Ssylka

Как управлять самоорганизацией коллоидных частиц в реальном времени?

Коллоидная самоорганизация представляет собой процесс, при котором коллоидные частицы спонтанно формируют упорядоченные структуры. Этот процесс лежит в основе создания передовых материалов, включая оптоэлектронные устройства и сенсоры. Однако до недавнего времени ученые сталкивались с серьезной проблемой: как обеспечить точный контроль над динамическим поведением активных коллоидных систем в реальном времени.
Как управлять самоорганизацией коллоидных частиц в реальном времени?
Изображение носит иллюстративный характер

Исследовательская группа под руководством профессора Вэй Вана из Харбинского технологического института (Шэньчжэнь) совместно с доктором Си Ченом из Чэндуского технологического университета разработала революционный подход к решению этой проблемы. Результаты их работы были опубликованы в престижном научном журнале Research.

Новая стратегия объединяет химические реакции и электрическую поляризацию, что позволяет достичь обратимой сборки и регулирования структур коллоидных частиц непосредственно в процессе их формирования. Такой комбинированный подход открывает беспрецедентные возможности для создания динамически изменяемых материалов.

Техническое решение, предложенное учеными, основано на использовании как активных, так и пассивных коллоидных частиц в единой системе. Активные частицы вступают в реакцию с химическими веществами, создавая химический градиент. Этот градиент вызывает явления форезиса и осмоса, в результате чего пассивные частицы притягиваются к активным, формируя кластеры.

Одновременно с этим исследователи применяют переменное электрическое поле, которое поляризует пассивные частицы. Это создает диполь-дипольные отталкивающие силы, обеспечивающие сборку частиц в определенные конфигурации. Тонкая настройка химических и электрических полей позволяет с высокой точностью контролировать процесс самоорганизации.

«Наш подход демонстрирует, как можно достичь беспрецедентного уровня контроля над коллоидными системами, комбинируя различные физические и химические механизмы», — отмечает профессор Вэй Ван, подчеркивая уникальность разработанного метода.

Потенциальные применения этой технологии впечатляют своим разнообразием. Она может быть использована для создания коллоидных материалов, способных динамически изменять свою структуру и функции в ответ на внешние стимулы. Такие материалы найдут применение в разработке чувствительных сенсоров, самовосстанавливающихся систем и реконфигурируемых устройств.

Исследование открывает новую главу в области коллоидной науки, предлагая инструменты для создания «программируемых» материалов, которые могут адаптироваться к изменяющимся условиям и требованиям. Это особенно важно для развития «умных» материалов следующего поколения, которые смогут найти применение в медицине, электронике и энергетике.


Новое на сайте

19164Уязвимые обучающие приложения открывают доступ к облакам Fortune 500 для криптомайнинга 19163Почему ботнет SSHStalker успешно атакует Linux уязвимостями десятилетней давности? 19162Microsoft устранила шесть уязвимостей нулевого дня и анонсировала радикальные изменения в... 19161Эскалация цифровой угрозы: как IT-специалисты КНДР используют реальные личности для... 19160Скрытые потребности клиентов и преимущество наблюдения над опросами 19159Академическое фиаско Дороти Паркер в Лос-Анджелесе 19158Китайский шпионский фреймворк DKnife захватывает роутеры с 2019 года 19157Каким образом корейские детские хоры 1950-х годов превратили геополитику в музыку и... 19156Научная революция цвета в женской моде викторианской эпохи 19155Как новый сканер Microsoft обнаруживает «спящих агентов» в открытых моделях ИИ? 19154Как новая кампания DEADVAX использует файлы VHD для скрытой доставки трояна AsyncRAT? 19153Как новые китайские киберкампании взламывают госструктуры Юго-Восточной Азии? 19152Культ священного манго и закат эпохи хунвейбинов в маоистском Китае 19151Готовы ли вы к эре коэффициента адаптивности, когда IQ и EQ больше не гарантируют успех? 19150Иранская группировка RedKitten применяет сгенерированный нейросетями код для кибершпионажа