Độ từ hóa là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan

Độ từ hóa là đại lượng vector mô tả mật độ mômen từ trong vật liệu, phản ánh mức độ sắp xếp của các mômen dưới tác dụng của từ trường ngoài. Nó được tính bằng mômen từ trên một đơn vị thể tích, có đơn vị A/m và là cơ sở để phân biệt các loại vật liệu như nghịch từ, thuận từ, sắt từ.

Định nghĩa độ từ hóa

Độ từ hóa (magnetization), ký hiệu M, là đại lượng mô tả mật độ mômen từ trong một vật liệu, phản ánh mức độ sắp xếp định hướng của các mômen từ nguyên tử hoặc phân tử dưới tác dụng của từ trường ngoài. Đây là đại lượng vector, có phương và chiều trùng hoặc ngược với từ trường tùy thuộc loại vật liệu. Độ từ hóa là thước đo bản chất từ học của vật chất, thể hiện sự thay đổi cấu trúc từ tính bên trong khi vật liệu chịu tác động của môi trường bên ngoài.

Trong hệ SI, độ từ hóa có đơn vị ampere trên mét (A/m). Giá trị của nó phụ thuộc vào bản chất điện tử của vật liệu, sự phân bố spin và quỹ đạo electron. Công thức tổng quát biểu diễn độ từ hóa theo mômen từ tổng cộng trên thể tích:

M=μtotalVM = \frac{\mu_{total}}{V}

Trong đó μtotal \mu_{total} là tổng mômen từ của tất cả các nguyên tử hoặc ion trong một thể tích V V . Đại lượng này là nền tảng để xác định nhiều tính chất từ học khác như từ cảm, độ từ thẩm và từ dư. Độ từ hóa xuất hiện không chỉ khi có từ trường ngoài mà còn có thể tồn tại ngay cả khi từ trường bằng 0, như trong vật liệu sắt từ – nơi các miền từ tự định hướng sẵn theo một trật tự nội tại.

Phân biệt độ từ hóa và từ trường

Độ từ hóa và từ trường là hai khái niệm liên quan nhưng khác biệt. Từ trường ngoài biểu diễn bằng vector H \mathbf{H} là đại lượng tác động lên vật liệu, còn độ từ hóa M \mathbf{M} là phản ứng của vật liệu đối với tác động này. Sự khác nhau giữa chúng phản ánh tính chất tương tác giữa trường và vật chất. Từ cảm B \mathbf{B} là đại lượng tổng hợp bao gồm cả tác động của trường ngoài và sự đáp ứng của vật liệu.

Mối quan hệ giữa B \mathbf{B} , H \mathbf{H} M \mathbf{M} được biểu diễn qua phương trình:

B=μ0(H+M)\mathbf{B} = \mu_0 (\mathbf{H} + \mathbf{M})

Giá trị μ0 \mu_0 , hằng số độ từ thẩm của chân không, đóng vai trò quan trọng trong biểu thức và là cơ sở của các hiện tượng từ học trong môi trường không có vật liệu. Từ phương trình trên, có thể thấy độ từ hóa góp phần vào giá trị từ cảm, đặc biệt rõ rệt trong vật liệu sắt từ và ferri từ, nơi M \mathbf{M} có thể lớn hàng trăm đến hàng nghìn lần H \mathbf{H} .

Sự khác biệt giữa hai đại lượng cũng được minh họa thông qua phản ứng của các loại vật liệu khác nhau. Trong vật liệu nghịch từ, M \mathbf{M} có giá trị nhỏ và ngược hướng với H \mathbf{H} . Trong vật liệu thuận từ, M \mathbf{M} nhỏ nhưng cùng hướng với H \mathbf{H} . Trong vật liệu sắt từ, M \mathbf{M} lớn và có thể xuất hiện ngay cả khi không có từ trường ngoài. Bảng sau so sánh phản ứng của ba nhóm vật liệu phổ biến:

Loại vật liệu Hướng của M so với H Độ lớn M
Nghịch từ Ngược hướng Rất nhỏ
Thuận từ Cùng hướng Nhỏ
Sắt từ Cùng hướng Rất lớn

Cơ chế vi mô tạo ra độ từ hóa

Độ từ hóa bắt nguồn từ mômen từ nguyên tử, chủ yếu do hai hiện tượng cơ bản: chuyển động quay của electron quanh hạt nhân (mômen quỹ đạo) và chuyển động quay quanh trục (mômen spin). Các mômen này có dạng vector và có xu hướng sắp xếp theo nhiều kiểu tùy thuộc vào sự tương tác giữa các spin và môi trường tinh thể. Trong trạng thái tự nhiên, sự sắp xếp có thể hỗn loạn hoặc trật tự tùy loại vật liệu.

