Estimación de distribuciones de tamaños de nanopartículas en coloides : Nuevos desarrollos basados en técnicas de dispersión de luz

Abstract

La distribución de tamaños de partícula (PSD) es una característica física de gran importancia en sistemas coloidales particulados. Por ejemplo, en látex poliméricos, la PSD afecta las propiedades de uso final del material cuando se lo utiliza como adhesivo, recubrimiento, pintura o tinta. Además, la PSD tiene influencia sobre los principales mecanismos de formación de partículas en las reacciones de polimerización en emulsión, miniemulsión, microemulsión y dispersión, como también sobre la estabilidad de los sistemas coloidales resultantes. Existe una gran variedad de técnicas analíticas para estimar la PSD. Entre ellas, las técnicas de dispersión de luz, tales como: dispersión de luz estática (ELS), dispersión de luz dinámica (DLS) y turbidimetría (T) poseen la ventaja de ser rápidas y económicas, y además no dañan la muestra ni precisan de una calibración. La estimación de la PSD a partir de mediciones de ELS, DLS, o T, involucra la resolución de un problema inverso mal-condicionado (PIMC), en el cual pequeñas perturbaciones en las mediciones derivan en enormes desviaciones de la PSD estimada. En este libro se proponen nuevas metodologías de estimación de la PSD sobre la base de mediciones de ELS, DLS, o T, en látex poliméricos con partículas esféricas tanto homogéneas como no-homogéneas de morfología núcleo-coraza. Los diámetros de partícula considerados se ubican en el rango de unos 10 nm hasta poco más de 1 micrón. Todos los métodos propuestos son evaluados tanto sobre la base de ejemplos simulados numéricamente como a través de casos experimentales, mayoritariamente correspondientes a látex poliméricos. En particular, se presenta un nuevo método de estimación de PSDs en látex de partículas homogéneas basado en mediciones de DLS a múltiples ángulos (MDLS). Este método permite obtener estimaciones mejoradas respecto de los métodos clásicos, sin la necesidad de calcular los factores de normalización a los distintos ángulos de medición. A los efectos de resolver los PIMC resultantes, se evalúa la utilización de métodos de optimización basados en algoritmos genéticos, enjambres de partículas, redes neuronales y métodos estadísticos Bayesianos. Para el caso de partículas con morfología núcleo-coraza, se presenta una generalización del método de regularización de Tikhonov -típicamente utilizado para resolver PIMC-, lográndose obtener estimaciones aceptables de la distribución bivariable de tamaños (distribución de tamaños de núcleos y de tamaños de corazas), sobre la base de mediciones de ELS, MDLS, o T. Por otra parte, se evalúan dos métodos alternativos de estimación de la PSD en látex de composición desconocida, a partir de mediciones de ELS o MDLS. Estos métodos apuntan a caracterizar tamaños de partículas que poseen índice de refracción desconocido. Los métodos propuestos logran obtener PSDs estimadas aceptables aun cuando la incertidumbre en los índices de refracción es importante. Incluso, el planteo del problema a partir de mediciones de ELS permite -en ciertos casos particulares- obtener estimaciones razonables del índice de refracción de las partículas. Por último, se estudian algunos detalles específicos de la técnica de fraccionamiento hidrodinámico capilar (CHDF) con detección de T. Se evalúa la influencia sobre la PSD obtenida de incertidumbres en: i) la curva de calibración: diámetro de partícula vs. tiempo de elución; y ii) el índice de refracción de las partículas. Adicionalmente, se presenta un método para cuantificar y corregir el ensanchamiento instrumental propio de la técnica CHDF, lográndose mejorar notablemente las PSDs estimadas.