مع تعمق البحث، أدرك العلماء تدريجيًا أن LCST يرتبط ارتباطًا وثيقًا بالتصميم الجزيئي للبوليمرات، وأن الاختلاف في البنية الجزيئية يمكن أن يؤثر بشكل أساسي على سلوك الطور.
تحتوي بعض البوليمرات على درجة حرارة محلول حرجة أعلى من درجة حرارة المحلول الحرج العليا (UCST)، مما يعني أنها قابلة للامتزاج تمامًا ضمن نطاق درجة حرارة معين وغير قابلة للذوبان جزئيًا في درجات حرارة أعلى أو أقل. على سبيل المثال، يُعتقد عمومًا أن بولي (N-إيزوبروبيل أكريلاميد)، وهو بوليمر محلول مائي تمت دراسته على نطاق واسع، يخضع لانتقال طوري عند 32 درجة مئوية، ولكن درجة الحرارة الفعلية قد تختلف اعتمادًا على تركيز البوليمر والوزن الجزيئي والمجموعات النهائية. متنوعة.
تعد درجة البلمرة، والتشتت المتعدد، والبنية المتفرعة للبوليمرات من العوامل المهمة التي تؤثر على LCST، مما يوفر أيضًا منظورًا جديدًا لتصميم المواد الوظيفية المستقبلية.
ظاهرة فصل الطور في LCST ناجمة بشكل أساسي عن إنتروبيا الخلط غير المواتية. عندما تكون درجة الحرارة أقل من LCST، يكون اختلاط المرحلتين تلقائيًا، مما يؤدي إلى تغير طاقة جيبس الحرة السالب (ΔG) للاختلاط. وعلى العكس من ذلك، عندما تتجاوز درجة الحرارة LCST، يكون تغير طاقة الخلط الحرة إيجابي. إنه يعكس كيفية تأثير التفاعل بين المواد المختلفة على سلوكها الطوري.
في هذه الحالة تلعب التفاعلات القطبية القوية أو تفاعلات الترابط مثل الرابطة الهيدروجينية دوراً هاماً في التفاعل بين البوليمرات والمذيبات، مما يجعل سلوك هذه الأنظمة يتغير مع تغير البنية.
في الميكانيكا الإحصائية، يمكن نمذجة LCST باستخدام امتداد لنظرية حل Flory-Huggins التي تأخذ في الاعتبار تأثيرات الكثافة المتغيرة وقابلية الانضغاط. وقد أظهرت الأبحاث في السنوات الأخيرة أن النظر فقط في تفاعلات الاتصال ذات الصلة هندسيًا يكفي لتفسير ظاهرة LCST.
يوجد حاليًا ثلاثة أنواع من الأساليب المستخدمة للتنبؤ بـLCST. الفئة الأولى تقترح نماذج نظرية تعتمد على بيانات تجريبية سائل-سائل أو غاز-سائل، ولكن هذا يتطلب كمية كبيرة من البيانات التجريبية لتعديل المعلمات، وبالتالي فإن القدرة التنبؤية محدودة. الفئة الثانية تستخدم المعادلات التجريبية التي تربط LCST بالخصائص الفيزيائية والكيميائية مثل الكثافة؛ ومع ذلك، فإن هذه الخصائص ليست متاحة دائمًا. تعمل الطريقة الجديدة على تطوير نموذج خطي من خلال مؤشر الاتصال الجزيئي، والذي يركز على البنية الجزيئية ويمكن أن يحسن الموثوقية بشكل كبير.
من خلال تحديد كمية دراسات العلاقة بين البنية والنشاط/الخاصية، يمكن للعلماء التنبؤ بقيمة LCST لحلول البوليمر قبل التركيب التجريبي، وبالتالي توفير الوقت والموارد في تصميم المواد.