Sự tương tác giữa các spin được mô tả bằng các mô hình vi mô như mô hình Ising hoặc Heisenberg, trong đó mỗi spin tương tác với các spin lân cận theo lực trao đổi (exchange interaction). Tính chất này quyết định sự hình thành các miền từ (magnetic domains) trong vật liệu sắt từ – những vùng mà các spin được sắp xếp thẳng hàng. Khi đặt trong từ trường ngoài, các miền từ thay đổi kích thước, dần dần tăng diện tích miền có hướng thuận với từ trường, tạo nên độ từ hóa tổng.

Trong vật liệu phản sắt từ, các spin sắp xếp ngược chiều nhau với cường độ bằng nhau, dẫn đến tổng mômen từ bằng không dù từng nguyên tử vẫn mang mômen riêng. Trong vật liệu ferri từ, các mômen sắp xếp ngược hướng nhưng không triệt tiêu hoàn toàn, tạo ra độ từ hóa ròng nhỏ nhưng không bằng không. Cơ chế này giải thích sự khác biệt giữa các nhóm vật liệu và khả năng ứng dụng rộng rãi của chúng trong kỹ thuật.

Các loại vật liệu từ và độ từ hóa tương ứng

Vật liệu từ được phân loại dựa trên cách chúng phản ứng với từ trường ngoài và mức độ sắp xếp mômen từ. Mỗi loại vật liệu có đặc trưng độ từ hóa khác nhau, ảnh hưởng trực tiếp đến ứng dụng công nghệ. Các nhóm phổ biến gồm nghịch từ, thuận từ, sắt từ, phản sắt từ và ferri từ. Sự khác biệt giữa chúng xuất phát chủ yếu từ cấu trúc spin và năng lượng trao đổi trong mạng tinh thể.

Các loại vật liệu từ:

  • Nghịch từ (diamagnetic): độ từ hóa rất nhỏ và ngược hướng với từ trường ngoài, xuất hiện do dòng điện cảm ứng đối kháng.
  • Thuận từ (paramagnetic): mômen từ định hướng yếu theo từ trường, độ từ hóa biến mất khi trường ngoài bằng không.
  • Sắt từ (ferromagnetic): có miền từ, độ từ hóa lớn và tồn tại cả khi không có từ trường nhờ sự định hướng tự phát.
  • Phản sắt từ (antiferromagnetic): các mômen sắp xếp ngược chiều nhau, tổng mômen bằng 0.
  • Ferrimagnetic: tương tự phản sắt từ nhưng mômen không triệt tiêu hoàn toàn.

Tài liệu sâu hơn có thể xem tại APS – Review of Modern Physics, nơi mô tả chi tiết cấu trúc miền từ và cơ chế tương tác spin trong các vật liệu khác nhau.

Độ từ hóa bão hòa và đường cong từ hóa

Khi một vật liệu từ được đặt trong từ trường ngoài tăng dần, độ từ hóa của nó cũng tăng lên theo cho đến khi đạt đến một giá trị tối đa gọi là độ từ hóa bão hòa (saturation magnetization), ký hiệu Ms M_s . Tại điểm này, tất cả các mômen từ trong vật liệu đã được định hướng song song với từ trường, và việc tăng thêm từ trường không làm tăng độ từ hóa nữa. Đây là giới hạn trên về khả năng từ hóa của vật liệu.

Sự phụ thuộc của độ từ hóa vào từ trường được mô tả bằng đường cong từ hóa, còn gọi là đường cong hysteresis trong trường hợp vật liệu có từ dư. Đường cong này phản ánh quá trình vật liệu từ hóa và khử từ theo chu kỳ, thể hiện các đại lượng quan trọng như:

  • Độ từ dư Mr M_r : độ từ hóa còn lại khi từ trường ngoài trở về 0.
  • Lực khử từ Hc H_c : cường độ từ trường cần thiết để đưa M M về 0 sau khi đã từ hóa bão hòa.

