Angetriebene Elektrolyte sind auf der Nanoskala agil und aktiv
Modell sagt das Verhalten von Teilchen in molekularen Sensortechnologien oder aktiver Materie in biophysikalischen Systemen voraus
Technologien zur Energiespeicherung sowie biologische Systeme wie das Netzwerk von Neuronen im Gehirn sind auf Elektrolyte angewiesen, die sich aufgrund ihrer elektrischen Ladungen in einem elektrischen Feld bewegen. Mit Hilfe dieses Konzepts wurden kürzlich auch synthetische Motoren und molekulare Sensoren im Nanobereich entwickelt. Darüber hinaus hilft es auch, biologische Prozesse in Nanoporen zu verstehen. In diesem Zusammenhang spielen das Hintergrundmedium, also das Lösungsmittel, sowie die daraus resultierenden hydrodynamischen Fluktuationen eine wichtige Rolle. Partikel in einem solchen System werden von diesen stochastischen Fluktuationen beeinflusst und ihre Bewegungen effektiv gesteuert.
„Wenn wir uns die Umgebung innerhalb eines angetriebenen Elektrolyten im Nanobereich vorstellen, denken wir vielleicht an ein ruhiges, viskoses Medium, in dem sich Ionen aufgrund des elektrischen Feldes bewegen und langsam diffundieren. Die neue Studie zeigt jedoch, dass dieses Bild falsch ist: Die Umgebung ähnelt einem turbulenten Meer, was angesichts der geringen Größe höchst ungewöhnlich ist“, erklärt Ramin Golestanian, Direktor der Abteilung Physik lebender Materie am MPI-DS und Autor der Studie.
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Die Studie deckt auf, wie die Bewegung der Ionen großräumige fluktuierende Flüssigkeitsströmungen erzeugt, welche die Umgebung aufwirbeln und zu einer schnellen Bewegung aller in die Umgebung eingetauchten Partikel führen, selbst wenn diese nicht geladen sind. „Interessanterweise zeigt das Verhalten je nach Zeitskala und Dimensionalität des Systems unterschiedliche Regime“, kommentiert Golestanian. „Diese Analyse unterstreicht die dominante Rolle von hydrodynamischen Wechselwirkungen zwischen Teilchen bei der Entstehung emergenter Eigenschaften in mikroskopischen Systemen außerhalb des Gleichgewichts“, schließt er.
Das vorgestellte Modell hilft dabei, das Verhalten von Partikeln im Nanobereich in biophysikalischen Systemen wie Ionenkanälen und Nanoporen zu beschreiben und vorherzusagen. Ebenso kann es für die Entwicklung von Sensoren, die im Nanobereich einzelne Moleküle erkennen, von Nutzen sein. [MPI-DS / dre]
