En los últimos años, los avances en las técnicas de síntesis de materiales han permitido a los científicos producir materiales funcionales cada vez más complejos con propiedades macroscópicas mejoradas o novedosas. Por ejemplo, nanopartículas metálicas de núcleo-cubierta ultrapequeñas utilizadas para catálisis, aleaciones de alta entropía hechas de 6 o 7elementos para dar una alta resistencia a altas temperaturas y productos farmacéuticos diseñados a escala nanométrica para una entrega de medicamentos más efectiva Los materiales de ingeniería modernos impulsan el progreso en muchas disciplinas científicas y están en el corazón de las tecnologías de próxima generación en campos industriales, incluidos la electrónica, la producción de energía yalmacenamiento, ingeniería ambiental y biomedicina. Como las propiedades ópticas, electrónicas y mecánicas de tales materiales están profundamente influenciadas por la estructura atómica, resolver la estructura de los materiales de ingeniería es de vital importancia para desbloquear su verdadero potencial.
Sin embargo, las estructuras de tales materiales son a menudo complejas y no periódicas a escala atómica o a nanoescala. Por ejemplo, muchos de los materiales termoeléctricos más conocidos tienen estructuras cristalográficas en promedio, pero derivan su alta figura termoeléctrica demérito de las distorsiones atómicas locales. Las colecciones desordenadas de nanopartículas, por otro lado, tienen un alto grado de orden de corto alcance pero no un orden de largo alcance más allá de la nanoescala. Además, muchos materiales novedosos son compuestos, que exhiben un orden complejo en múltiples longitudesescalas, por lo que la complejidad que enfrentan los científicos de materiales que desean comprender la estructura de materiales nuevos y novedosos es considerable.
Las técnicas estándar de cristalografía han demostrado ser exitosas en la caracterización de una amplia gama de materiales a granel cuyas estructuras atómicas pueden describirse con modelos de cristal que requieren solo decenas o cientos de parámetros. Dado que los datos de difracción de rayos X generalmente brindan información sobre cientos o miles depicos de difracción, casi siempre se puede encontrar una solución de estructura única para materiales cristalinos, sin embargo, para los tipos de materiales complejos descritos anteriormente, el número de grados de libertad en modelos de estructura adecuados es a menudo considerablemente mayor que en el caso de un cristal típico., los materiales complejos de ingeniería a menudo producen picos extremadamente amplios en los experimentos de difracción, debido al hecho de que no son periódicos o están desordenados. Por lo tanto, el problema de la estructura es doblemente complicado, ya que los experimentos de difracción producen menos información que los experimentos correspondientes en materiales a granel.perspectiva cristalográfica estándar, el problema de estructura para muchos cLos materiales complejos están inherentemente mal planteados, lo que hace imposible una solución única.Cuando las técnicas estándar de cristalografía fallan, a veces es posible desarrollar nuevas herramientas analíticas para maximizar la información extraída de un patrón de difracción, pero incluso con tales avances, a menudo no se puede encontrar una solución única para un problema fundamentalmente mal planteado sin definir nuevasrestricciones o agregar datos adicionales.
Para obtener soluciones de estructura únicas para materiales complejos, se necesita un nuevo paradigma de análisis: una metodología que pueda combinar diferentes fuentes de información y modelos en un marco coherente para resolver problemas utilizando la optimización global. Dentro de este marco, un material con estructura desconocida podríase probará con varias herramientas experimentales, como la difracción de rayos X, la microscopía electrónica de transmisión, la dispersión de rayos X o de neutrones de ángulo pequeño, la espectroscopía Raman, etc., las entradas teóricas, como la teoría de la densidad funcional, podrían integrarse en la optimización.Aunque cada entrada experimental o teórica puede no generar suficiente información para producir una solución, juntas las piezas de información regularizarían el problema, dando como resultado una solución única.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Unión Internacional de Cristalografía . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cite esta página :