Bảng dưới đây tóm tắt các đại lượng chính trong đường cong từ hóa:

Đại lượng Ký hiệu Ý nghĩa vật lý
Độ từ hóa bão hòa Ms M_s Giới hạn tối đa của từ hóa khi tất cả mômen đã định hướng
Độ từ dư Mr M_r Độ từ hóa còn lại khi từ trường ngoài bằng 0
Lực khử từ Hc H_c Độ lớn từ trường cần để đưa M M về 0

Hysteresis là biểu hiện của tính nhớ từ học (magnetic memory), được khai thác trong các ứng dụng lưu trữ thông tin, cảm biến, vật liệu từ mềm và từ cứng. Tài liệu tham khảo: ScienceDirect – Magnetic Hysteresis.

Ảnh hưởng của nhiệt độ đến độ từ hóa

Nhiệt độ ảnh hưởng rõ rệt đến từ tính của vật liệu, đặc biệt là vật liệu sắt từ và ferri từ. Khi nhiệt độ tăng, dao động nhiệt làm rối loạn sự định hướng của các mômen từ, dẫn đến giảm dần độ từ hóa. Tại một ngưỡng nhiệt độ xác định gọi là nhiệt độ Curie (TC T_C ), vật liệu mất hoàn toàn từ tính và chuyển sang trạng thái thuận từ.

Mối quan hệ giữa độ từ hóa và nhiệt độ gần TC T_C có thể mô tả bằng định luật Bloch:

M(T)M0(1(TTC)3/2)M(T) \approx M_0 \left(1 - \left(\frac{T}{T_C}\right)^{3/2} \right)

Trong đó M0 M_0 là độ từ hóa tại 0 K. Nhiệt độ Curie là đặc trưng cho từng vật liệu, ví dụ: Fe (~770°C), Ni (~358°C), Co (~1130°C). Vật liệu phản sắt từ và ferri từ cũng có điểm chuyển pha tương tự gọi là nhiệt độ Néel (TN T_N ), tại đó trật tự từ tính nội tại bị phá vỡ.

Hiểu rõ ảnh hưởng của nhiệt độ là điều kiện tiên quyết để thiết kế vật liệu từ cho các ứng dụng yêu cầu hoạt động ổn định trong điều kiện môi trường khắc nghiệt.

Ứng dụng của độ từ hóa trong công nghệ

Độ từ hóa là nền tảng vật lý cho nhiều công nghệ hiện đại. Khả năng điều khiển mômen từ trong vật liệu cho phép phát triển các thiết bị lưu trữ, cảm biến, động cơ điện và ứng dụng y học. Các tính chất từ học như độ từ hóa bão hòa, từ dư và độ nhạy từ được tối ưu hóa tùy theo mục tiêu ứng dụng.

Một số ứng dụng phổ biến:

  • Ổ cứng và thẻ từ: lưu trữ dữ liệu nhờ khả năng giữ trạng thái từ hóa lâu dài.
  • Động cơ và máy biến áp: sử dụng vật liệu từ mềm có độ từ hóa cao và tổn hao thấp.
  • Chẩn đoán hình ảnh MRI: dựa trên sự phản hồi từ mô mềm dưới từ trường mạnh.
  • MRAM (Magnetoresistive RAM): bộ nhớ phi tuyến tính có tốc độ cao và không mất dữ liệu.

Sự phát triển của vật liệu từ nano và spintronics đang mở rộng khả năng ứng dụng của độ từ hóa trong các lĩnh vực điện tử lượng tử, truyền thông và tính toán hiệu năng cao. Tham khảo thêm tại Nature – Magnetism.

Phương pháp đo độ từ hóa

Việc đo đạc chính xác độ từ hóa là yêu cầu bắt buộc trong nghiên cứu vật liệu và thiết kế thiết bị từ. Có nhiều kỹ thuật đo hiện đại, mỗi phương pháp phù hợp với loại vật liệu và độ nhạy mong muốn.

