Potentiels intermoleculaires et algorithmes de monte carlo : application a l'etude des composes oxygenes

Ce travail de thèse a pour but de proposer des potentiels d'interaction et des méthodologies pour prédire, au travers de simulations Monte Carlo, les équilibres et propriétés de phases de systèmes oxygénés rencontrés dans les procédés de conversion de la biomasse. Le potentiel AUA4 a ainsi été...

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Main Author: Ferrando, Nicolas
Language:FRE
Published: Université Paris Sud - Paris XI 2011
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Simulation Monte Carlo
Potentiel AUA4
Molécules oxygénées
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Ferrando, Nicolas
Potentiels intermoleculaires et algorithmes de monte carlo : application a l'etude des composes oxygenes
description Ce travail de thèse a pour but de proposer des potentiels d'interaction et des méthodologies pour prédire, au travers de simulations Monte Carlo, les équilibres et propriétés de phases de systèmes oxygénés rencontrés dans les procédés de conversion de la biomasse. Le potentiel AUA4 a ainsi été étendu aux alcools, éthers, cétones, aldéhydes et esters carboxyliques. Une attention particulière a été portée à la transférabilité de ce champ de forces, afin de pouvoir simuler de manière prédictive un grand nombre de molécules oxygénées. Différentes propriétés d'équilibre de corps purs sont correctement prédites (masses volumiques, pressions de saturation, enthalpies de vaporisation, propriétés critiques, tensions de surface, structure de la phase liquide). De nombreux mélanges ont également été simulés dans le pseudo-ensemble point de bulle, qui a été étendu aux molécules polaires dans le cadre de ce travail. Les résultats de simulation de mélanges complexes comme des bioessences ont été validés par l'acquisition de nouvelles mesures expérimentales. Enfin, une nouvelle méthodologie pour le calcul des interactions électrostatiques intramoléculaires a été mise au point dans ce travail pour la simulation de molécules oxygénées multifonctionnelles (polyols, éthers de glycol, composés aromatiques oxygénés). L'utilisation de cette méthode, qui permet d'éviter l'emploi de paramètres empiriques additionnels, conduit à des résultats très encourageants, ce qui laisse entrevoir de nombreuses perspectives pour la prédiction de propriétés de mélanges industriels complexes.
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