- Код статьи
- 10.31857/S0044453724090179-1
- DOI
- 10.31857/S0044453724090179
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том 98 / Номер выпуска 9
- Страницы
- 124-134
- Аннотация
- Предложен способ вычисления низких значений межфазного натяжения (МФН) на основе молекулярно-динамического моделирования систем со сверхплотной упаковкой молекул поверхностно-активных веществ (ПАВ) на межфазной границе вода – жидкий углеводород. Методом молекулярной динамики с использованием полноатомных и грубозернистых моделей выполнены расчеты межфазного натяжения в двухфазных системах вода–алкан (декан, додекан) в присутствии различных индивидуальных ПАВ. Были рассмотрены следующие ионные и неионные ПАВ: додецилсульфат натрия (ДСН), хлорид цетилтриметиламмония (ЦТАХ), додецилбензолсульфонат натрия (ДБСН), децет-6 сульфат натрия C10E6SO4Na, монодециловый эфир гексаэтиленгликоля (C10E6), монононадециловый эфир триэтиленгликоля (C19E3), монододециловый эфир октапропоксипентаэтиленгликоля (C12P8E5). Показано, что увеличение адсорбции ПАВ до предельных значений снижает межфазное натяжение вплоть до нуля.
- Ключевые слова
- компьютерное моделирование метод молекулярной динамики ПАВ жидкие углеводороды межфазное натяжение грубозернистая модель полноатомная модель
- Дата публикации
- 12.09.2025
- Год выхода
- 2025
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 2
Библиография
- 1. Иванова А. А., Кольцов И. Н., Громан А. А. и др. // Нефтехимия. 2023. Т. 63. № 4. С. 449. https://doi.org/10.31857/S0028242123040019 (Ivanova A. A., Koltsov I. N., Groman A. A., et al. // J. Petroleum Chem. 2023. V. 63. No. 8. P. 867.) https://doi.org/10.1134/S0965544123060142
- 2. Shi P., Luo H., Ta X. et al. // RSC Advances. 2022. V.12. № 42. P. 27330. https://doi.org/10.1039/d2ra04772a
- 3. Bui T., Frampton H., Huang Sh. et al. // Phys. Chem. Chem. Phys. 2021. V. 23. N. 44. P. 25075. https://doi.org/10.1039/D1CP03971G
- 4. Müller P., Bonthuis D. J., Miller R. et al. // J. Phys. Chem. B. 2021. V. 125. N. 1. P. 406. https://doi.org/10.1021/acs.jpcb.0c08615
- 5. Ghoufi A., Malfreyt P., Tildesley D. J. // Chem. Soc. Rev. 2016. V. 45. N. 5. P. 1387. https://doi.org/10.1039/C5CS00736D
- 6. Negin C., Ali S., Xie Q. // Petroleum. 2017. V.3. P. 197. https://doi.org/10.1016/j.petlm.2016.11.007
- 7. Belyaeva E. A., Vanin A. A., Victorov A. I. // Phys. Chem. Chem. Phys. 2018. V. 20. Is. 36. P. 23747. https://doi.org/10.1039/C8CP02488J
- 8. Belyaeva E. A., Vanin A. A., Anufrikov Yu. A. et al. // Colloids Surf. A. 2016. V. 508. P. 93. https://doi.org/10.1016/j.colsurfa.2016.08.022
- 9. Волков Н.А., Ерошкин Ю. А., Щекин А. К. и др. // Коллоидн. журн. 2021. Т. 83. № 4. С. 382. https://doi.org/10.31857/S0023291221040157 (Volkov N. A., Eroshkin Yu.A., Shchekin A.K et al. // Colloid J. 2021. V. 83. N. 4. P. 406.) https://doi.org/10.1134/S1061933X21040141
- 10. Volkov N.A., Tuzov N. V., Shchekin A. K. // Fluid Phase Equilibria. 2016. V. 424. P. 114. https://doi.org/10.1016/j.fluid.2015.11.015
- 11. Vanommeslaeghe K., Hatcher E., Acharya C. et al. // J. Comput. Chem. 2010. V. 31. P. 671. https://doi.org/10.1002/jcc.21367
- 12. Yu W., He X., Vanommeslaeghe K., Mackerell A. D., Jr. // Ibid. 2012. V. 33. P. 2451. https://doi.org/10.1002/jcc.23067
- 13. Klauda J.B., Venable R. M., Freites J. A. et al. // J. Phys. Chem. B. 2010. V. 114. P. 7830. https://doi.org/10.1021/jp101759q
- 14. Jorgensen W.L., Chandrasekhar J., Madura J. D. et al. // J. Chem. Phys. 1983. V. 79. P. 926. https://doi.org/10.1063/1.445869
- 15. Humphrey W., Dalke A., Schulten K. // J. Mol. Graph. 1996. V. 14. P. 33. https://doi.org/10.1016/0263-7855 (96)00018-5
- 16. Hanwell M.D., Curtis D. E., Lonie D. C. et al. // J. Cheminform. 2012. V. 4. P. 17. https://doi.org/10.1186/1758-2946-4-17
- 17. Faria B. F., Vishnyakov A. M. // J. Chem. Phys. 2022. V. 157. Article 094706. https://doi.org/10.1063/5.0087363
- 18. van Buuren A. R., Marrink S.-J., Berendsen H. J. C. // J. Phys. Chem. 1993. V. 97. P. 9206. https://doi.org/10.1021/j100138a023
- 19. Bussi G., Donadio D., Parrinello M. // J. Chem. Phys. 2007. V. 126. № 014101. https://doi.org/10.1063/1.2408420
- 20. Essmann U., Perera L., Berkowitz M. L. et al. // J. Chem. Phys. 1995. V. 103. P. 8577. https://doi.org/10.1063/1.470117
- 21. Allen M.P., Tildesley D. J. Computer Simulation of Liquids. Oxford University Press, 2017. 2nd ed. 626 p.
- 22. Френкель Д., Смит Б. Принципы компьютерного моделирования молекулярных систем: от алгоритмов к приложениям. Пер. с англ. и науч. ред. Иванов В. А., Стукан М. Р. М.: Научный мир, 2013. 559 с.
- 23. Marrink S.J., de Vries A. H., Mark A. E. // J. Phys. Chem. B. 2004. V. 108. P. 750. https://doi.org/10.1021/jp036508g
- 24. Marrink S.J., Risselada H. J., Yefimov S. et al. // J. Phys. Chem. B. 2007. V. 111. P. 7812. https://doi.org/10.1021/jp071097f
- 25. Souza P.C.T., Alessandri R., Barnoud J. et al. // Nat Methods. 2021. V. 18. P. 382. https://doi.org/10.1038/s41592-021-01098-3
- 26. Ndao M., Devémy J., Ghoufi A., Malfreyt P. // J. Chem. Theory Comput. 2015. V. 11. P. 3818. https://doi.org/10.1021/acs.jctc.5b00149
- 27. Martínez L., Andrade R., Birgin E. G., Martínez J. M. // J. Comput. Chem. 2009. V. 30. № 13. P. 2157. https://doi.org/10.1002/jcc.21224
- 28. Berendsen H.J.C., van der Spoel D., van Drunen R. // Comp. Phys. Comm. 1995. V. 91. P. 43. https://doi.org/10.1016/0010-4655 (95)00042-E
- 29. van der Spoel D., Lindahl E., Hess B. et al. // J. Comp. Chem. 2005. V. 26. P. 1701. https://doi.org/10.1002/jcc.20291
- 30. Pronk S., Páll S., Schulz R. et al. // Bioinformatics. 2013. V. 29. P. 845. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btt055
