Review Oleh: Ropiudin, S.TP., M.Si. (Dosen Bidang Teknik Sistem Termal dan Energi Terbarukan, Universitas Jenderal Soedirman)
Pengembangan nanokomposit modern sangat bergantung pada hubungan antara struktur dan sifat material, yang memerlukan pendekatan pemodelan multiskala. Studi ini memperkenalkan kerangka kerja pemodelan yang memanfaatkan model mesoskopik untuk memprediksi sifat termal dan mekanis nanokomposit, dimulai dari struktur molekulernya. Dalam penelitian ini, model mesoskopik dari nanofiller berbasis polypropylene (PP) dan graphene (Gr), graphene oxide (GO), serta reduced graphene oxide (rGO) diperhitungkan secara mendetail.
Model mesoskopik yang baru dikembangkan untuk nanokomposit PP/Gr menyediakan informasi mekanistik yang penting tentang interaksi antara filler dan matriks pada skala mikroskopik, baik dalam aspek termal maupun mekanis. Data ini kemudian dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi prediksi simulasi kontinua tradisional dengan mengkalibrasi sifat termal dan mekanis di antar muka filler-matriks. Melalui kampanye eksperimen yang didedikasikan untuk validasi model ini, hasil menunjukkan bahwa dengan penambahan nanofiller yang relatif sedikit (hingga 2 wt%), modulus Young dan konduktivitas termal meningkat masing-masing hingga 35% dan 25%, sementara rasio Poisson sedikit menurun.
Dari berbagai kombinasi nanokomposit yang diuji, PP/Gr menunjukkan sifat mekanis terbaik, sedangkan PP/rGO menawarkan konduktivitas termal tertinggi. Hal ini menyoroti potensi besar nanokomposit PP/Gr untuk aplikasi yang membutuhkan sifat mekanis unggul, sementara PP/rGO lebih sesuai untuk aplikasi yang mengutamakan konduktivitas termal. Validasi model mesoskopik ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan material pintar dengan sifat mekanis dan termal yang lebih baik, terutama untuk aplikasi di bidang mekanik, penyimpanan energi, dan sensor.
Sebagai seorang Dosen Bidang Teknik Sistem Termal dan Energi Terbarukan, saya melihat penelitian ini sangat relevan dalam memperluas cakrawala teknologi nanokomposit. Pendekatan multiskala yang digunakan dalam studi ini sangat inovatif karena memungkinkan pemahaman yang lebih dalam tentang sifat-sifat material pada tingkat molekuler dan bagaimana mereka berinteraksi untuk mempengaruhi kinerja makroskopik material. Pemodelan yang dikembangkan dapat menjadi alat penting dalam mendesain nanokomposit dengan karakteristik yang disesuaikan untuk aplikasi tertentu, seperti penguatan mekanis, peningkatan penyimpanan energi, dan pengelolaan panas.
Keunggulan nanokomposit PP/Gr dalam hal sifat mekanis membuatnya sangat cocok untuk aplikasi struktural di berbagai industri, termasuk otomotif, elektronik, dan konstruksi. Di sisi lain, kemampuan konduktivitas termal yang ditingkatkan pada PP/rGO membuka peluang besar dalam aplikasi yang memerlukan manajemen panas yang efisien, seperti dalam perangkat penyimpanan energi dan elektronik berdaya tinggi.
Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan wawasan yang komprehensif dan bermanfaat bagi para ilmuwan material dan insinyur yang bekerja di bidang pengembangan nanokomposit. Dengan memadukan pemodelan mesoskopik yang valid dan eksperimen berbasis data nyata, pengembangan nanokomposit berbasis polypropylene dan graphene ini menghadirkan solusi inovatif dalam meningkatkan kinerja material. Aplikasi lebih lanjut dari pendekatan ini akan membantu industri dalam menciptakan material dengan efisiensi energi yang lebih baik, sekaligus mengurangi jejak karbon melalui penggunaan bahan yang lebih kuat dan lebih ringan.
