數據驅動熱塑性彈性體數位設計

 

刊登日期:2024/10/21
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張瑋哲、蔡宗耘、陳俊杉 / 台灣大學材料科學與工程學;陳錦文 / 台北科技大學分子科學與工程;游濟華 / 成功大學工程科學系
 
前言
近年來綠色能源產業迅速興起,太陽能模組的需求也大量增加,然而隨著環保意識的崛起,如何有效回收太陽能模組與其相關材料,進行循環再利用是一非常重要的議題。要解決這項難題需提高太陽能模組的拆解性,以達到循環利用的目的。欲提高拆解性,就需從模組中的封裝膠著手。封裝膠多為高性能的熱塑性複合聚合物,成分與製程多由日本掌握。如何協助國內相關企業突破此藩籬,提高競爭優勢是非常重要的研發議題。
 
在材料設計的領域,以往開發新材料多是透過實驗法,進行嘗試與反覆修改,直到達成目標性質。然而,此方法會消耗大量時間以及金錢成本,尤其是在高分子材料的設計開發,由於單體種類以及分子構型等因素,都會大幅影響材料所展現出的性質,如圖一所示,讓軟性材料的設計空間更大,開發更為困難。當代由於電腦運算能力的快速進步,讓計算模擬以及機器學習打破了以往的許多限制,被廣泛應用在各種領域,也為材料設計領域提供另一條嶄新的道路。由計算模擬捕捉材料背後的物理,可快速產生大量基於模擬的數據資料集,接著透過近年來高速發展的資料科學方法,利用數據驅動的方式能夠預測材料性質,進而實現反向設計以及最佳化。此流程相關的研究近年來蓬勃發展,在各種材料開發領域都是炙手可熱的研究議題,本研究意欲透過計算模擬以及機器學習,加速熱塑性彈性體的開發。
 
熱塑性彈性體(Thermoplastic Elastomer; TPE)
TPE是指在常溫下具有彈性體特性,而在高溫時又能塑性變形的材料。相較於傳統利用硫化交聯形成的彈性體,TPE有較易加工的特性,而且在高溫下容易回收重複使用,符合當今環保的趨勢,同時對比於一般的塑膠材料,TPE的彈性體特性使其具有較好的回彈率及抗永久變形等,因此成為近年被廣泛應用的材料。
 
圖一、高分子材料在不同尺度的階層結構
圖一、高分子材料在不同尺度的階層結構
 
TPE通常是由軟硬段構成的共聚高分子,由於軟硬段的分子作用力不同,會傾向產生相分離結構,如圖二所示。其中硬段聚集的部分提供材料的剛性,比如苯乙烯(Styrene),而軟鏈則提供硬段彼此之間物理交聯的效果,比如丁二烯(Butadiene)。由於並沒有硫化產生化學鍵的過程,僅僅是靠物理交聯提供機械強度,因此讓TPE在具有彈性體特性的同時,仍然能夠在高溫時輕易地打斷彼此之間的作用力,因此具備上述提到的易加工以及可回收的優異性質。
     圖二、由ABA三段鏈共聚高分子形成的TPE示意圖,其中A為分子中的硬鏈;B為軟鏈
圖二、由ABA三段鏈共聚高分子形成的TPE示意圖,其中A為分子中的硬鏈;B為軟鏈
 
共聚高分子(Copolymer)
共聚高分子是由兩種或兩種以上單體構成的高分子,由於共聚高分子能夠結合不同單體之間的優點,進而自由設計達到想要的目標性質,因此在工業上被大量使用。而依照不同單體的分布以及不同的性質需求,可以將共聚高分子分為無規共聚物(Random Copolymer)、嵌段共聚物(Block Copolymer)、交替共聚物(Alternating Copolymer)以及接枝共聚物(Graft Copolymer),圖三為各種共聚物示意圖。在本研究中,主要探討的對象是ABA三段鏈嵌段共聚物以及無規共聚物,其中A代表硬段,B代表軟段。
 
模擬流程
先前提到由軟硬鏈段組成的TPE,會有相分離結構,且此結構會大幅影響材料的機械行為表現。因此在模擬TPE時,為了正確預測TPE的機械性質,進行分子動力學(Molecular Dynamics; MD)拉伸模擬前,必須先得到相分離結構,待有正確的初始條件後,方能確保後續拉伸模擬的代表性。其中一個常用於模擬高分子相分離結構的方法為自洽場方法(Self-consistent Field Theory; SCFT),SCFT是透過求解多粒子系統的電子密度,接著從中近似薛丁格方程解,透過反覆迭代直到系統能量達到收斂。利用SCFT方法,可以得到在平衡狀態下的TPE相分離結構。
 
有了SCFT計算的相分離結構後,需要將結構的場模型轉成相對應的粒子模型,以利後續的分子模擬。在這個階段,用的是密度偏置蒙地卡羅法(Density-biased Monte Carlo; DBMC),透過前面SCFT得到的密度分布,利用蒙地卡羅的方式迭代將粒子填入,不斷嘗試修改直到兩者之間的分布誤差在可接受的收斂範圍內,就得到 ---以上為部分節錄資料,完整內容請見下方附檔。

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