В конце года ученые из Института имени Нильса Бора и химического факультета Копенгагенского университета объявили о разработке пористого полимера, который способен захватывать небольшие молекулы, в частности, аммиака.
Известный токсичный газ аммиак представляет собой соединение азота и водорода, которое широко используется в качестве реагента в технологических процессах или в результате сельскохозяйственной деятельности. Длительное воздействие этого газа может привести к повреждению глаз, першению в горле и при некоторых обстоятельствах, когда аммиак реагирует с другими веществами, загрязняющими воздух, с образованием солей аммония, это может вызвать повреждение органов дыхания и даже смерть.
Из-за крайне мелкого размера частицы могут перемещаться на большие расстояния, создавая распространенные проблемы.
“Если мы хотим использовать этот материал на практике для решения такой важной социальной проблемы, как загрязнение аммиаком, важно объяснить, как аммиак будет удерживаться в пористой структуре полимера”, — говорит Хелойса Бордалло, доцент из Института имени Нильса Бора.
“Это означает, что нам нужно разработать методику, которая позволит точно определить, как происходит взаимодействие между полимером и аммиаком. Ответив на этот вопрос, мы сможем понять, насколько те или иные полимеры будут эффективны в междисциплинарных областях, включая наномедицину и защитные покрытия. Масштабирование, а это непростой процесс, окажет значительное положительно влияние на рабочие условия многих людей во всем мире".
В рамках данного исследования доцент химического факультета Дживун Ли и бывший постдок из Института имени Нильса Бора Родриго Лима синтезировали 2г полимера, используя различные методы определения характеристик материала в исследовательском источнике нейтронов и мюонов (ISIS) в национальной лаборатории Резерфорда-Эплтона в Великобритании.
“В процессе синтеза зачастую требуется промывка материала растворителями. Мы были приятно удивлены, когда обнаружили, что внутри пористого полимера действительно удерживается часть этих растворителей”, — рассказывает Ли. “Это свидетельствовало о том, что материал, вероятно, может улавливать и другие загрязняющие вещества, такие как аммиак”.
Ученые исследовали динамику водородных связей, собирая данные о рассеянии нейтронов при низком давлении для улавливания аммиака полимером. Затем последовал эксперимент, возглавляемый Лима, с использованием термического анализа, чтобы подтвердить захват аммиака.
Результаты показали, что газ не только улавливался, но и, к всеобщему удивлению, удерживался в пористом материале.
“Чтобы объяснить эту, по-видимому, сильную связь между полимером и аммиаком, нам нужно было знать структуру полимера”, — говорит Бордалло. “Но поскольку этот конкретный полимер был аморфным, его структуру сложно охарактеризовать. В некотором смысле можно сказать, что мы поставили галочку в графе "захват аммиака", но нам все равно нужно было объяснить, как это происходит, а для этого необходим анализ структуры, что было неосуществимо. Возникла определенная дилемма: полный успех в одной части проекта и неспособность точно объяснить, чем он обусловлен”.
В поисках ответа ученые создавали различные комбинации полимерных структурных элементов и смогли вычислить спектральные характеристики методом численного моделирования, называемым теорией функционала плотности (DFT), комбинации, которая была ближе всего к измерениям реального образца.
“Полимер, улавливающий аммиак, можно применять в самых разнообразных областях”, — объясняет Ли. “В лабораториях его можно было бы использовать в качестве покрытия для защитных масок для обеспечения личной безопасности, поскольку аммиак токсичный и очень агрессивный. Его можно было бы использовать в качестве фильтра для снижения распространения аммиака, выделяемого с отработанными газами, во многих отраслях промышленности. Забегая вперед, можно предположить, что этот метод можно будет применять и с другими типами загрязняющих веществ".
Бордалло сообщает, что в дальнейшем планирует применять машинное обучение к аморфным системам, поскольку это может оказаться более подходящим методом для данного процесса. Ученые надеются, что с помощью алгоритмов глубокого обучения они смогут более точно классифицировать аморфные материалы и определить их структурные свойства.
Исследование опубликовано в журнале ACS Applied Materials & Interfaces.
