Lưu biến học là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan

Định nghĩa lưu biến học

Lưu biến học định nghĩa mối quan hệ giữa ứng suất nội tại (τ) và tốc độ biến dạng (hay tốc độ cắt, \dot{γ}) thông qua độ nhớt hiệu dụng (η). Trong trường hợp chất Newton, quan hệ tuyến tính: $τ = η\,\dot{γ}$ với η không đổi, là hệ số tỉ lệ giữa ứng suất và tốc độ cắt.

Chất phi Newton thể hiện độ nhớt phụ thuộc vào tốc độ cắt và lịch sử ứng suất. Ví dụ, chất giãn nở (shear-thickening) có độ nhớt tăng theo \dot{γ}, trong khi chất mỏng lỏng (shear-thinning) có độ nhớt giảm theo thời gian hoặc tốc độ cắt. Những quan hệ phi tuyến điển hình được mô tả qua mô hình Power-law: $τ = K\,\dot{γ}^n$, trong đó K là hằng số độ nhớt và n là chỉ số phi Newton.

Khái niệm bộ nhớ biến dạng (memory effects) và thời gian thư giãn (relaxation time) là yếu tố then chốt trong lưu biến đàn hồi (viscoelasticity). Tổng hợp giữa độ nhớt và độ đàn hồi được mô tả trong mô hình Maxwell hay Kelvin-Voigt, giúp đánh giá phản ứng biến dạng khi thay đổi ứng suất đột ngột hoặc tuần tự.

Lịch sử phát triển

Gốc rễ cơ học chất lỏng bắt nguồn từ công trình của Navier và Stokes đầu thế kỷ XIX, xây dựng phương trình Navier–Stokes mô tả chuyển động chất lỏng Newtonian. Đến năm 1929, Guyer & Meier đề xuất thuật ngữ “Rheology” để tách biệt nghiên cứu biến dạng và dòng chảy ra khỏi cơ học cổ điển.

Năm 1940, Society of Rheology được thành lập tại Hoa Kỳ, quy tụ các nhà khoa học và kỹ sư để chuẩn hóa thuật ngữ và phương pháp đo. Những cột mốc quan trọng tiếp theo gồm:

• 1960–1970: Phát triển máy đo lưu biến quay (rotational rheometer) và viscometer mao dẫn (capillary viscometer).
• 1980–1990: Ứng dụng đa dạng trong polymer và thực phẩm, mô hình viscoelastic phức tạp (Generalized Maxwell, Poynting–Thomson).
• 2000–nay: Micro-rheology và rheo-optics kết hợp kính hiển vi để đo đặc tính tại quy mô nano–micron.

Tài liệu kỹ thuật và tiêu chuẩn đo lường lưu biến được cập nhật thường xuyên tại rheology.org và các tổ chức ISO, ASTM, đảm bảo độ tin cậy và so sánh kết quả nghiên cứu trên toàn cầu.

Các thông số cơ bản

Ba thông số cốt lõi trong lưu biến học gồm độ nhớt (Viscosity), độ đàn hồi (Elasticity) và độ dẻo (Plasticity). Độ nhớt đo khả năng chống chảy của chất lỏng, đơn vị Pascal·giây (Pa·s) hoặc milliPascal·giây (mPa·s). Độ đàn hồi phản ánh khả năng phục hồi hình dạng sau khi loại bỏ ứng suất, đo bằng module đàn hồi (Pa).

Độ dẻo cho biết giới hạn ứng suất dưới ngưỡng nào chất bắt đầu biến dạng không hồi phục (yield stress). Nhiều vật liệu bán rắn như bùn, kem hoặc gel biểu hiện ngưỡng chảy trước khi chuyển sang dạng chảy lỏng, đóng vai trò quan trọng trong thiết kế quy trình khử bọt, phối trộn hay đùn ép.

Để tham khảo chi tiết các tiêu chuẩn đo lưu biến và thiết bị, độc giả có thể truy cập trang Encyclopædia Britannica hoặc tài liệu “An Introduction to Rheology” của Barnes, Hutton & Walters (Elsevier, 1989).

Mô hình lưu biến

Mô hình Newtonian miêu tả chất lỏng đơn giản với quan hệ tuyến tính giữa ứng suất cắt (τ) và tốc độ cắt (\dot{γ}): $τ = η\,\dot{γ}$. Độ nhớt η không đổi bất kể tốc độ cắt, áp dụng cho nước, dầu khoáng tinh khiết và khí.

Mô hình Power‐law (Ostwald‐de Waele) dùng cho chất phi Newtonian, với công thức: $τ = K\,\dot{γ}^n$, trong đó K là hằng số độ nhớt, n (<1: shear‐thinning, >1: shear‐thickening). Thích hợp cho sơn, keo, huyết tương cô đặc.

Mô hình Bingham định nghĩa ứng suất ngưỡng τ₀ trước khi chất bắt đầu chảy, sau đó tuyến tính theo độ nhớt nhựa ηp: $τ = τ_0 + η_p\,\dot{γ}$. Áp dụng cho bùn khoáng, xi măng lỏng.

