聚电解质溶液中纳米粒子扩散系数的模耦合理论计算

doi:10.7503/cjcu20150642

高等学校化学学报 ›› 2015, Vol. 36 ›› Issue (11): 2251.doi: 10.7503/cjcu20150642

聚电解质溶液中纳米粒子扩散系数的模耦合理论计算

董运洪, 陈谙谱, 赵南蓉()

四川大学化学学院, 成都 610064

收稿日期:2015-08-14 出版日期:2015-11-10 发布日期:2015-10-21
作者简介:联系人简介: 赵南蓉, 女, 博士, 教授, 博士生导师, 主要从事生物大分子体系介观统计力学计算研究. E-mail:zhaonanr@scu.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金(批准号: 21173152, 21373141)和四川省科技计划项目(批准号: 2014JY0234)资助

Diffusion Coefficient of Nanoparticles in Semidilute Polyelectrolyte Solutions Based on Mode Coupling Theory^†

DONG Yunhong, CHEN Anpu, ZHAO Nanrong^*()

College of Chemistry, Sichuan University, Chengdu 610064, China

Received:2015-08-14 Online:2015-11-10 Published:2015-10-21
Contact: ZHAO Nanrong E-mail:zhaonanr@scu.edu.cn
Supported by:
† Supported by the National Natural Science Foundation of China(Nos.21173152, 21373141) and the Department of Science and Technology of Sichuan Province, China(No.2014JY0234)

摘要/Abstract

摘要：

采用模耦合理论(MCT)建立了研究纳米粒子在聚电解质溶液中长时扩散系数D的介观统计方法, 提出了有效的聚合物溶液动态散射函数Γ_pp (k,t)的约化形式. 定量计算了溶液微观密度涨落对扩散系数的贡献, 考察了扩散系数D对溶液浓度c及纳米粒子半径R的依赖关系, 并定量分析了MCT与经典Stokes-Einstein(S-E)关系的偏离. 结果表明, MCT方法的研究结果与实验数据吻合. 当纳米粒子尺寸小于聚电解质特征尺寸时, 其扩散系数对S-E关系明显偏离. 本文建立的基于微观描述的MCT方法为进一步研究纳米粒子在聚合物溶液中的含时扩散动力学行为奠定了理论基础.

关键词: 聚电解质溶液, 长时扩散系数, Stokes-Einstein 关系, 模耦合理论, 纳米粒子

Abstract:

A theoretical formalism based on mode-coupling theory(MCT) was established to study the long-time diffusion coefficient of nanoparticles in polyelectrolyte solutions. By introducing an approximate summation form for Γ_pp (k,t), D_micro can be calculated straightforwardly and it is necessary to investigate explicitly how D depends on the concentration c of the polymer solution and the nanoparticle size R. For illustration, the theoretical approach is taken to analyze the diffusion of polystyrene nanoparticles in semidilute polyacrylamide solutions which has been studied in detail experimentally. As a result, our theoretical results show very good quantitative agreements with the experimental data in many aspects, such as the strong dependence on c, the large deviation from Stokes-Einstein relation particularly for small particles. Such good agreements clearly demonstrate the validity of our MCT framework, which may serve as a good starting point to study many more complex dynamical behavior associated with polymer solutions.

Key words: Polyelectrolyte solution, Long-time diffusion coefficient, Stokes-Einstein relation, Mode coupling theory, Nanoparticles

中图分类号:

O643

TrendMD:

董运洪, 陈谙谱, 赵南蓉. 聚电解质溶液中纳米粒子扩散系数的模耦合理论计算. 高等学校化学学报, 2015, 36(11): 2251.

DONG Yunhong, CHEN Anpu, ZHAO Nanrong. Diffusion Coefficient of Nanoparticles in Semidilute Polyelectrolyte Solutions Based on Mode Coupling Theory^†. Chem. J. Chinese Universities, 2015, 36(11): 2251.

图/表 4

Table 1 Basic parameters for PAM(molecule weight 8×106)

N	σ⁽⁰⁾/nm	$R g 0$ /nm	$R c 0$ /nm	c^*/(g·L¹)
775	27.8	316	775	0.1

Table 1 Basic parameters for PAM(molecule weight 8×106)

N	σ⁽⁰⁾/nm	$R g 0$ /nm	$R c 0$ /nm	c^*/(g·L¹)
775	27.8	316	775	0.1

Table 2 Macroviscosity felt by nanoparticle with radius R=1000 nm and microviscosity felt by nanoparticle with radius R=200 nm in PAM solution[23]

c/(g·L^-1)	η_macro/(Pa·s)	η_micro/(Pa·s)
0.42	0.33	0.028
1.1	2.33	0.21
2.1	9.20	0.52
4.2	33.28	1.80

Fig.1 Diffusion coefficient D for nanoparticle with radius R=200 nm in PAM solution at different concentrations

Table 3 Comparison of diffusion coefficients based on MCT and S-E relation

R/nm	$D$ /( $μ m 2 · s - 1$ )	c/(g·L^-1)
R/nm	$D$ /( $μ m 2 · s - 1$ )	0.42	1.1	2.1	4.2
200	D_MCT	1.1×10^-2	1.65×10^-3	6.10×10^-4	1.73×10^-4
	D_Exp	1.1×10^-2	1.67×10^-3	6.67×10^-4	1.67×10^-4
	D_S-E	2.8×10^-3	4.70×10^-4	1.20×10^-4	3.30×10^-5
1000	D_MCT	6.15×10^-4	1.02×10^-4	2.56×10^-5	7.02×10^-6
	D_Exp	—	—	1.80×10^-5	—
	D_S-E	5.6×10^-4	9.40×10^-5	2.36×10^-5	6.60×10^-6

Table 3 Comparison of diffusion coefficients based on MCT and S-E relation

R/nm	$D$ /( $μ m 2 · s - 1$ )	c/(g·L^-1)
R/nm	$D$ /( $μ m 2 · s - 1$ )	0.42	1.1	2.1	4.2
200	D_MCT	1.1×10^-2	1.65×10^-3	6.10×10^-4	1.73×10^-4
	D_Exp	1.1×10^-2	1.67×10^-3	6.67×10^-4	1.67×10^-4
	D_S-E	2.8×10^-3	4.70×10^-4	1.20×10^-4	3.30×10^-5
1000	D_MCT	6.15×10^-4	1.02×10^-4	2.56×10^-5	7.02×10^-6
	D_Exp	—	—	1.80×10^-5	—
	D_S-E	5.6×10^-4	9.40×10^-5	2.36×10^-5	6.60×10^-6

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