Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Mô phỏng động lực học phân tử về vai trò của độ mặn và nhiệt độ đối với sức căng bề mặt giữa hydrocarbon/nước
Tóm tắt
Sức căng bề mặt của một số hệ thống hydrocarbon/nước, bao gồm hỗn hợp các hydrocarbon aliphatic và aromatic, đã được ước tính dựa trên các mô phỏng động lực học phân tử. Sự phụ thuộc của các tính chất bề mặt vào độ mặn của pha nước và nhiệt độ đã được mô phỏng. Các nồng độ khác nhau của NaCl và CaCl2 lên đến 2 M đã được sử dụng. Kết quả cho thấy, trong tất cả các trường hợp được xem xét, sức căng bề mặt tăng lên cùng với nồng độ muối. Hiện tượng này phụ thuộc vào sự ưa thích của các ion muối đối với khối lượng pha nước, điều này dẫn đến việc làm cho các phân tử nước khó tiếp cận giao diện hơn. Ảnh hưởng của độ mặn có nguồn gốc chủ yếu từ hiện tượng tĩnh điện và không phụ thuộc vào bản chất hóa học của cation muối. Cuối cùng, tác động của nhiệt độ đối với sức căng bề mặt giữa dodecane và nước muối cũng đã được xem xét. Một sự giảm giá trị sức căng bề mặt được phát hiện phù hợp, cả về xu hướng và độ lớn, với các dữ liệu thực nghiệm có sẵn.
Từ khóa
#độ mặn #suất căng bề mặt #động lực học phân tử #NaCl #CaCl2Tài liệu tham khảo
Creton B, Nieto-Draghi C, Pannacci N (2012) Oil Gas J 67:969–982
Marx D, Hutter J (2000) In: Grotendorst J (ed) Modern methods and algorithms on quantum chemistry, John von Neumann Institute, NIC series, vol 1 and 3
Groot RD, Warren PB (1997) J Chem Phys 107:4423–4435
Ikeda N, Aratono M, Motomura K (1992) J Colloid Interface Sci 149:208–215
Cai BY, Yang JT, Guo TM (1996) J Chem Eng Data 41:493–496
Aveyard R, Saleem SM (1976) J Chem Soc Faraday Trans 1(72):1609–1617
Vijapurapu CS, Rao DN (2004) Colloids Surf A 241:335–342
Moeini F, Hemmati-Sarapardeh A, Ghazanfari M-H, Masihi M, Ayatollahi S (2014) Fluid Ph Equilib 375:191–200
Bai JM, Fan WY, Nan GZ, Li SP, Yu BS (2010) J Dispers Sci Technol 31:551–556
Isaacs E, Smolek K (1983) Can J Chem Eng 61:233–240
Cheung DL (2012) Langmuir 28:8730–8736
Stukan MR, Ligneul P, Boek ES (2012) Oil Gas Sci Technol 67:737–742
Var Buuren AR, Marrink SJ, Berendsen HJC (1993) J Phys Chem 97:9206–9212
Mikami Y, Liang Y, Matsuoka T, Boek ES (2013) Energy Fuels 27:1838–1845
Kunieda M, Nakaoka K, Liang Y, Miranda CR, Ueda A, Takahashi S, Okabe H, Matsuoka T (2010) J Am Chem Soc 132:18281–18286
de Lara LS, Michelon MF, Miranda CR (2012) J Phys Chem B 116:14667–14676
Sedghi M, Piri M, Goual L (2016) Langmuir 32:3375–3384
Kirkwood JG, Buff FP (1949) J Chem Phys 17:338–343
Plimpton S (1995) J Comput Phys 117:1–19
Dauber-Osguthorpe P, Roberts VA, Osguthorpe DJ, Wolff J, Genest M, Hagler AT (1988) Proteins 4:31–47
Hockney and Eastwood (1989) Computer simulation using particles. Adam Hilger, New York
Nosé S (1984) J Chem Phys 81:511–519
Martínez L, Andrade RG, Birgin E, Martínez JM (2009) J Comput Chem 30:2157–2164
Dassault Systèmes BIOVIA (2014) Materials Studio, 8.0, San Diego, Dassault Systèmes
Hoogerbrugge PJ, Koelman JMVA (1992) Europhys Lett 19:155–160
Maiti A, McGrother S (2004) J Chem Phys 120:1594–1601
Rezaei H, Modarress H (2015) Chem Phys Lett 620:112–114
Goel H, Chandram PR, Mitra K, Majumdar S, Ray P (2014) Chem Phys Lett 600:62–67
Andersson MP, Bennetzen MV, Klamt A, Stipp SL (2014) J Chem Theory Comput 10:3401–3408
Zeppieri S, Rodríguez J, López de Ramos AL (2001) J Chem Eng Data 46:1086–1088
Goebel A, Lunkenheimer K (1997) Langmuir 13:369–372
Freitas AA, Quina FH, Carroll FA (1997) J Phys Chem B 101:7488–7493
Backes HM, Ma JJ, Bender E, Maurer G (1990) Chem Eng Sci 45:275–286
Centro de Tecnología Repsol S. A., to be published