유리의 표면 용융 물리학자들은 유리에서 표면이 녹는 것을 감지했을 때 놀라운 발견을 했습니다. 

[아름이]

유리의 표면 용융
물리학자들은 유리에서 표면이 녹는 것을 감지했을 때 놀라운 발견을 했습니다.
날짜:
2022년 11월 4일
원천:
콘스탄츠 대학교
요약:
1842년에 영국의 유명한 연구원인 Michael Faraday는 우연히 놀라운 관찰을 했습니다. 즉, 영하의 온도에서도 얼음 표면에 얇은 물층이 형성된다는 것입니다. 따라서 온도는 얼음의 녹는점보다 낮지만 얼음 표면은 녹은 것입니다. 얼음 결정의 이 액체 층이 눈덩이가 서로 달라붙는 이유이기도 합니다.

1842년에 영국의 유명한 연구원인 Michael Faraday는 우연히 놀라운 관찰을 했습니다. 즉, 영하의 온도에서도 얼음 표면에 얇은 물층이 형성된다는 것입니다. 따라서 온도는 얼음의 녹는점보다 낮지만 얼음 표면은 녹은 것입니다. 얼음 결정의 이 액체 층이 눈덩이가 서로 달라붙는 이유이기도 합니다.

약 140년 후인 1985년이 되어서야 이러한 "표면 용융"이 통제된 실험실 조건에서 과학적으로 확인될 수 있었습니다. 지금까지 표면 용융은 다양한 결정성 물질에서 입증되었으며 과학적으로 잘 이해되었습니다. 실제 융점보다 몇 도 아래에서 고체 물질의 표면에 불과 몇 나노미터 두께의 액체 층이 형성됩니다. 재료의 표면 특성은 촉매, 센서, 배터리 전극 등으로 사용하는 데 중요한 역할을 하기 때문에 표면 용융은 근본적으로 중요할 뿐만 아니라 기술 적용 측면에서도 중요합니다.

이 과정은 냉동실에서 얼음 조각을 꺼내 주변 온도에 노출시키는 것과 같은 효과와 전혀 관련이 없다는 점을 강조해야 합니다. 이러한 조건에서 각얼음이 표면에서 먼저 녹는 이유는 표면이 각얼음 내부보다 훨씬 더 따뜻하기 때문입니다.

유리에서 감지된 표면 용융

주기적으로 배열된 원자를 가진 결정에서 표면의 얇은 액체 층은 일반적으로 원자 질서의 존재에 매우 민감한 산란 실험에 의해 감지됩니다. 액체가 규칙적인 패턴으로 배열되지 않기 때문에 이러한 기술은 고체 위에 얇은 액체 필름이 나타나는 현상을 명확하게 해결할 수 있습니다. 그러나 이 접근 방식은 고체와 액체 사이의 원자 순서에 차이가 없기 때문에 유리(즉, 무질서한 비정질 재료)에는 적용되지 않습니다. 따라서, 유리의 표면 용융은 실험을 통해 아직 탐구되지 않은 상태로 남아 있습니다.

위에서 언급한 어려움을 극복하기 위해 Konstanz 대학의 물리학 교수인 Clemens Bechinger와 그의 동료 Li Tian은 트릭을 사용했습니다. 원자 유리를 연구하는 대신 콜로이드로 알려진 미세한 유리 구체로 만든 무질서한 물질을 생성했습니다. 원자와 달리 이 입자는 약 10,000배 더 크며 현미경으로 직접 관찰할 수 있습니다.

연구원들은 이러한 콜로이드 유리에서 표면이 녹는 과정을 시연할 수 있었는데, 그 이유는 표면 근처의 입자가 아래의 고체에 비해 훨씬 빠르게 움직이기 때문입니다. 표면의 입자 밀도가 밑에 있는 벌크 재료보다 낮기 때문에 언뜻 보기에 이러한 거동은 완전히 예상치 못한 것이 아닙니다. 따라서 표면에 가까운 입자는 서로 지나갈 수 있는 더 많은 공간이 있어 더 빠르게 움직입니다.

놀라운 발견

그러나 Clemens Bechinger와 Li Tian을 놀라게 한 것은 입자 밀도가 벌크 값에 도달한 표면 아래에서도 벌크 재료에 비해 입자 이동도가 훨씬 높다는 사실입니다. 현미경 이미지는 이 이전에 알려지지 않은 층이 최대 30개의 입자 직경 두께를 가지며 줄무늬와 같은 패턴으로 표면에서 고체의 더 깊은 영역으로 계속된다는 것을 보여줍니다. Bechinger는 "재료 속으로 멀리 도달하는 이 층은 액체와 고체 특성을 결합하기 때문에 흥미로운 재료 특성을 가지고 있습니다."라고 설명합니다.

결과적으로 얇고 무질서한 필름의 특성은 두께에 따라 크게 좌우됩니다. 사실, 이 특성은 배터리에서 얇은 이온 전도체로 사용하는 데 이미 활용되고 있으며, 이는 두꺼운 필름에 비해 훨씬 더 높은 이온 전도도를 갖는 것으로 밝혀졌습니다. 그러나 실험에서 얻은 새로운 통찰력으로 이 동작을 이제 정량적으로 이해할 수 있으므로 기술 응용 프로그램에 최적화할 수 있습니다.

출처 : https://www.sciencedaily.com/