University of Ontario Institute of Technology

Objet publié

Même si son concept est simple, un problème peut s’avérer difficile à résoudre. Prenez, par exemple, un système constitué de particules A et B, entièrement mélangées dans une boîte close. Les particules se déplacent à une vitesse déterminée par la température (diffusion). À un moment donné, les particules A commencent à se lier pour former des chaînes (polymères). La question est la suivante : à quoi ressemblera ce système après une longue période? Le fait est qu’il y a plusieurs réponses à cette question. Si les particules se déplacent à une vitesse nettement plus grande que celle à laquelle il y a polymérisation, lorsque se forment les polymères de type A, les monomères de type B s’en éloigneront. Par conséquent, à un certain moment, les monomères de type B se retrouveront dans un autre coin de la boîte que les polymères de types A. Inversement, si la vitesse de polymérisation est supérieure à la vitesse de diffusion, les monomères de type B finiront emprisonnés dans un réseau de polymères de type A. Les simulations sur ordinateur se prêtent merveilleusement à la résolution des problèmes de ce genre, car le système y évolue dans le temps, comme le dictent les lois de la physique et des jeux de paramètres établis (à savoir, vitesse de diffusion/de polymérisation). On peut donc analyser et caractériser l’état du système à la fin de la simulation. Par exemple, il sera possible de quantifier la pureté de la séparation des particules A et B. Lorsque l’on applique divers paramètres à la simulation et à l’analyse, on découvre les tendances qui illustrent la façon dont l’état final obtenu dépend des paramètres utilisés. Pareilles connaissances permettent d’orienter les expériences où l’on souhaite atteindre un état final donné. Les connaissances fondamentales recueillies dans le cadre du projet en alimenteront un autre, plus ambitieux, qui a pour but la conception de nouveaux matériaux dotés de propriétés précises.