• Mô hình Maxwell: kết hợp lò xo và giảm chấn, phù hợp với vật liệu viscoelastic có thời gian thư giãn ngắn.
• Mô hình Kelvin–Voigt: tổng hợp độ đàn hồi và nhớt song song, biểu diễn ứng xử dưới tải tĩnh.
• Herschel‐Bulkley: mở rộng Bingham với chỉ số phi Newton, phù hợp nhiều loại vật liệu công nghiệp.

Phương pháp thí nghiệm

Rotational rheometer (đo xoay) đo ứng suất và góc xoay của đĩa hoặc cone-plate dưới tốc độ cắt thay đổi, thu được đường cong ứng suất–tốc độ cắt. Phương pháp này cung cấp dữ liệu về độ nhớt, G’ (module đàn hồi), G’’ (module mất mát) qua thí nghiệm tần số (frequency sweep) và tĩnh lực (stress sweep).

Capillary viscometer (viscometer mao dẫn) đo lưu lượng chất chảy qua ống mao dẫn dưới áp suất cố định, từ đó tính độ nhớt dựa trên công thức Hagen–Poiseuille. Phù hợp với chất lỏng có độ nhớt cao và áp dụng trong kiểm tra dầu mỏ, polymer nóng chảy.

Micro‐rheology sử dụng hạt nano hoặc vi tinh thể làm chất đánh dấu, theo dõi chuyển động Brown để tính độ nhớt và module vi mô. Phương pháp quang học và hạt laze (laser tracking) giúp đo đặc tính lưu biến tại quy mô nano–micron.

Ứng dụng

Ngành polymer: thiết kế quy trình ép phun, đùn sợi và tạo màng nhựa, tối ưu độ nhớt tại nhiệt độ gia công để đảm bảo chất lượng sản phẩm. Lưu biến hỗ trợ phát triển vật liệu composite và polyme chức năng.

• Thực phẩm: đánh giá kết cấu và cảm quan của sữa chua, sốt mayonnaise, kem lạnh; kiểm soát độ kết dính và độ nhớt trong quá trình chế biến.
• Sinh học & dược phẩm: đo độ nhớt huyết tương, dịch não tủy; phát triển gel thuốc, nền tảng “lab‐on‐chip” và hệ vận chuyển thuốc nano.
• Địa chất & môi trường: mô phỏng dòng chảy dung nham, trầm tích sông, bùn thải công nghiệp; thiết kế quy trình xử lý và khử lắng.

Các đặc tính nâng cao

Thixotropy: độ nhớt giảm theo thời gian dưới ứng suất cố định, sau khi dừng áp lực độ nhớt phục hồi. Đặc tính này quan trọng trong sơn, keo và vật liệu y sinh để dễ bơm và giữ hình dạng.

Rheopexy: độ nhớt tăng theo thời gian dưới ứng suất; hiếm gặp nhưng có ở một số nhũ tương và gel chuyên dụng. Được ứng dụng trong vật liệu chịu tải thay đổi.

• Ứng suất ngưỡng (Yield stress): giá trị τ₀ cần vượt qua trước khi chất chuyển sang trạng thái chảy.
• Module đàn hồi (G’): đo khả năng lưu trữ năng lượng đàn hồi.
• Module mất mát (G’’): đo tán năng lượng qua ma sát nội tại.

Xu hướng nghiên cứu tương lai

Micro‐rheology và rheo‐optics kết hợp kỹ thuật kính hiển vi đa photon, cho phép đo động học phân tử và cấu trúc gel ở quy mô nhỏ. Phương pháp cấp lượng tử hạt vi tinh thể đang được tối ưu để đo tính bất đồng nhất của môi trường tế bào.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phân tích dữ liệu lưu biến cho phép dự đoán đặc tính từ cấu trúc vi mô, tối ưu công thức vật liệu mới. Học máy (machine learning) giúp phát hiện mô hình phi tuyến phức tạp và rút gọn mô hình lý thuyết.

• Rheo‐3D: kết hợp chụp vi cấu trúc X‐ray (XCT) để mô hình hóa lưu biến trong không gian ba chiều.
• Công nghệ Lab‐on‐chip: tích hợp cảm biến áp suất và đo quang để khảo sát lưu biến mẫu nhỏ.
• Vật liệu thông minh: polymer phản ứng lưu biến theo kích thích nhiệt, pH, từ trường.

Tài liệu tham khảo

• Barnes, H. A., Hutton, J. F., & Walters, K. (1989). An Introduction to Rheology. Elsevier.
• Macosko, C. W. (1994). Rheology: Principles, Measurements, and Applications. Wiley‐VCH.
• Mezger, T. G. (2014). The Rheology Handbook. Vincentz Network.
• Anton Paar. “Rheology Measurement Techniques.” anton-paar.com.
• Society of Rheology. “Resources & Standards.” rheology.org.
• Wang, S. et al. (2021). “Advances in micro‐rheology techniques.” Soft Matter, 17(12), 3456–3472.
• Smith, D. E., & Chu, S. (1998). “Response of flexible polymers to strong flows.” Science, 281(5383), 1335–1340.