Phase separation in nanomaterials : development of models and simulation techniques

Au cours des dernières décennies, les nanomatériaux sont au premier plan des recherches dans le domaine de la science des matériaux, ceci étant du à leurs propriétés intéressantes liées à leur taille. L’objectif de ce travail a été le développement de modèles atomistiques et de nouvelles techniques de simulations numériques pour décrire la décomposition spinodale dans les nanoparticules. Pour cela, un nouveau modèle stochastique de champ moyen cinétique (Stochastic Kinetic Mean-Field, SKMF) a été développé. Afin de mieux comprendre l’asymétrie de la lacune de miscibilité dans les systèmes binaires Ag-Cu, le coefficient dans l’énergie d’interface κ(c) entre les deux phases en coexistence, dépendant de la concentration, a été calculé à partir de l’énergie d’interaction V(c) de la solution. Ce nouveau modèle SKMF a été appliqué pour simuler une décomposition spinodale et la germination croissance dans d’un alliage Ag-Cu ainsi que dans une nanoparticule. Les résultats de la simulation ont été comparés avec les observations expérimentales de nanoparticules d’Ag-Cu. Il a été montré que la composition de la surface est proche de celle calculée pour une approximation de Fowler-Guggenheim sur une seule couche. Il a aussi été démontré que cette méthode est capable de reproduire l’effet de Gibbs-Thomson. De plus, une nouvelle méthode quantitative multi-échelle basée sur les modèles SKMF et de champ de phase a été développée pour étudier les processus de germination, croissance et coalescence dans les alliages binaires.In the recent decades, nanomaterials are in the forefront of investigations in the field materials science, due to their beneficial size-dependent properties in many instances. The goal of this work was the development of atomistic models and new computer simulation techniques to describe a phase separation in nanoparticles. For this, new Stochastic kinetic mean-field (SKMF) model was developed. In order to better understand the asymmetric miscibility gap of binary systems the gradient energy coefficient-composition function κ(c) was calculated from the interaction energy V (c) of a solution. This improved SKMF model was applied to simulate a spinodal decomposition and nucleation in Ag-Cu alloy and nanoparticles. The simulations results were compared with experimental observations of Ag-Cu nanoparticles. It was shown that the surface composition values are close to the ones calculated from a single-layer Fowler-Guggenheim approximation. I also demonstrated that this method is able to reproduce the Gibbs-Thomson effect. In addition, a new quantitative multiscale procedure based on the SKMF and phase field models was developed to study the nucleation-growth-coarsening process in alloys