Исследователи Балтийского федерального университета имени И.Канта, Института проблем машиноведения РАН и Познанского университета экономики и бизнеса выяснили, как в микроскопических каналах происходит формирование жидкокристаллических потоков. Результаты опубликованы в журнале Journal of Molecular Liquids.

Жидкокристаллические материалы – это вязкие жидкости, которые состоят из упорядоченных молекул. Действие электрического поля меняет структуру частиц вытянутой и дискообразной формы, и они иначе отражают свет, что позволяет использовать жидкие кристаллы как дисплеи разных устройств. Также они отличаются сверхчувствительностью к внешнему воздействию и могут применяться в качестве сенсоров в изучении малых объемов жидкости, в микробиологии и оптике.

«Сенсоры на жидких кристаллах представляют собой крошечные устройства из разветвленных капилляров, по которым под действием электрического поля и течет материал. Благодаря своей чувствительности последний может менять свои свойства даже при взаимодействии со стенками канала, а значит, для разработки новейших высокоточных устройств нужно учитывать такие процессы», — рассказал кандидат биологических наук, доцент Института живых систем Балтийского федерального университета имени И. Канта Павел Масленников.

С помощью метода численного моделирования ученые рассчитали, что поток жидкого кристалла определяется стенками капилляра. При взаимодействии материала с каналом поток становится вихревым, а затем снова стабилизируется и превращается в равномерное, упорядоченное движение частиц. Эти данные помогают при проектировании новых сенсоров, позволяя понять, подходит ли в качестве материала определенный тип кристалла.

«Практическая ценность численного моделирования сложных процессов, протекающих в микро- и наноразмерных каналах и капиллярах, состоит также и в том, что эти методы позволяют описать во всех подробностях возможный сценарий развития того или иного процесса, что невозможно порой сделать экспериментальными методами», — прокомментировал Александр Захаров, доктор физико-математических наук, главный научный сотрудник Института проблем машиноведения РАН.

Источник фото: kantiana.ru