LABORATORIO DI CHIMICA FISICA DEI MATERIALI

Anno accademico 2026/2027 - Docente: ALESSANDRO AUDITORE

Risultati di apprendimento attesi

Il corso ha come principale obiettivo formativo lo sviluppo di conoscenze nel campo della chimica fisica sperimentale applicata alla scienza dei materiali. Il percorso formativo si sviluppa in tre moduli: Simulare, Assemblare e Valutare. Durante il primo modulo “Simulare” si apprendono i concetti chiave dei metodi di risoluzione numerica delle equazioni governanti i processi tipici della chimica dei materiali. Durante il secondo “Assemblare” si apprendono le metodologie per l’acquisizione dei dati da dispositivi opto-elettronici a base di materiali funzionali. Durante il terzo modulo “Valutare” si  affrontano le problematiche derivanti dalla gestione dei “big-data” in ambito scientifico, con particolare riferimento alla chimica dei materiali.

In particolare:

  • D1 – Conoscenza e comprensione
    Comprendere i metodi numerici per lo studio dei processi chimico-fisici dei materiali, i principi di realizzazione e caratterizzazione di dispositivi basati su materiali funzionali e le metodologie di acquisizione ed elaborazione dei dati.

    D2 – Capacità di applicare conoscenza e comprensione
    Implementare semplici simulazioni di processi chimico-fisici, preparare e depositare materiali funzionali, assemblare dispositivi di misura e sviluppare procedure di acquisizione e trattamento dei dati sperimentali.

    D3 – Autonomia di giudizio
    Valutare criticamente le ipotesi delle simulazioni, l’adeguatezza delle procedure sperimentali e l’attendibilità dei risultati attraverso le attività di laboratorio e l’analisi dei casi studio; motivare le scelte metodologiche adottate.

    D4 – Abilità comunicative
    Documentare le attività svolte mediante relazioni e rappresentazioni dei dati; discutere metodi, risultati e limiti con un linguaggio appropriato, comunicando le conclusioni a interlocutori specialisti e non specialisti.

    D5 – Capacità di apprendimento
    Consultare autonomamente letteratura scientifica e documentazione metodologica per approfondire gli strumenti utilizzati e trasferire le competenze acquisite a nuovi problemi della scienza dei materiali.

Modalità di svolgimento dell'insegnamento

Il corso è strutturato in due sezioni. Una parte di lezioni frontali da seguire in aula ed una seconda parte di attività sperimentali di laboratorio

Qualora l'insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza potranno essere introdotte le necessarie variazioni rispetto a quanto dichiarato in precedenza, al fine di rispettare il programma previsto e riportato nel syllabus.

Prerequisiti richiesti

Competenze tecnico-pratiche di laboratorio e conoscenze indispensabili delle norme di sicurezza e della buona pratica sperimentale.

Frequenza lezioni

La frequenza è obbligatoria per almeno il 70% delle lezioni, secondo il Regolamento didattico del Corso di Studio. Eventuali esenzioni parziali o totali sono deliberate dal Consiglio del Corso di Studio nei casi previsti dal regolamento.

Contenuti del corso

Sezione 1° Simulare (Modelling)

 

Obiettivi Formativi

Conoscere

  • Apprendere i concetti chiave dei metodi di risoluzione numerica delle equazioni governanti i processi tipici della chimica dei materiali

  • Prendere dimestichezza pratica/applicativa coi metodi di simulazione Montecarlo, coarse-grained, ecc.

Fare

(in comfort-zone)

  • Modelling di fenomeni di diffusione, decomposizione spinodale, nucleazione e crescita

  • Simulazione di cinetiche di reazione complesse

  • Fitting “ragionato” di dati di stress/strain di materiali con proprietà viscoelastiche

Applicare

(in contesti “ignoti”)

  • Programmazione di un semplice algoritmo di risoluzione numerica di integrali e derivate

  • Applicare l’approccio Montecarlo per la simulazione di processi di Random Sequential Adsorption


Sezione 2° Assemblare (Dispositivi)

 

Obiettivi Formativi

Conoscere

  • Apprende le metodologie per l’acquisizione dei dati da dispositivi opto-elettronici attivi a base di materiali funzionali

Fare

(in comfort-zone)

  • Sintesi e deposizione di polimeri conduttivi

  • Deposizione di microeletrodi e connessione ai materiali funzionali  

Applicare

(in contesti “ignoti”)

  • Setting-up di stazioni per l’acquisizione di dati da analogici/digitali

  • Realizzazione di un dispositivo per il sensing di vapori di COV

Sezione 3° Valutare (Data-treatment)

