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江蘇大學聶儀晶課題組 Macromolecules：利用分子模擬和機器學習揭示聚合物自愈合的微觀機制

2024-03-30 來源：高分子科技

目前，自愈合聚合物的研發及其自愈合微觀機理的研究是高分子材料及高分子物理領域內的研究熱點。氫鍵型自愈合聚合物是備受關注的一類自愈合材料。但是聚合物自愈合過程的微觀機制還沒有完全研究清楚，因此無法建立自愈合聚合物的微觀結構特征與其機械強度和自修復效率之間的直接關系。

圖1. 包含裂紋的高分子系統的快照

近期，江蘇大學聶儀晶課題組利用分子模擬與機器學習相結合的方法對氫鍵型自愈合高分子材料的自愈合機理進行了深入研究。通過粗粒化分子動力學模擬構建了裂紋模型（圖1），在不同自愈合溫度和不同自愈合時間下得到裂紋區域中兩種尺度結構（鏈段和分子鏈）的演變過程。研究表明，低溫下分子鏈在裂紋區域幾乎沒有重構，而升高愈合溫度能夠促進聚合物鏈在裂紋區域的擴散和結構的重構，進而提高自愈合效率。并且通過應力-應變曲線和自愈合效率的計算，驗證了愈合時間和愈合溫度對于聚合物自愈合性能的影響。這對于聚合物材料的設計和自愈合性能的優化提供了重要的理論指導，也為后續機器學習建立了所需的數據集，為進一步探索聚合物自愈合性能和結構之間的關系，以及探求二者的潛在規律和趨勢提供了數據支撐。

圖2. (a)裂紋體系的愈合過程； (b)不同愈合時間下的微觀結構演變過程及自愈合效率； (c)不同愈合溫度下的微觀結構演變及自愈合效率

在機器學習中，首先使用三種特征工程（Lasso回歸、隨機森林、XGBoost）篩序出對自愈合效率影響最大的特征。三種特征工程一致認為，分子鏈質心特征是最重要的影響因素。增加三種特征的值都能夠提高自愈合效率，分子鏈質心的提升效果更明顯。在建立模型階段使用三種機器學習模型（隨機森林、XGBoost、Lasso回歸）對數據進行訓練，通過超參數調優和交叉驗證獲得最佳超參數組合，使用決定系數R²，均方根誤差RMSE評價模型，結果表明隨機森林模型具有最佳的性能（R²=0.8967, RMSE=0.0333）。在后續的模型驗證中使用訓練好的隨機森林模型，輸入微觀結構的數據得到自愈合效率的預測值，可以看出機器學習預測的數據與模擬結果相符合，證明了通過機器學習的方法揭示聚合物自愈合機理的可行性和有效性。成功構建了愈合過程中的結構變化與自愈效率之間的定量關系。

圖3. (a)Lasso回歸特征工程； (b)隨機森林模型的RMSE解釋圖； (c)自愈合效率的模擬值與預測值的對比。

該工作以“Microscopic Mechanisms of Self-Healing in Polymers Revealed by Molecular Simulations and Machine Learning”為題發表在《Macromolecules》上。文章的通訊作者是江蘇大學聶儀晶副教授，第一作者為周玉航。該研究得到國家自然科學基金委的支持。聶儀晶課題組主要從事氫鍵型自愈合聚合物設計、制備及模擬方面的研究。通過在聚氨酯系統中同時構筑多重氫鍵網絡、配位鍵網絡、共價交聯、柔性嵌段實現了體系力學強度和自愈合效率的協同提升（Progress in Organic Coatings, 2023, 175, 107391 ）；通過實驗與模擬相結合的方法揭示了不同結構特征（氫鍵強度、鏈柔順性等）對聚氨酯自愈合性能的影響機制（Physical Chemistry Chemical Physics, 2023, 25, 28162）；通過對納米二氧化硅表面進行改性實現對聚氨酯體系中游離氫鍵和締合氫鍵含量的調控，從而控制力學性能和自愈合性能（Polymer Chemistry, 2024, 15, 384-396）；通過將極性橡膠與聚氨酯進行共混，提高體系中氫鍵網絡強度，實現材料自愈合性能的提高（Polymer, 2022, 246, 124768）。

原文鏈接：https://doi.org/10.1021/acs.macromol.4c00338

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（責任編輯：xu）

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