Studying the interaction of polyacrylonitrile oligomer chains with carbon fillers

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The dependence of the adhesion energy of the polyacrylonitrile oligomeric chain on the surfaces of carbon nanoparticles such as carbon nanotubes and graphene is studied in the framework of full atomistic molecular mechanics simulation using the polymer consistent force field and the open part of the condensed-phase optimized molecular potentials for atomistic simulation studies force field. The length of the polyacrylonitrile oligomer chain, the number of layers in the graphene nanoparticle, the diameter of the carbon nanotube, and the type and density of the modifier molecules on the surface of the graphene are the main parameters of the calculations. The graphene nanoparticle is taken as a limiting case corresponding to the large-diameter carbon nanotube. N-(2-aminoethyl) carbamoyl, nitrocyclohexane, benzamide, and dinitrobiphenyl are selected as surface modifiers. It is shown that with an increase in the number of layers and diameter of carbon nanotubes, the adhesion energy of the polyacrylonitrile oligomer chain increases, which allows us to consider multiwalled carbon nanotube with large diameters as a preferred filler for polyacrylonitrile. The estimates obtained also show that when surface modifiers are used, it is possible to increase the adhesion energy of polyacrylonitrile only in the case of low surface modifier densities.

Авторлар туралы

Pavel Komarov

Tver State University

Email: pv_komarov@mail.ru
Dr. Sc., Docent, Department of General Physics, Leading Researcher of the Department of Scientific Research

Maxim Malyshev

Tver State University

Ph. D., Senior Lecturer, Department of Physical Chemistry, Researcher of the Scientific Research Department