 

Obiettivi Formativi

Conoscere

  • Concepire il concetto di “Big-data”. Comprendere le problematiche derivanti dalla loro gestione in ambito scientifico, con particolare riferimento alla chimica dei materiali

Fare

(in comfort-zone)

  • Analisi critica e valutazione delle metodologie di trattamento dati in precisi casi studio

Applicare

(in contesti "ignoti”)

  • Capacità di gestire “Big-data”. Progettare e realizzare un piano di trattamento dati idoneo



Testi di riferimento

  1. Materiale didattico del docente : dispense, protocolli, dati ed esempi di elaborazione.

  2. K. E. Atkinson, W. Han, D. Stewart, Numerical Solution of Ordinary Differential Equations, Wiley, 2009.

  3. L. Arnaut, Chemical Kinetics: From Molecular Structure to Chemical Reactivity, seconda edizione, Elsevier.

  4. J. K. Taylor, “Quality assurance of chemical measurements”, Analytical Chemistry, 53, 1588A–1596A, 1981.

  5. J. F. Rodrigues et al., “Big data and machine learning for materials science”, Discover Materials, 1, 12, 2021.

Programmazione del corso

 ArgomentiRiferimenti testi
1Risoluzione numerica delle equazioni governanti i processi tipici della chimica dei materialiNumerical Solution of Ordinary Differential Equations Author(s):Kendall E. Atkinson, Weimin Han, David Stewart First published:27 January 2009 Print ISBN:9780470042946 |Online ISBN:9781118164495 |DOI:10.1002/9781118164495 Copyright © 2009 John Wiley & Son
2Simulazione di cinetiche di reazione complesseChemical Kinetics From Molecular Structure to Chemical Reactivity 2nd Author: Luis Arnaut eBook ISBN: 9780444640406 Paperback ISBN: 9780444640390
3Sintesi e deposizione di polimeri conduttiviMateriale didattico fornito su Teams
4Deposizione di microeletrodi e connessione ai materiali funzionali  Materiale didattico fornito su Teams
5Analisi critica e valutazione delle metodologie di trattamento dati in precisi casi studioQuality assurance of chemical measurements John K. Taylor Analytical Chemistry 1981 53 (14), 1588A-1596A DOI: 10.1021/ac00237a001
6Capacità di gestire “Big-data”. Progettare e realizzare un piano di trattamento dati idoneoRodrigues, J.F., Florea, L., de Oliveira, M.C.F. et al. Big data and machine learning for materials science. Discov Mater 1, 12 (2021). https://doi.org/10.1007/s43939-021-00012-0

Verifica dell'apprendimento

Modalità di verifica dell'apprendimento

Esame orale

La votazione è espressa in trentesimi secondo il seguente schema:

Non idoneo

Conoscenza e comprensione argomento: significative carenze e imprecisioni

Capacità di analisi e sintesi: irrilevanti, frequenti generalizzazioni

Utilizzo di riferimenti: completamente inappropriato

18-20

Conoscenza e comprensione argomento: molto modesto, imperfezioni evidenti

Capacità di analisi e sintesi: appena sufficienti

Utilizzo di riferimenti: appena appropriato

21-23

Conoscenza e comprensione argomento: conoscenza poco più che sufficiente

Capacità di analisi e sintesi: discreta capacità di analisi e sintesi, argomenta in modo logico e

coerente

Utilizzo di riferimenti: utilizza le referenze standard

24-26

Conoscenza e comprensione argomento: conoscenza buona

Capacità di analisi e sintesi: ha buone capacità di analisi e di sintesi, gli argomenti sono esposti

coerentemente

Utilizzo di riferimenti: utilizza le referenze standard

27-29

Conoscenza e comprensione argomento: conoscenza più che buona

Capacità di analisi e sintesi: ha notevoli capacità di analisi e di sintesi

Utilizzo di riferimenti: ha approfondito gli argomenti

30-30 e lode

Conoscenza e comprensione argomento: conoscenza ottima

Capacità di analisi e sintesi: ha notevoli capacità di analisi e di sintesi.

Utilizzo di riferimenti: significativi approfondimenti.


Informazioni per studenti con disabilità e/o DSA

A garanzia di pari opportunità e nel rispetto delle leggi vigenti, gli studenti interessati possono chiedere un colloquio personale in modo da programmare eventuali misure compensative in base agli obiettivi didattici ed alle specifiche esigenze.

Esempi di domande e/o esercizi frequenti

Quale metodo di risoluzione utilizzerebbe per il calcolo numerico della derivata prima?

Come vengono depositati i polimeri conduttivi?