Các kỹ thuật đo phổ biến:

  • VSM (Vibrating Sample Magnetometer): đo mômen từ bằng cách tạo dao động mẫu trong từ trường và đo điện áp cảm ứng.
  • SQUID magnetometer: thiết bị siêu dẫn có độ nhạy cực cao, phát hiện thay đổi nhỏ của mômen từ.
  • MOKE (Magneto-Optical Kerr Effect): sử dụng phân cực ánh sáng phản xạ để xác định độ từ hóa bề mặt.

Các thiết bị này cung cấp dữ liệu về đường cong từ hóa M(H) M(H) , độ từ hóa bão hòa, lực khử từ, từ dư và giúp phân tích chi tiết cấu trúc từ của vật liệu, kể cả ở cấp độ nano.

Liên hệ với các đại lượng từ khác

Độ từ hóa liên hệ trực tiếp với các đại lượng vật lý khác trong lý thuyết điện từ như từ cảm B \mathbf{B} , cường độ từ trường H \mathbf{H} , độ từ thẩm tương đối μr \mu_r và độ cảm từ χm \chi_m . Trong vật liệu tuyến tính, mối liên hệ giữa M \mathbf{M} H \mathbf{H} thường là tuyến tính:

M=χmH\mathbf{M} = \chi_m \mathbf{H}

Ở đây, χm \chi_m là độ cảm từ, cho biết vật liệu phản ứng mạnh hay yếu với từ trường ngoài. Với vật liệu sắt từ, mối quan hệ có thể phi tuyến và phụ thuộc vào lịch sử từ hóa. Từ đó, độ từ thẩm hiệu dụng:

μ=μ0(1+χm)\mu = \mu_0 (1 + \chi_m)

Giá trị χm \chi_m dương với vật liệu thuận từ và sắt từ, âm với nghịch từ. Sự thay đổi của χm \chi_m theo nhiệt độ, tần số và tạp chất giúp điều chỉnh vật liệu theo mục tiêu ứng dụng cụ thể trong kỹ thuật điện tử, cơ điện, từ y học.

Tài liệu tham khảo

  1. ScienceDirect – Magnetization
  2. APS – Review of Modern Physics: Magnetic Properties
  3. Springer – Magnetism: Fundamentals
  4. Nature – Magnetism Topic Collection
  5. IOP – Magnetization Dynamics in Nanostructures

Các bài báo, nghiên cứu, công bố khoa học về chủ đề độ từ hóa:

