Pour de nombreuses applications industrielles, comme le recyclage chimique des plastiques, ou encore pour assurer la compatibilité entre polymères et nouveaux carburants, il est essentiel d’anticiper les interactions entre matériaux et fluides. Leur mise en contact peut en effet engendrer des phénomènes de vieillissement ayant pour conséquence une perte de leurs performances initiales. Ainsi, il est crucial de mieux appréhender ces phénomènes et la cinétique de dégradation qui en résulte afin de permettre une conception au plus juste des équipements.
Le vieillissement des matériaux en présence d’un fluide peut être évalué par prise de masse sur des échantillons de quelques centimètres cubes immergés dans les fluides concernés sur des durées variables. Cette méthode a comme inconvénients majeurs qu’elle requiert des campagnes expérimentales très longues et coûteuses et qu’elle est mal adaptée pour certaines situations : produits ou conditions sensibles (toxicité, dangerosité, conditions extrêmes de température et pression…). Pour pallier ce problème, deux voies sont alors envisageables et déployées de concert à IFPEN : le développement de modèles prédictifs et la réduction d’échelle des expérimentations.
Le premier point fait appel à la Chémoinformatique, dont une des déclinaisons est l’utilisation de l’intelligence artificielle pour prédire des propriétés à partir de données de référence [1]. Son application a d’ores et déjà rendu possible la modélisation de la quantité de fluide pénétrant dans un polymère lors de leur mise en contact prolongée [2]. Afin d’accroître les domaines d’applicabilité de ces modèles (nouveaux couples polymère/fluide, autres gammes de température et de pression…) ou encore leur robustesse, il importe désormais de compléter les bases de données existantes par l’acquisition à la fois massive et ciblée de nouveaux résultats expérimentaux. Pour ce faire, de nouvelles techniques doivent être envisagées.
A cet égard, la Microfluidique élargit le spectre des possibilités expérimentales. Cette technique consiste en l’étude du comportement de fluides et/ou de matériaux dans des dispositifs miniaturisés, tels que des puces, comportant des canaux de quelques dizaines de micromètres de diamètre (Figure 1). Cette réduction d’échelle offre des avantages considérables en termes de coût, de sûreté d’expérimentation et de délai. Les petits volumes mis en jeu réduisent en effet les quantités de matière requises et limitent les risques opératoires. De plus, la méthode est tout naturellement adaptée à la production « haut débit » de données expérimentales (parallélisation, accélération par augmentation des ratios surface/volume). Par ailleurs, l’association de méthodes non destructives, telles que la spectroscopie Raman, permet l’étude de phénomènes in-situ, y compris dans des conditions sévères du fait que ces puces peuvent fonctionner dans des conditions haute pression-haute température [3].
Tous ces éléments confèrent à la rencontre entre Chémoinformatique et Microfluidique une forme d’évidence pour étudier les interactions entre matériaux et fluides. Plus généralement, leur combinaison ouvre des perspectives intéressantes pour le développement de modèles robustes, c’est-à-dire basés sur des données nombreuses et pertinentes, et capables de prendre en compte aussi bien de nouveaux composés que de nouvelles conditions de pression et de température.
Références :
- Science@ifpen numéro 48, juin 2022
>> https://www.ifpenergiesnouvelles.fr/breve/chemoinformatique-et-ses-descripteurs-application-compatibilite-polymeresfluides
- B. Creton, B. Veyrat, M.-H. Klopffer, Fuel sorption into polymers: experimental and machine learning studies, Fluid Phase Equilibria 2022, 556, 113403.
>> DOI: 10.1016/j.fluid.2022.113403
- T. Gavoille, N. Pannacci, G. Bergeot, C. Marliere, S. Marre, Microfluidic approaches for accessing thermophysical properties of fluid systems, Reaction Chemistry & Engineering 2019, 4(10), 1721-1739.
>> DOI: 10.1039/C9RE00130A
Contacts scientifiques : benoit.creton@ifpen.fr ; claire.marliere@ifpen.fr