Prediction of Surfactants’ Properties using Multiscale Molecular Modeling Tools: A Review Prédiction de propriétés des tensioactifs à l’aide d’outils de modélisation moléculaire : une revue

Abstract

During one of the existing Enhanced Oil Recovery (EOR) procedures, a mixture of Alkaline/Surfactant/Polymer (ASP) is injected into wells in order to move the trapped oil from the reservoir to the wellbores. The conception and/or the tuning of new ASP combinations, structures of surfactants and/or mixtures of surfactants is of primary interest to improve the efficiency of a such procedure. Molecular modeling tools can be used to understand microscopic effects, predict surfactants’ properties and finally to optimize structures and mixtures of surfactants. We propose in this article a review of the literature on the ability of molecular simulation techniques such as Molecular Dynamics (MD), Monte Carlo (MC) simulations, Dissipative Particle Dynamics (DPD) and upper scale modeling methods such as Quantitative Structure-Property Relationship (QSPR) approaches to predict thermo-physical and structural properties of surfactants. Une des voies possibles de récupération assistée du pétrole, l’EOR (Enhanced Oil Recovery), consiste en l’injection d’un fluide ASP (Alkaline/Surfactant/Polymer) dans le réservoir dans le but de déplacer le pétrole piégé vers le puits de production. La conception et/ou l’optimisation de mélanges ASP, de tensioactifs ou de mélanges de tensioactifs est donc d’un intérêt premier pour améliorer l’efficacité d’un tel procédé. Les codes de simulation moléculaire développés et largement validés durant ces dernières décennies apparaissent comme des outils incontournables pour la compréhension des effets microscopiques, la prédiction de propriétés de tensioactifs complexes ou encore l’optimisation des structures voire de la composition de mélanges de tensioactifs. Dans cet article, nous présentons une revue des travaux de la littérature sur le potentiel de diverses techniques de simulation moléculaire pour la prédiction de propriétés structurales ou thermophysiques des tensioactifs. Les techniques de simulation auxquelles nous nous sommes intéressés sont la dynamique moléculaire (MD), les simulations Monte Carlo (MC), la dissipative particle dynamics (DPD) ainsi que des approches statistiques faisant un lien direct entre structure et propriété (QSPR, pour Quantitative Structure-Property Relationship).