Nhiệt hoá học hàm mật độ. III. Vai trò của trao đổi chính xác Dịch bởi AI
Journal of Chemical Physics - Tập 98 Số 7 - Trang 5648-5652 - 1993
Mặc dù lý thuyết hàm mật độ Kohn–Sham với các hiệu chỉnh gradient cho trao đổi-tương quan có độ chính xác nhiệt hoá học đáng kể [xem ví dụ, A. D. Becke, J. Chem. Phys. 96, 2155 (1992)], chúng tôi cho rằng việc cải thiện thêm nữa là khó có thể xảy ra trừ khi thông tin trao đổi chính xác được xem xét. Các lý lẽ hỗ trợ quan điểm này được trình bày và một hàm trọng số trao đổi-tương quan bán thực nghi... hiện toàn bộ
#Kohn-Sham #hàm mật độ #trao đổi-tương quan #mật độ quay-lực địa phương #gradient #trao đổi chính xác #năng lượng phân ly #thế ion hóa #ái lực proton #năng lượng nguyên tử
Một sự tham số hóa nhất quán và chính xác từ \\textit{ab initio} của việc điều chỉnh độ phân tán trong lý thuyết phiếm hàm mật độ (DFT-D) cho 94 nguyên tố H-Pu Dịch bởi AI
Journal of Chemical Physics - Tập 132 Số 15 - 2010
\u003cp\u003ePhương pháp điều chỉnh độ phân tán như là một bổ sung cho lý thuyết phiếm hàm mật độ Kohn–Sham tiêu chuẩn (DFT-D) đã được tinh chỉnh nhằm đạt độ chính xác cao hơn, phạm vi áp dụng rộng hơn và ít tính kinh nghiệm hơn. Các thành phần mới chủ yếu là các hệ số phân tán cụ thể theo từng cặp nguyên tử và bán kính cắt đều được tính toán từ các nguyên lý đầu tiên. Các hệ số cho các bản số phâ... hiện toàn bộ
#DFT-D #độ phân tán #tiêu chuẩn Kohn-Sham #số phối hợp phân số #phiếm hàm mật độ #lực nguyên tử #ba thân không cộng tính #hệ thống nguyên tố nhẹ và nặng #tấm graphene #hấp thụ benzene #bề mặt Ag(111)
AutoDock Vina: Nâng cao tốc độ và độ chính xác của quá trình docking với hàm chấm điểm mới, tối ưu hóa hiệu quả và đa luồng Dịch bởi AI
Journal of Computational Chemistry - Tập 31 Số 2 - Trang 455-461 - 2010
Tóm tắtAutoDock Vina, một chương trình mới dành cho việc docking phân tử và sàng lọc ảo, được giới thiệu trong bài viết này. AutoDock Vina có tốc độ xử lý nhanh hơn khoảng hai bậc so với phần mềm docking phân tử phát triển trước đây trong phòng thí nghiệm của chúng tôi (AutoDock 4), đồng thời cải thiện đáng kể độ chính xác trong dự đoán cách thức gắn kết, theo các thử nghiệm của chúng tôi trên tập... hiện toàn bộ
#AutoDock Vina #docking phân tử #sàng lọc ảo #tối ưu hóa #đa luồng #song song hóa #dự đoán cách thức gắn kết #bản đồ lưới.
Phương Trình Dạng Khép Kín Dự Báo Độ Dẫn Thủy Lực của Đất Không Bão Hòa Dịch bởi AI
Soil Science Society of America Journal - Tập 44 Số 5 - Trang 892-898 - 1980
Tóm tắtMột phương trình mới và tương đối đơn giản cho đường cong áp suất chứa nước trong đất, θ(h), được giới thiệu trong bài báo này. Dạng cụ thể của phương trình này cho phép đưa ra các biểu thức phân tích dạng khép kín cho độ dẫn thủy lực tương đối, Kr, khi thay thế vào các mô hình độ dẫn dự đoán của N.T. Burdine hoặc Y. Mualem. Các biểu thức thu được cho Kr(h) chứa ba tham số độc lập có thể đư... hiện toàn bộ
#Herardic #độ dẫn thủy lực #đường cong giữ nước đất #lý thuyết Mualem #mô hình dự đoán #độ dẫn thủy lực không bão hòa #dữ liệu thực nghiệm #điều chỉnh mô hình #đặc tính thủy lực giấy phép.
AutoDock4 và AutoDockTools4: Định vị tự động với tính linh hoạt chọn lọc của thụ thể Dịch bởi AI
Journal of Computational Chemistry - Tập 30 Số 16 - Trang 2785-2791 - 2009
Tóm tắtChúng tôi mô tả việc kiểm tra và phát hành AutoDock4 cùng với giao diện đồ họa người dùng đi kèm AutoDockTools. AutoDock4 tích hợp tính linh hoạt có giới hạn ở thụ thể. Nhiều thử nghiệm được báo cáo ở đây, bao gồm một thí nghiệm tái định vị với 188 phức hợp ligand-protein đa dạng và một thí nghiệm trao đổi định vị sử dụng chuỗi bên linh hoạt trong 87 phức hợp protease HIV. Chúng tôi cũng bá... hiện toàn bộ