Pavel Baburkin

Tver State University

Ph. D., Researcher, Department of Scientific Research

Әдебиет тізімі

  1. Huang X. Fabrication and properties of carbon fibers, Materials, 2009, vol. 2, issue 4, pp. 2369-2403. doi: 10.3390/ma2042369.
  2. Minus M.L., Kumar S. The processing, properties, and structure of carbon fibers, The Journal of The Minerals, Metals and Materials Society, 2005, vol. 57, issue 2, pp. 52-58. doi: 10.1007/s11837-005-0217-8.
  3. Park S.-J. Carbon fibers, 2nd ed. Singapore: Springer, 2018, 358 p.
  4. Nataraj S.K., Yang K.S., Aminabhavi T.M. Polyacrylonitrile-based nanofibers - A state-of-the-art-review, Progress in Polymer Science, 2012, vol. 37, issue 3, pp. 487-513. doi: 10.1016/j.progpolymsci.2011.07.001.
  5. Gupta A.K., Paliwal D.K., Bajaj P. Acrylic precursors for carbon fibers, Polymer Reviews, 1991, vol. 31, issue 1, pp. 1-89. doi: 10.1080/15321799108021557.
  6. Chang H., Luo J., Gulgunje P.V., Kumar S. Structural and functional fibers, Annual Review of Materials Research, 2017, vol. 47, pp. 331-359. doi: 10.1146/annurev-matsci-120116-114326.
  7. Newcomb B.A. Processing, structure, and properties of carbon fibers, Composites Part A: Applied Science and Manufacturing, 2016, vol. 91, issue 1, pp. 262-282. doi: 10.1016/j.compositesa.2016.10.018.
  8. Chae H.G., Sreekumar T.V., Uchida T., Kumar S.A. A comparison of reinforcement efficiency of various types of carbon nanotubes in polyacrylonitrile fiber, Polymer, 2005, vol. 46, issue 24, pp. 10925-10935. doi: 10.1016/j.polymer.2005.08.092.
  9. Jain R., Minus M.L., Chae H.G., Kumar S. Processing, structure, and properties of PAN/MWNT composite fibers, Macromolecular Materials and Engineering, 2010, vol. 295, issue 8, pp. 742-749. doi: 10.1002/mame.201000083.
  10. George E., Joy J., Anas S. Acrylonitrile-based polymer/graphene nanocomposites: A review, Polymer Composites, 2021, vol. 42, issue 10, art. no. 4961, 20 p. doi: 10.1002/pc.26224.
  11. Eom W., Lee S.H., Shin H. et al. Microstructure-controlled polyacrylonitrile/graphene fibers over 1 gigapascal strength, ACS Nano, 2021, vol. 15, issue 8, pp. 13055-13064. doi: 10.1021/acsnano.1c02155.
  12. Chae H.G., Minus M.L., Rasheed A., Kumar S. Stabilization and carbonization of gel spun polyacrylonitrile/single-wall carbon nanotube composite fibers, Polymer, 2007, vol. 48, issue 13, pp. 3781-3789. doi: 10.1016/j.polymer.2007.04.072.
  13. Andrews R., Jacques D., Rao A.M. et al. Nanotube composite carbon fibers, Applied Physics Letters, 1999, vol. 75, issue 9, pp. 1329-1331. doi: 10.1063/1.124683.
  14. Newcomb B.A., Giannuzzi L.A., Lyons K.M. et al. High resolution transmission electron microscope study on polyacrylonitrile / carbon nanotube based carbon fibers and the effect of structure development on the thermal and electrical conductivities, Carbon, 2015, vol. 93, pp. 502-514. doi: 10.1016/j.carbon.2015.05.037.
  15. Prilutsky S., Zussman E., Cohen Y. Carbonization of electrospun poly(acrylonitrile) nanofibers containing multiwalled carbon nanotubes observed by transmission electron microscope with In Situ heating, Journal Polymer Science Part B: Polymer Physics, 2010, vol. 48, issue 20, pp. 2121-2128. doi: 10.1002/polb.22092.
  16. Ye H., Lam H., Titchenal N. et al. Reinforcement and rupture behavior of carbon nanotubes-polymer nanofibers, Applied Physics Letters, 2004, vol. 85, issue 10, pp. 1775-1777. doi: 10.1063/1.1787892.
  17. Wu Q.-Y., Wu P.G., Chen X.-N., Xu Z.-K.Interactions between polyacrylonitrile and solvents: density functional theory study and two-dimensional infrared correlation analysis, The Journal of Physical Chemistry B, 2012, vol. 116, issue 28, pp. 8321-8330. doi: 10.1021/jp304167f.
  18. Pires J.M., de Oliveira O.V., Freitas L.C.G. et al. Molecular dynamic simulations of polyacrylonitrile in ethanol and water solvents, Computational and Theoretical Chemistry, 2012, vol. 995, issue 2, pp. 75-78. doi: 10.1016/j.comptc.2012.06.032.
  19. Pramanik C., Jamil T., Gissinger J.R. et al. Polyacrylonitrile interactions with carbon nanotubes in solution: conformations and binding as a function of solvent, temperature, and concentration, Advanced Functional Materials, 2019, vol. 29, issue 50, art. no. 1905247, 12 p. doi: 10.1002/adfm.201905247.
  20. Meng J., Zhang Y., Cranford S.W., Minus M.L. Nanotube dispersion and polymer conformational confinement in a nanocomposite fiber: a joint computational experimental study, The Journal of Physical Chemistry B, 2014, vol. 118, issue 31, pp. 9476-9485. doi: 10.1021/jp504726w.
  21. Saha B., Furmanchuk O., Dzenis Y., Schatz G.C. Multi-step mechanism of carbonization in templated polyacrylonitrile derived fibers: ReaxFF model uncovers origins of graphite alignment, Carbon, 2015, vol. 94, pp. 694-704. doi: 10.1016/j.carbon.2015.07.048.
  22. Lee J., Choi J.I., Cho A.E. et al. Origin and control of polyacrylonitrile alignments on carbon nanotubes and graphene nanoribbons, Advanced and Functional Materials, 2018, vol. 28, issue 15, art. no. 1706970, 7 p. doi: 10.1002/adfm.201706970.
  23. Heo S.J., Kim K.H., Han B. et al. Defect structure evolution of polyacrylonitrile and single wall carbon nanotube nanocomposites: a molecular dynamics simulation approach, Scientific Reports, 2020, vol. 10, issue 1, art. no. 11816, 10 p. doi: 10.1038/s41598-020-68812-7.
  24. Khalatur P.G. Molecular dynamics simulations in polymer science: methods and main results, Polymer Science: A Comprehensive Reference, 2012, vol. 1, pp. 417-460. doi: 10.1016/b978-0-444-53349-4.00016-9.
  25. Akhukov M.A. Chorkov V.A., Gavrilov A.A. et al. MULTICOMP package for multilevel simulation of polymer nanocomposites, Computational Materials Science, 2023, vol. 216, art. no. 111832, 16 p. doi: 10.1016/j.commatsci.2022.111832.
  26. LAMMPS molecular dynamics simulator. Available at: www.url: https://lammps.sandia.gov. (accessed 17.08.2024).
  27. Sun H. Ab initio calculations and force field development for computer simulation of polysilanes, Macromolecules, 1995, vol. 28, issue 3, pp. 701-712. doi: 10.1021/MA00107A006.
  28. Sun H.COMPASS: An ab initio force-field optimized for condensed-phase applications - overview with details on alkane and benzene compounds, The Journal of Physical Chemistry B, 1998, vol. 102, issue 38, pp. 7338-7364. doi: 10.1021/jp980939v.
  29. Guenole J., Nöhring W.G., Vaid A. et al. Assessment and optimization of the fast inertial relaxation engine (FIRE) for energy minimization in atomistic simulations and its implementation in LAMMPS, Computational Materials Science, 2020, vol. 175, art. no. 109584, 10 p. doi: 10.1016/j.commatsci.2020.109584.
  30. Voevodin V.V., Antonov A.S., Nikitenko D.A. et al. Supercomputer lomonosov-2: large scale, deep monitoring and fine analytics for the user community, Supercomputing Frontiers and Innovations, 2019, vol. 6, issue 2, pp. 4-11. doi: 10.14529/jsfi190201.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».