En ciencia de materiales, Las superficies que repelen fuertemente los líquidos de baja tensión superficial se clasifican como superoleófobas, "mientras que los repelentes de líquidos de alta tensión superficial son 'superhidrofóbicos' y las superficies que muestran ambas características son 'superomnifóbicas". Las superficies superomnifóbicas están en las fronteras del diseño de superficies para una amplia gama de aplicaciones. En un estudio reciente, J. R. Panter y sus colaboradores del Departamento de Física y Procter and Gamble Co. en el Reino Unido y los EE. UU. Desarrollaron métodos computacionales para desarrollar sistemáticamente tres propiedades clave de humectación de superficies. Estos incluían histéresis del ángulo de contacto, presión crítica y una barrera de humectación de energía mínima. En el estudio, los científicos desarrollaron modelos cuantitativos y corrigieron suposiciones inexactas dentro de los modelos existentes.

Panter y col. combinó estos análisis simultáneamente para demostrar el poder de la estrategia para optimizar estructuras para aplicaciones en destilación por membranas y microfluídica digital. Acoplando antagonísticamente las propiedades humectantes, los científicos implementaron un enfoque multifacético para diseñar de manera óptima superficies superomnifóbicas. Usando algoritmos genéticos, facilitaron una optimización eficiente para aceleraciones de hasta 10, 000 veces. Los resultados del estudio se publican ahora en Avances de la ciencia .

Las superficies superomnifóbicas tienen micro y nanotexturas físicas que permiten que los líquidos de baja tensión superficial (aceites y alcoholes) permanezcan suspendidos en una estructura de superficie llena de vapor. Esta capacidad de derramamiento de líquido puede promover la movilidad eficiente de las gotas con un arrastre de baja viscosidad, con potencial transformador en una amplia gama de aplicaciones. Estos incluyen tecnologías sostenibles para la purificación de agua, estrategias antimicrobianas en biomedicina, técnicas de recubrimiento antihuellas, reducir el desperdicio de alimentos y tecnologías bioquímicas versátiles, a escala mundial.

Los recientes avances en microfabricación han permitido la formación de estructuras complejas con una resolución de escala micrométrica, incluida la tecnología de impresión tridimensional (3-D), fluidización de micropilares poliméricos y métodos litográficos. A pesar de estas técnicas altamente versátiles, Los científicos y físicos de materiales todavía buscan comprender cómo diseñar con precisión estructuras de superficie para un rendimiento óptimo en aplicaciones del mundo real. Un diseño omnifóbico exitoso debe demostrar tres propiedades de humectación clave para incluir (1) un ángulo de contacto bajo para una máxima movilidad del líquido, (2) alta presión crítica para la estabilidad del estado superoleófobo, y (3) una barrera energética alta al fracaso. Debido a las complejidades del diseño de la superficie, Unir estudios computacionales y experimentales puede resultar costoso y requerir mucho tiempo para comprender esta base.

En el presente trabajo, Panter y col. superó los desafíos de diseñar propiedades humectantes superomnifóbicas diseñando primero estrategias computacionales para comprender el efecto que los parámetros estructurales tenían sobre los tres criterios definidos. Para ilustrar la importancia de la optimización multifacética, utilizaron dos ejemplos relevantes de purificación de agua mediante destilación por membrana y microfluidos digitales basados ​​en gotas. Los científicos desarrollaron un algoritmo genético para realizar optimizaciones simultáneas de manera eficiente con una velocidad de hasta 10, 000 veces. Este enfoque versátil se puede combinar con innovaciones recientes en técnicas complejas de microfabricación de superficies para ofrecer un enfoque transformador del diseño de superficies.

Los científicos primero simularon la interfaz de vapor líquido avanzando y retrocediendo a lo largo de una sola fila de estructuras de superficie para obtener sus respectivos ángulos de contacto y la histéresis del ángulo de contacto (CAH, es decir., la diferencia entre los ángulos de contacto de avance y retroceso). Organizaron las dimensiones variables en una matriz cuadrada y observaron que la histéresis era idéntica para las geometrías reentrantes y doblemente reentrantes (geometrías con una fracción de contacto líquido-sólido muy baja). Usando la simulación, los científicos observaron cuatro mecanismos dominantes de retroceso para describirlos y modelarlos en el presente trabajo. Después de eso, utilizando los nuevos modelos Panter et al. probaron cualitativamente los modelos en retroceso propuestos en estudios anteriores para verificar su exactitud. Analizaron los cambios energéticos para obtener el ángulo en el que el retroceso se volvió energéticamente favorable para formar el ángulo de retroceso óptimo.

A diferencia de las simulaciones de CAH, el segundo parámetro de interés sobre la presión crítica fue sensible a la geometría de la superficie reentrante o doble reentrante. Los científicos observaron tres mecanismos de falla en el estudio de presión crítica y los cuantificaron en función de los parámetros estructurales. Cuando compararon la cuantificación en el presente trabajo con los datos de simulación, detectaron que los modelos de presión crítica predominantes y ampliamente utilizados introducidos en estudios anteriores estaban considerablemente sobre simplificados. Por ejemplo, La mala descripción de la morfología de la interfaz líquido-vapor provocó que las estructuras fabricadas fueran muchas veces más pequeñas y mecánicamente más débiles de lo necesario. Al desarrollar un modelo más sofisticado en el presente trabajo, Panter y col. logró la precisión cuantitativa de las presiones críticas y modeló con éxito las morfologías interfaciales complejas deseadas.

Al estudiar el tercer parámetro sobre los mecanismos de transición de energía mínima, los científicos identificaron tres mecanismos de falla. Por ejemplo, una falla en el diseño de la superficie puede iniciarse a través de una amplia gama de perturbaciones adicionales, incluido el flujo, vibración, evaporación, condensación, impacto de gota, campos eléctricos y magnéticos cambiantes o fluctuaciones térmicas a nanoescala. En aplicaciones del mundo real, la falla podría ser iniciada por una combinación de perturbaciones. Para fabricar una textura resistente a fallas, Panter y col. por lo tanto, combinó la vía de energía máxima (MEP) para tener en cuenta el peor de los casos de fallas combinadas. Identificaron tres vías de transición como (1) contacto de base (BC), (2) contacto de pilar (PC) y (3) contacto de tapa (CC), luego cuantificó cada barrera a través del espacio de parámetros estructurales. Después de eso, evaluaron el mecanismo más probable de transición de energía para una geometría de superficie determinada.

Luego, los científicos llevaron a cabo una optimización simultánea de las características estructurales identificadas para maximizar la presión crítica, minimizar la barrera energética y maximizar la CAH. Para esto, realizaron un diseño óptimo de dos membranas para aplicaciones de purificación de agua y microfluidos digitales. Panter y col. también mostró que se podría utilizar un algoritmo genético para ubicar de manera eficiente el diseño óptimo en el espacio de parámetros y diseñar estructuras más complejas para aplicaciones especiales de humectabilidad.

De este modo, Los científicos desarrollaron técnicas computacionales altamente versátiles para estudiar cualquier superficie estructurada mesoscópicamente en contacto con múltiples fases fluidas. La estrategia de optimización multifacética se puede mejorar aún más para lograr confiabilidad y escalabilidad para combinar con los avances recientes en la fabricación, incluida la impresión 3-D y los métodos litográficos para diseñar de manera eficiente superficies superomnifóbicas del mundo real.

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