CHARMM: Một chương trình cho tính toán năng lượng vĩ mô, tối ưu hóa và động lực học Dịch bởi AI
Journal of Computational Chemistry - Tập 4 Số 2 - Trang 187-217 - 1983
Tóm tắtCHARMM (Hóa học tại Harvard Macromolecular Mechanics) là một chương trình máy tính linh hoạt cao sử dụng các hàm năng lượng thực nghiệm để mô phỏng các hệ thống vĩ mô. Chương trình có thể đọc hoặc tạo mô hình cấu trúc, tối ưu hóa năng lượng cho chúng bằng kỹ thuật đạo hàm bậc nhất hoặc bậc hai, thực hiện mô phỏng chế độ bình thường hoặc động lực học phân tử, và phân tích các tính chất cấu t... hiện toàn bộ
#CHARMM #hóa học vĩ mô #tối ưu hóa năng lượng #động lực học phân tử #mô phỏng hệ thống vĩ mô
Nhận thức Đặt tình huống và Văn hoá Học tập Dịch bởi AI
Educational Researcher - Tập 18 Số 1 - Trang 32-42 - 1989
Nhiều phương pháp giảng dạy mặc nhiên cho rằng kiến thức khái niệm có thể được trừu xuất từ các tình huống mà nó được học và sử dụng. Bài viết này lập luận rằng giả định này không thể tránh khỏi việc hạn chế hiệu quả của các phương pháp như vậy. Dựa trên nghiên cứu mới nhất về nhận thức trong hoạt động hàng ngày, các tác giả lập luận rằng kiến thức là định vị, là một phần sản phẩm của hoạt động, b... hiện toàn bộ
#Nhận thức đặt tình huống #học nghề nhận thức #văn hóa trường học #giảng dạy toán học #hiệu quả học tập #hoạt động nhận thức
Hướng dẫn về quản lý sớm bệnh nhân bị đột quỵ thiếu máu cục bộ cấp tính Dịch bởi AI
Stroke - Tập 44 Số 3 - Trang 870-947 - 2013
Bối cảnh và Mục đích— Các tác giả trình bày tổng quan về bằng chứng hiện tại và khuyến nghị quản lý cho việc đánh giá và điều trị người lớn bị đột quỵ thiếu máu cục bộ cấp tính. Đối tượng được chỉ định là những người cung cấp dịch vụ chăm sóc trước khi nhập viện, các bác sĩ, chuyên gia y tế khác và các nhà quản lý bệnh viện chịu trách nhiệm chăm sóc bệnh nhân đột quỵ thiếu máu cục bộ cấp tính tro... hiện toàn bộ
#Cấp cứu y tế #Đột quỵ thiếu máu cục bộ cấp tính #Hệ thống chăm sóc đột quỵ #Chiến lược tái tưới máu #Tối ưu hóa sinh lý #Hướng dẫn điều trị
Biểu Hiện Tế Bào Mỡ của Yếu Tố Hoại Tử Khối U-α: Vai Trò Trực Tiếp trong Sự Kháng Insulin Liên Quan Đến Béo Phì Dịch bởi AI
American Association for the Advancement of Science (AAAS) - Tập 259 Số 5091 - Trang 87-91 - 1993
Yếu tố hoại tử khối u-α (TNF-α) đã được chứng minh có các tác động dị hóa trên tế bào mỡ cũng như toàn bộ cơ thể. Biểu hiện của TNF-α RNA thông tin đã được quan sát thấy trong mô mỡ từ bốn mô hình chuột cống khác nhau về béo phì và tiểu đường. Protein TNF-α cũng tăng lên cả cục bộ và toàn hệ thống. Việc trung hòa TNF-α trong chuột cống béo phì fa / fa đã gây ra sự tăng đáng kể trong việc hấp thu g... hiện toàn bộ
#TNF-α #biểu hiện mỡ #béo phì #kháng insulin #tiểu đường #động vật gặm nhấm
Hướng tới xác định các giai đoạn tiền lâm sàng của bệnh Alzheimer: Khuyến nghị từ các nhóm làm việc của Viện Quốc gia về Lão hóa - Hiệp hội Alzheimer về hướng dẫn chẩn đoán bệnh Alzheimer Dịch bởi AI
Alzheimer's & Dementia - Tập 7 Số 3 - Trang 280-292 - 2011
Quá trình sinh bệnh lý của bệnh Alzheimer (AD) được cho là bắt đầu nhiều năm trước khi chẩn đoán bệnh mất trí nhớ do AD. Giai đoạn "tiền lâm sàng" kéo dài này của AD sẽ cung cấp một cơ hội quan trọng cho can thiệp điều trị; tuy nhiên, chúng ta cần làm rõ thêm mối liên hệ giữa chuỗi bệnh lý của AD và sự xuất hiện của các triệu chứng lâm sàng. Viện Quốc gia về Lão hóa và Hiệp hội Alzheimer đã triệu ... hiện toàn bộ
Tổng số: 4,200   
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 10