Forscher erstellt mathematische Modelle zur Weiterentwicklung intelligenter Polymermaterialien

Guido Kusters erstellte mathematische Modelle, um die Entwicklung intelligenter Polymere zu erleichtern, und verteidigte seinen Doktortitel. Abschlussarbeit mit Auszeichnung am Fachbereich Angewandte Physik und Naturwissenschaftsdidaktik der Technischen Universität Eindhoven am 29. Mai.

„Es ist sehr wahrscheinlich, dass Sie heute bereits ein oder mehrere intelligente Polymere verwendet haben“, sagt Kusters.

„Wie Haargel. Es ist weich und geschmeidig, wenn man es aus der Tube nimmt, aber sobald es im Haar ist, wird es hart und Ihr Haarschnitt bleibt für den Rest des Tages fest an Ort und Stelle. Diese Materialien sind von Natur aus weich, was… kennt man von Dingen wie Gummibändern, Zahnpasta und jeglichen Plastikverpackungen.

Kusters erklärt, dass weiche Materialien oft eine eindeutige Funktion haben. Kunststoffverpackungen beispielsweise trennen das Produkt von seiner Umgebung. Doch gerade die Leichtigkeit, mit der diese Materialien ihre Form verändern können, macht sie besonders für komplexere Funktionen geeignet, bei denen sie sich beispielsweise an Veränderungen in der Umgebung anpassen müssen.

Dann nennt man diese Materialien weiche und reaktionsfähige Materialien, erklärt Kusters, und dazu hat er in den letzten vier Jahren intensiv geforscht.

Zugängliche Methode

Anstatt Stunden im Labor zu verbringen, arbeitete Kusters hauptsächlich an seinem Laptop. Seine Mission war klar: Er wollte die Entwicklung intelligenter Polymere mithilfe mathematischer Modelle effizienter gestalten. Aber lehrt uns das Experimentieren nicht mehr?

„Wenn es im Labor so einfach wäre, würden wir es machen“, betont Kusters. „Wir haben es oft mit sehr wertvollen Materialien und zeitaufwändigen Tests zu tun. Man kann nicht schnell etwas ausprobieren. Gerade wenn es um die Optimierung intelligenter Polymere geht, liefert ein Rechenmodell schneller einen Hinweis darauf, wie ein Material verbessert werden kann.“

Er sei nicht der Erste, der versuche, intelligente Polymere in ein Modell zu integrieren, sagt Kusters. Und doch ist sein Ansatz einzigartig, auch weil sein Projekt Teil eines großen Forschungskonsortiums ist: Soft Advanced Materials. Dabei arbeiten mehrere Universitäten und Forschungsinstitute sowie mehrere Industriepartner zusammen.

„In früheren Modellen wurden numerisch viel komplexere Mechanismen verwendet. Dadurch ist es sehr genau, erfordert jedoch jedes Mal die Durchführung einer komplizierten neuen Berechnung. Unsere neue Modellierungsmethode ist viel zugänglicher und allgemeiner anwendbar. Das bedeutet, dass sie auch einfacher zu verwenden ist.“ Industrie.

Düngerpellets

Kusters sucht auf seinem Schreibtisch nach einer kleinen Tasche, direkt neben seiner sperrigen Abschlussarbeit.

„Es ist eine Sache, ein Modell zu erstellen, aber ich wollte auch zeigen, dass dieses Modell für eine große Anzahl intelligenter Polymere verwendet werden kann. Von relativ einfachen Polymermaterialien bis hin zu eher biologischen Strukturen. Ich habe wirklich ein breites Spektrum untersucht.“

Kusters öffnete den Beutel und holte einige kleine Pellets heraus. „Partner Corbion produziert diese Harnstoffgranulate, die in der großflächigen Landwirtschaft eingesetzt werden. Normalerweise werden die Nährstoffe gleichzeitig freigesetzt, eine schrittweise Freisetzung wäre für die Pflanzen und die Umwelt jedoch viel wünschenswerter. Dies kann durch eine Beschichtung erreicht werden.“ Granulat in einem intelligenten Polymer.“

Die Idee scheine einfach, sagte er. „In einer feuchten Umgebung dehnt sich die Polymerschicht aus und wird porös. Dadurch können sich Nährstoffe im Wasser lösen und freigesetzt werden. Die große Herausforderung besteht jedoch darin, das Freisetzungsprofil dieser Polymerschichten an die Bedürfnisse der Nutzpflanzen anzupassen. Und dafür müssen wir das Verhalten der Polymerbeschichtung besser verstehen. »

Das Modell von Kusters lieferte die erforderlichen Informationen. „Ein Düngemittelgranulat muss während des gesamten Pflanzenzyklus, der mindestens sechs Monate dauert, Nährstoffe freisetzen. Das bedeutet, dass praktische Versuche viel Zeit in Anspruch nehmen. Wir haben analysiert, welche Mechanismen für die Freisetzung wichtig sind. Dicke der Beschichtung, wie das Wasser durchfließt.“ Passagen, wie kristallin das von uns verwendete Polymer ist, ermöglicht es Ihnen, die Polymerbeschichtung zu modifizieren und sofort zu sehen, wie sich die Freisetzung ändert.

Gekrümmte Gehirne

Kusters hat in sein Modell weit mehr gesteckt als nur das Harnstoffgranulat. „Inspiriert wurde ich von den intelligenten Polymeren, die in der CEC-Forschungsgruppe für funktionale, auf Reize reagierende Materialien und Geräte entwickelt wurden, wie etwa die vibrierende Beschichtung, die Solarzellen selbstständig reinigen kann, oder vielleicht sogar ein Marsrover. Was genau ist der Mechanismus dahinter.“ ? Und wie können bestimmte Bewegungen vorprogrammiert werden?

Er verbrachte vier Jahre in Harvard und half dabei, ein neues Material auf Basis biologischer Gewebe zu entwickeln. Oder Miniaturgehirne, ein Projekt, auf das er erstmals durch Kontakte stieß, die er während seines Masterpraktikums an der Universität Oxford knüpfte.

„Die Ränder eines künstlichen Mini-Gehirns auf einem Chip werden mit der Zeit immer faltiger. Diese Falten sind für das reibungslose Funktionieren unseres gebogenen Gehirns unerlässlich. Eine genetische Krankheit – Lissenzephalie, was wörtlich „glattes Gehirn“ bedeutet – kann Falten reduzieren.“ , die zu geistigen Beeinträchtigungen führen können, möchten wir mit unserem Modell Erkenntnisse über Gehirnfalten gewinnen, vielleicht sogar, um solche Beeinträchtigungen frühzeitig zu diagnostizieren, sagt er: „Ich spreche von der fernen Zukunft.“ ”

Dass seine These ein breites Anwendungsspektrum beschreibe, „hat sicherlich einen guten Grund“, sagt Kusters. „Wir haben gezeigt, dass man einen relativ generischen Ansatz verwenden kann, um eine Vielzahl weicher und reaktionsfähiger Materialien zu beschreiben. Und, was mindestens genauso wichtig ist, dass man daraus nützliche Schlussfolgerungen ziehen kann. Wer sich also fragt, warum wir Dinge modellieren lassen: Das ist die Stärke unseres Modells.“