• Langue : Anglais
• Discipline : Chimie organique, minérale, industrielle
• Identifiant : 2022ULILR042
• Type de thèse : Doctorat
• Date de soutenance : 18/11/2022

Résumé en langue originale

Les objectifs de la thèse sont multiples et s'inscrivent dans le cadre de la mise en place d'une nouvelle plateforme technologique HT-SMART-FORMU dédiée à la formulation. L'accent est mis sur le développement de méthodes expérimentales fiables et d'outils théoriques et prédictifs, afin d'établir des relations entre la composition chimique, les propriétés physicochimiques et les propriétés applicatives.Les dispersions de particules sont le premier type de systèmes étudiés. Leur stabilité a longtemps été abordée par la théorie DLVO, mais des études plus récentes suggèrent l'utilisation des Paramètres de Solubilité de Hansen pour décrire leur stabilité en milieu non aqueux. Dans le premier chapitre, une méthode analytique systématique basée sur la mesure du potentiel zêta et le suivi de la stabilité par diffusion de la lumière permet de déduire une complémentarité des deux théories pour décrire la stabilité des dispersions de TiO2 en solvants non aqueux.La problématique de la prédiction de l'hydrophobie des huiles par la modélisation d'EACN, qui est un paramètre clé pour concevoir des systèmes dispersés tensioactif/huile/eau (SOW), est abordée dans le deuxième chapitre. Deux modèles mathématiques, conçus à l'aide de méthodes de machine-learning, sont proposés pour la prédiction rapide de l'EACN des huiles, à savoir les réseaux de neurones (NN) et les machines graphiques (GM). Alors que le modèle GM est implémenté à partir des codes SMILES, le modèle NN est alimenté par des descripteurs σ-moments calculés avec le logiciel COSMOtherm. La fiabilité des prédictions des deux modèles est discutée sur la base d'un ensemble de test de 10 molécules complexes.Dans les chapitres 3 et 4, l'étendue des propriétés applicatives d'un tensioactif non ionique à base de glycérol (C12Gly2) est étudiée. Le chapitre 3 se porte sur son agrégation en solution aqueuse et la formation de cristaux liquides (CL) à faible concentration, en comparaison avec les alcools gras polyéthoxylés et les alkyl polyglucosides. L'influence de ses propriétés physico-chimiques, en particulier la viscoélasticité de dilatation de l'interface air/eau, est mise en relation avec la faible moussabilité et la stabilité de mousse durable observées.Enfin, les propriétés du C12Gly2 en systèmes SOW sont étudiées dans le chapitre 4. La déviation hydrophile-lipophile normalisé (HLDN), un outil théorique puissant, est considéré comme un moyen de rationaliser les caractéristiques des émulsions et des microémulsions. Ainsi, une quantification approfondie de l'amphiphilie des tensioactifs, de leur sensibilité à la température et de leur tolérance au sel est présentée. L'utilisation du C12Gly2 comme émulsifiant H/E et E/H est ensuite étudiée : la granulométrie et la stabilité des émulsions obtenues en faisant varier l'huile concordent avec les valeurs du HLDN. Un minimum est observé à HLDN = 0, puis la granulométrie et la stabilité augmentent pour des valeurs de HLDN négatives et positives.

Résumé traduit

The multiple aims of this thesis fall within the implementation of a new HT-SMART-FORMU technological platform dedicated to formulation science. The focus is set on the development of reliable experimental methods, theoretical and predictive tools, so as to establish relations between chemical composition, physicochemical properties and applicative properties.The first type of systems investigated in this work consists of solid dispersions. Their stability has long been approached by the DLVO theory, but more recent studies suggest the use of Hansen Solubility Parameters to describe their stability in non-aqueous media. In the first chapter, a systematic analytical method based on zeta potential measurement and light scattering stability monitoring allows deducing a complementarity of both theories to describe the stability of TiO2 dispersions in non-aqueous solvents.The problematic of oil hydrophobicity prediction through EACN values modelling, which is a key parameter to design surfactant/oil/water (SOW) dispersed systems, is addressed in the second chapter. Two mathematical models, designed using machine-learning methods, are proposed for the rapid prediction of the EACN of oils, namely Neural Networks (NN) and Graph Machines (GM). While the GM model is implemented from the SMILES codes, the NN model is fed with σ-moments descriptors computed with the COSMOtherm software. The prediction reliability of both models is discussed based on a complex 10-molecule test set.In chapters 3 and 4, the scope of applicative properties of a nonionic glycerol-based surfactant are investigated. Firstly, chapter 3 focuses on its aggregation behavior in aqueous solutions and the formation of liquid crystals (LC) at low concentration, in comparison with the benchmark polyethoxylated fatty alcohols and alkyl polyglucosides. The influence of its physicochemical properties, in particular the air / water interface dilational viscoelasticity, is put in relation with the observed poor foamability and long-lasting foam stability.Finally, C12Gly2 properties in SOW systems are investigated in chapter 4. The Normalized Hydrophilic-Lipophilic Deviation (HLDN), a powerful theoretical tool, is regarded as a way to rationalize the characteristics of both emulsions and microemulsions. In this way, a thorough quantification of surfactants amphiphilicity, temperature sensitivity and salt-tolerance are presented. The potential use of C12Gly2 as O/W and W/O emulsifier is then investigated: the granulometry and stability of emulsions obtained by varying the oil concurs with HLDN values. A minimum is observed at HLDN = 0 and increases for negative and positive HLDN values.