Présentation
En anglaisRÉSUMÉ
L’étude de nouvelles molécules nécessite la connaissance des propriétés physico-chimiques de ces molécules et des sous-produits de réaction. Afin de purifier les produits et d’évaluer les dépenses énergétiques des procédés industriels, il est nécessaire de connaître les propriétés thermodynamiques de ces molécules et les équilibres de phase de leurs mélanges. L’objectif de cet article est de présenter les principaux modèles thermodynamiques prédictifs basés sur des calculs ab initio. Nous présentons d’un côté les méthodologies permettant de déterminer les propriétés thermochimiques en phase gazeuse, puis nous passons en revue les approches de type COSMO qui permettent le calcul des propriétés d’excès dans les liquides et des équilibres de phase.
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The study of new molecules requires the knowledge of the physico-chemical properties of these molecules and by-products. In order to purify the products and assess the energy consumption of industrial processes, it is necessary to know the thermodynamic properties of these molecules and the phase equilibria of their mixtures. In the article the main predictive thermodynamic models based on ab initio calculation are reported. We present different methodologies for the determination of thermochemical properties in gas phase, and review the main COSMO-like approaches that can predict excess properties and phase equilibria.
Auteur(s)
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Patrice PARICAUD : Professeur de thermodynamique et de génie des procédés - Docteur de l’Imperial College London, ingénieur de l’ENSIC Nancy - Unité de Chimie et Procédés (UCP), ENSTA Paris - Institut Polytechnique de Paris, Palaiseau, France
INTRODUCTION
En génie des procédés, la connaissance des équilibres de phase et des propriétés thermochimiques est primordiale pour le dimensionnement des réacteurs polyphasiques et des opérations unitaires servant à la séparation des produits, telles que les séparateurs flashs liquide-vapeur, les décanteurs, et les colonnes de distillation ou d’extraction liquide-liquide. Les équilibres de phase jouent un rôle très important dans d’autres domaines de recherche, comme l’agroalimentaire et l’industrie pharmaceutique : les ingénieurs s’intéressent à la solubilité de constituants dans différents matériaux ou solvants : par exemple ils s’intéressent au phénomène de perméation d’une molécule à travers des emballages, ou à la solubilité de molécules polluantes et nocives dans différents milieux. Dans le domaine de l’efficacité énergétique, il est crucial de connaître les propriétés thermodynamiques (pressions de vapeur, enthalpies de vaporisation, capacités calorifiques...) et le comportement de phase des fluides frigorigènes, afin d’élaborer de nouvelles machines thermiques, ou de déterminer le fluide de travail le plus approprié pour une application donnée. Les spécialistes en combustion, en cinétique chimique, ou en sécurité des procédés s’intéressent aux propriétés telles que les capacités calorifiques, les points éclairs, et les enthalpies de formation des molécules. La règlementation européenne REACH a pour but de répertorier les propriétés physico-chimiques de l’ensemble des molécules, afin d’améliorer la protection de l’environnement. Cependant, il existe encore des milliers de molécules pour lesquelles les propriétés physico-chimiques ne sont pas connues. C’est par exemple le cas de molécules oxygénées issues de la biomasse, pour lesquelles les données thermodynamiques et comportements de phase n’ont jamais été mesurées. Bien que la plupart des techniques expérimentales pour déterminer ces propriétés existent et ont fait leur preuve, les mesures expérimentales peuvent s’avérer coûteuses, difficiles ou longues.
Les modèles prédictifs sont donc particulièrement utiles en recherche et développement, dans le cadre d’une pré-étude ou d’un criblage moléculaire. Ils permettent par exemple de réaliser un premier dimensionnement de procédé, de prendre des décisions sur le choix d’une nouvelle molécule telle qu’un nouveau médicament ou un nouveau fluide frigorigène, ou d’un solvant pour réaliser une extraction. Les modèles prédictifs sont également très utilisés pour valider la cohérence de données expérimentales.
L’objectif de cet article est de présenter différents modèles prédictifs basés sur des calculs quantiques effectués sur des molécules isolées (dans le vide ou dans une cavité), permettant de déterminer les propriétés thermochimiques et les équilibres de phase. Nous ne parlerons pas ici des méthodes de type QSPR (Quantitative Structure-Property Relationship), ni de la simulation moléculaire. Nous nous intéresserons en particulier aux méthodes de DFT (Density Functional Theory) et à l’approche COSMO (COnductor-like- Screening MOdel), et nous faisons le bilan des principales versions de ces méthodes et des logiciels associés. Nous évoquerons également les méthodes semi-empiriques disponibles dans le logiciel gratuit MOPAC, qui permettent une pré-optimisation des géométries moléculaires et la prévision des enthalpies de formation idéales. Enfin, nous donnerons des exemples d’applications aux molécules oxygénées dérivées de la biomasse et aux fluides frigorigènes.
MOTS-CLÉS
chimie quantique enthalpie de formation équilibres de phase capacité calorifique coefficients d'activité
KEYWORDS
quantum chemistry | formation enthalpy | phase equilibria | heat capacity | activity coefficients
DOI (Digital Object Identifier)
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4. Approche COSMO
Afin de prendre en compte les effets de solvant sur certaines propriétés d’une molécule (géométrie, dipôle, charges partielles, etc.), il est possible, avec la plupart des logiciels de calcul ab initio, de lancer un calcul sur une seule molécule entourée d’un milieu continu : une molécule de soluté est alors placée dans une cavité entourée d’un milieu continu de constante diélectrique ε s représentant le solvant S. On parle alors de calcul ab initio avec modèle de solvatation. Le modèle COSMO proposé par Klamt (COSMO signifie Conductor-like Screening MOdel) est un modèle de solvatation particulier, basé sur l’hypothèse que le milieu continu est un conducteur parfait . Klamt a étendu le modèle COSMO à des mélanges multiconstituants, en exprimant les potentiels chimiques des constituants du mélange au moyen de la thermodynamique statistique. Cette extension a donné lieu au modèle thermodynamique prédictif COSMO-RS, où le terme « RS » signifie real solvant. Ce modèle permet de prédire les coefficients d’activités...
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BIBLIOGRAPHIE
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