Simulation multi-échelle de l'interaction polymère-charge

Multiscale modeling of the polymer-filler interaction

• Auteur / Autrice : Kévin Kempfer
• Direction : Patrice Malfreyt
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Chimie
• Date : Soutenance le 25/03/2019
• Etablissement(s) : Université Clermont Auvergne‎ (2017-2020)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences fondamentales (Clermont-Ferrand)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de Chimie de Clermont-Ferrand (Aubière, Puy-de-Dôme ; 2012-....)
• Jury : Président / Présidente : Hélène Montes
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Marc Couty, Sandrine Thérias, Alain Dequidt, Ralf Everaers
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Anne Boutin, Samy Merabia

Mots clés

Mots clés contrôlés

Nanoparticules de silice

Pneus -- Industrie et commerce

Mots clés libres

Interface polymère/silice

Polybutadiène

Simulations moléculaires

Dynamique moléculaire

Dynamique de particules dissipatives

Modèles gros grain

Optimisation bayésienne

Modélisation multi-échelle

Polymer/silica interface

Polybutadiene

Molecular simulations

Molecular dynamics

Dissipative particle dynamics

Coarse grain models

Bayesian optimisation

Multiscale modeling

Résumé

Dans l’industrie du pneumatique, l’ajout de nanoparticules de silice dans la gomme est un procédé couramment utilisé en raison des propriétés mécaniques remarquables du matériau composite résultant de ce mélange. Cependant, l’origine physico-chimique du comportement de ce matériau demeure inexpliquée. Le but de cette thèse est de sonder ce système par simulation moléculaire. Afin de couvrir de larges étendues spatiales et temporelles, inhérentes à ce type de matériau, nous avons adopté une stratégie de simulation multi-échelle. À partir de trajectoires atomistiques de référence de haute résolution obtenues par dynamique moléculaire, nous construisons des potentiels gros grain réalistes en utilisant la méthode d’optimisation bayésienne. Nos modèles rendent compte quantitativement du comportement caractéristique de chaînes enchevêtrées. La démarche multi-échelle, étendue à l’interaction polymère-silice, nous permet de modéliser convenablement les propriétés thermodynamiques, structurales et dynamiques d’un système composé d’une nanoparticule de silice, greffée ou non, plongée dans une matrice de polymère amorphe. Ce travail ouvre la voie à la prédiction quantitative des propriétés viscoélastiques des caoutchoucs renforcés sur des échelles temporelles de l’ordre de la microseconde. Ces dernières, inatteignables à l’aide d’une description atomistique, sont désormais accessibles à l’aide de nos jeux de potentiels gros grain.

In the tire industry, the addition of nanosized silica fillers into rubber is a commonly used process due to the outstanding mechanical properties of the resulting composite material. However, the link between the underlying chemistry and the mechanical behavior of this material remains unsolved. The aim of this thesis is to investigate this system using molecular simulation. In order to cover wide length and time scales, inherent to this type of material, we took the route of applying a multiscale simulation strategy. Starting from coarse-grained reference trajectories obtained from higher resolution molecular dynamics trajectories, we build realistic coarse-grained dissipative dynamics models by using the bayesian optimization method. Our models quantitatively predict the characteristic behavior of entangled polymer chains. This multiscale approach, extended to the polymer-silica interaction, allows us to successfully model the thermodynamic, the structural, and the dynamic properties of a system made up of one silica nanoparticle, grafted or not, dispersed in an amorphous polymer matrix. This work opens the way towards the quantitative prediction of the viscoelastic properties of reinforced rubbers on time scales up to the microsecond. These time scales, inaccessible by mean of an atomistic description, are now reachable thanks to our coarse potentials.