyelektrolyten samt antalet makrojoner och dess radie. Vid tillsats av tillräckligt mycket salt så upplöses komplexet. I artikel 4 startade vi med en makrojonlösningen och tillsatte sedan olika mängder polyelektrolyter. I linje med experimentella resultat att systemet fasseparerade när det var lika många polyelektrolytladdningar som makrojonladdningar i systemet. Fasseparation innebär att en lösning delar upp sig i två faser, en fas som är rik på polyelektrolyter och makrojoner och en med få. Datorsimuleringar är ett utmärkt verktyg för att försöka förstå samspel i olika system. Det finns redan idag simuleringsmodeller som påverkar förutsättningar för våra liv, ett exempel är simuleringar av växthuseffekten. Det är genom datorsimuleringar som gränsvärden för tillåtna mängder utsläpp av koldioxid bestäms. SMHI simulerar våra väderprognoser och många bilföretag simulerar krocktester. Simuleringar är också ett använt redskap vid framställning av läkemedel. Att simulera betyder att efterhärma. Det innebär att man försöker respresentera ett system med annat, oftast ett enklare, för att studera dess uppförande och egenskaper. Vi har använt oss av Monte Carlo simuleringar som är en statistisk simuleringmetod. Ett kännetecken för statistiska simuleringar är att man använder en serie av slumptal för att utföra simuleringen. Likheten med slumptalsstryda spel som roulette är mycket tydliga, därav namnet Monte Carlo. Hur går en simulering till? Det finns naturligtvis många olika sätt, men jag kommer förklara hur vi har gjort. Först skapar vi en input-fil som är specifik för det systemet vi vill studera. Där specificerar vi vilken sorts molekyler systemet ska innehålla, hur många de ska vara och deras egenskaper såsom storlek, laddning o.s.v. Här bestäms också simuleringens längd och vilken växelverkan det är i systemet. Därefter är det dags att starta simuleringen. Det första som händer är att alla molekyler slumpmässigt tilldelas en position i lådan. Två molekyler tillåts inte hamna på samma position. När alla molekyler är utplacerade i lådan, så beräknas energin i systemet. Därefter förflyttas en molekyl och på nytt beräknas energin i systemet. Om energin i systemet är lägre efter förflyttningen så godkänns den nya positionen, om den är högre så får partikeln stanna kvar på den gamla positionen. Efter varje förflyttning beräknas intressanta medelvärden och sparas, det kan vara allt från systemets energi och tryck till polymerens utsträckning. Det är dessa medelvärden som sedermera är våra resultat och som vi analyserar. Det enda som idag begränsar vilka system som kan studeras är egentligen datorernas processorkraft och minneskapacitet och vår egen fantasi. De simuleringar som gjordes i artikel 1-2, tog mindre än en vecka att genomföra styck medan en simuleringen i artikel 3-4 tog i snitt 300-400 timmar.

  Denna avhandling är EVENTUELLT nedladdningsbar som PDF. Kolla denna länk för att se om den går att ladda ner.