Na ciência dos materiais, superfícies que repelem fortemente líquidos de baixa tensão superficial são classificadas como 'superoleofóbicas, "enquanto os repelentes de líquidos de alta tensão superficial são 'superhidrofóbicos' e as superfícies que apresentam ambas as características são 'superomnifóbicas". As superfícies superomnifóbicas estão na fronteira do design de superfícies para uma vasta gama de aplicações. Em um estudo recente, J. R. Panter e colegas de trabalho do Departamento de Física e da Procter and Gamble Co. no Reino Unido e nos EUA desenvolveram métodos computacionais para desenvolver sistematicamente três propriedades principais de umectação de superfície. Estes incluíram histerese do ângulo de contato, pressão crítica e uma barreira de umedecimento de energia mínima. No estudo, os cientistas desenvolveram modelos quantitativos e corrigiram suposições imprecisas dentro dos modelos existentes.

Panter et al. combinou essas análises simultaneamente para demonstrar o poder da estratégia para otimizar estruturas para aplicações em destilação por membrana e microfluídica digital. Ao acoplar de forma antagônica as propriedades umectantes, os cientistas implementaram uma abordagem multifacetada para projetar superfícies superomnifóbicas de maneira otimizada. Usando algoritmos genéticos, eles facilitaram a otimização eficiente para acelerações de até 10, 000 vezes. Os resultados do estudo agora são publicados em Avanços da Ciência .

As superfícies superomnifóbicas têm micro e nanotexturas físicas que permitem que líquidos de baixa tensão superficial (óleos e álcoois) permaneçam suspensos em uma estrutura de superfície preenchida com vapor. Esta capacidade de derramamento de líquido pode promover a mobilidade eficiente das gotículas com baixo arrasto viscoso, com potencial transformador em uma ampla gama de aplicações. Isso inclui tecnologias sustentáveis ​​para purificação de água, estratégias antimicrobianas em biomedicina, técnicas de revestimento anti-impressão digital, reduzindo o desperdício de alimentos e tecnologias bioquímicas versáteis, em escala global.

Avanços recentes na microfabricação permitiram a formação de estruturas complexas na resolução da escala do micrômetro, incluindo tecnologia de impressão tridimensional (3-D), fluidização de micropilares de polímero e métodos litográficos. Apesar dessas técnicas altamente versáteis, cientistas e físicos de materiais ainda buscam entender como projetar estruturas de superfície com precisão para desempenho ideal em aplicações do mundo real. Um projeto omnifóbico bem-sucedido deve demonstrar três propriedades principais de umedecimento para incluir (1) um baixo ângulo de contato para máxima mobilidade de líquido, (2) alta pressão crítica para estabilidade do estado superoleofóbico, e (3) uma alta barreira energética ao fracasso. Devido às complexidades do design de superfície, unir estudos computacionais e experimentais pode ser caro e demorado para entender essa base.

No presente trabalho, Panter et al. superou os desafios de projetar propriedades de umedecimento superomnifóbicas, primeiro projetando estratégias computacionais para entender o efeito que os parâmetros estruturais tiveram sobre os três critérios definidos. Para ilustrar a importância da otimização multifacetada, eles usaram dois exemplos relevantes de purificação de água por meio de destilação por membrana e microfluídica digital baseada em gotículas. Os cientistas desenvolveram um algoritmo genético para realizar otimizações simultâneas de forma eficiente com velocidade de até 10, 000 vezes. Esta abordagem versátil pode ser acoplada a inovações recentes em técnicas complexas de microfabricação de superfície para oferecer uma abordagem transformadora ao design de superfície.

Os cientistas primeiro simularam a interface de vapor líquido avançando e recuando ao longo de uma única linha de estruturas de superfície para obter seus respectivos ângulos de contato e histerese de ângulo de contato (CAH, ou seja, a diferença entre os ângulos de contato de avanço e recuo). Eles organizaram as dimensões variáveis ​​em uma matriz quadrada e observaram que a histerese era idêntica para as geometrias reentrante e duplamente reentrante (geometrias com fração de contato líquido-sólido muito baixa). Usando a simulação, os cientistas observaram quatro mecanismos de retrocesso dominantes para descrevê-los e modelá-los no presente trabalho. Depois disso, usando os novos modelos Panter et al. testou qualitativamente os modelos de retrocesso propostos em estudos anteriores para verificar sua acurácia. Eles analisaram as mudanças energéticas para obter o ângulo em que o recuo se tornou energeticamente favorável para formar o ângulo de recuo ideal.

Ao contrário das simulações de CAH, o segundo parâmetro de interesse na pressão crítica era sensível à geometria da superfície reentrante ou dupla reentrante. Os cientistas observaram três mecanismos de falha no estudo de pressão crítica e quantificaram-nos em função dos parâmetros estruturais. Quando eles compararam a quantificação no presente trabalho com dados de simulação, eles detectaram que os modelos de pressão crítica predominantes e amplamente usados, introduzidos em estudos anteriores, estavam consideravelmente simplificados. Por exemplo, A má descrição da morfologia da interface líquido-vapor fez com que as estruturas manufaturadas fossem muitas vezes menores e mecanicamente mais fracas do que o necessário. Ao desenvolver um modelo mais sofisticado no presente trabalho, Panter et al. alcançou a precisão quantitativa das pressões críticas e modelou com sucesso as morfologias interfaciais complexas desejadas.

Ao estudar o terceiro parâmetro sobre os mecanismos mínimos de transição de energia, os cientistas identificaram três mecanismos de falha. Por exemplo, uma falha de projeto de superfície pode ser iniciada por meio de uma ampla gama de perturbações adicionais, incluindo fluxo, vibração, evaporação, condensação, impacto da gota, mudança de campos elétricos e magnéticos ou flutuações térmicas em nanoescala. Em aplicativos do mundo real, a falha pode ser iniciada por uma combinação de perturbações. Para fabricar uma textura resistente à falha, Panter et al. portanto, combinou o caminho de energia máxima (MEP) para contabilizar o pior cenário de falhas combinadas. Eles identificaram três vias de transição como (1) contato de base (BC), (2) contato do pilar (PC) e (3) contato da tampa (CC), em seguida, quantificou cada barreira através do espaço de parâmetros estruturais. Depois disso, eles avaliaram o mecanismo mais provável de transição de energia para uma dada geometria de superfície.

Os cientistas então conduziram a otimização simultânea das características estruturais identificadas para maximizar a pressão crítica, minimizar a barreira de energia e maximizar o CAH. Por esta, eles realizaram um projeto ideal de duas membranas para aplicações em purificação de água e microfluídica digital. Panter et al. também mostrou que um algoritmo genético pode ser usado para localizar com eficiência o projeto ideal no espaço de parâmetros e projetar estruturas mais complexas para aplicações especiais de molhabilidade.

Desta maneira, os cientistas desenvolveram técnicas computacionais altamente versáteis para estudar qualquer superfície mesoscopicamente estruturada em contato com múltiplas fases fluidas. A estratégia de otimização multifacetada pode ser aprimorada ainda mais para confiabilidade e escalabilidade para combinar com os avanços recentes na fabricação, incluindo impressão 3-D e métodos litográficos para projetar superfícies superomnifóbicas do mundo real com eficiência.

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