El murciélago es el padrino de la transformación digital

Simulaciones digitales en lugar de ensayo y error: en el proyecto PaintVisco, los investigadores del IPA están modelando el desarrollo y el procesamiento de las pinturas. Los datos para ello los proporciona un reómetro de nuevo diseño, que por primera vez puede utilizarse para medir con precisión las propiedades viscoelásticas de las pinturas durante el secado y el curado; el modelo para el desarrollo de la tecnología fue la ecolocalización del murciélago.

¿Cuánto tiempo permanece fluida la pintura? ¿Qué tan bien nivela los desniveles? ¿En qué condiciones se forma la deseada superficie lisa como un espejo? "Hasta ahora, los pintores tenían que probar en costosos y largos experimentos de ensayo y error cuándo una capa de pintura funciona de forma óptima", explica el Dr. Fabian Seeler. En el proyecto PaintVisco, ha desarrollado un programa de simulación que permite determinar virtualmente las propiedades de las pinturas.

Desarrollar el modelo informático fue un verdadero reto para el investigador de la IPA y su equipo, porque las pinturas son viscoelásticas. Esto significa que, según el tiempo y la temperatura, cambian sus propiedades: Al principio se comportan más como líquidos, más tarde como sólidos. La viscoelasticidad, a su vez, es crucial para predecir la fluidez, es decir, la capacidad de una laca para compensar las irregularidades, que pueden ser marcas superficiales de pincel, pero también poros, estructuras onduladas y bordes bajo la capa de laca.

Una nueva técnica de medición proporciona los datos

Para simular este comportamiento tan complejo de las pinturas, se necesita una gran cantidad de datos. Los instrumentos de medición que deben proporcionar esto se llaman reómetros rotacionales. Determinan la fluidez de las pinturas haciendo girar u oscilar una fina muestra de pintura líquida con un disco acoplado y midiendo después qué fuerza es necesaria para deformarla. "Sin embargo, los dispositivos anteriores impiden que los disolventes se evaporen, por lo que los resultados tienen una utilidad limitada para la industria de la pintura. Además, estas mediciones siempre muestran sólo una pequeña parte, seleccionada arbitrariamente, del comportamiento del material, ya que a menudo sólo se mide una frecuencia de vibración", informa Seeler. Sin embargo, para las proyecciones computacionales se necesita una información mucho más completa sobre el comportamiento del material, por ejemplo, el comportamiento de una muestra de pintura a numerosas frecuencias.

Junto con su equipo, ha desarrollado una nueva técnica de medición. La naturaleza fue la inspiración: "Copiamos el principio de medición del murciélago", recuerda el investigador. El murciélago utiliza llamadas ultrasónicas cortas para orientarse: cada llamada contiene frecuencias bajas y altas que confluyen entre sí y son reflejadas por el entorno. A partir del eco, el murciélago reconoce, por ejemplo, dónde se encuentran los obstáculos o las presas. Repitiendo la llamada, el murciélago puede rastrear cómo cambia la distancia a un obstáculo con el tiempo o cómo se mueve la presa.

Al igual que el murciélago, el reómetro PaintVisco trabaja con frecuencias que fluyen entre sí. Sin embargo, no son las llamadas ultrasónicas las que varían, sino las frecuencias con las que se deforma la muestra de pintura. Repitiendo la secuencia de frecuencias, se puede registrar el cambio de las propiedades viscoelásticas de la pintura durante el fraguado. Esta forma especial de la señal permite determinar en muy poco tiempo todos los datos necesarios para el pronóstico de la evolución, subraya Seeler.

Con la nueva técnica de medición, los investigadores del IPA pueden ahora tener en cuenta también la evaporación de los disolventes, tan importante para la industria: En su reómetro, la capa de pintura ya no se deforma mediante un disco cerrado, sino mediante una construcción de varios anillos. Las aberturas entre los anillos permiten la evaporación del disolvente.

"Nuestras mediciones han demostrado que la técnica de medición multifrecuencia puede utilizarse para determinar el cambio de las propiedades viscoelásticas de la capa de pintura a lo largo de todo el proceso de pintura, desde la aplicación hasta el secado a temperatura ambiente y el curado en un horno", informa Seeler. "Con la ayuda de estos datos, ahora podemos no sólo entender los cambios en las propiedades del material que determinan el curso de una capa de pintura durante el curado, sino también crear predicciones digitales del curso y derivar propiedades optimizadas de la pintura, independientemente de si las superficies de la pintura se crearon con un pincel o un atomizador".

Simulaciones que ahorran recursos

El desarrollo e introducción de una nueva pintura lleva varios años y cuesta millones. En el futuro, las simulaciones de PaintVisco pueden ayudar a los fabricantes a optimizar el curso de sus pinturas en la fase de desarrollo, a sacar nuevos productos al mercado más rápidamente y a proporcionarles información adicional para los usuarios. Una información detallada ayudaría a los talleres de pintura a ahorrarse costosas pruebas y, por tanto, a conseguir resultados óptimos con mayor rapidez, ventajas que pueden ser decisivas para la competencia en tiempos de subida de los precios del gas o la electricidad y de escasez de personal.

Premios

Los premios ya subrayan la importancia de los resultados del proyecto para la industria. El Dr. Fabian Seeler supervisó la tesis del estudiante Nicolas Keinath. Recibió el premio de graduación de la Universidad de Ciencias Aplicadas de Esslingen, donado por el fabricante de pinturas Mankiewicz. Junto con el Dr. Oliver Tiedje, Seeler también recibió el Premio de Química de la Pintura de la Sociedad Química Alemana.