Influence des cations d'échange dans les zéolithes type faujasites sur la sélectivité d'adsorption des isomères du xylène

Influence of exchanged cations on faujasite zeolites on adsorption selectivity of xylenes isomers

• Auteur / Autrice : Yoldes Khabzina
• Direction : David Farrusseng, Catherine Laroche
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Chimie
• Date : Soutenance le 23/01/2015
• Etablissement(s) : Lyon 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de Chimie (Lyon ; 1995-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de Recherches sur la Catalyse et l'Environnement de Lyon (Villeurbanne, Rhône ; 2007-....)
• Jury : Président / Présidente : Mélaz Tayakout
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Tom Frising, Javier Pérez-Pellitero
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Caroline Mellot-Draznieks, Joeri Denayer
• DOI : 10.70675/43250cd3z8b14z4257za58dz812c557e9429

Mots clés

Mots clés contrôlés

Xylènes

Adsorption

Zéolites

Échange d'ions

Mots clés libres

Xylènes

Faujasite

Échange cationique

Adsorption

Descripteurs

QSPR

Xylenes

Faujasite

Cationic exchange

Adsorption

Descriptors

QSPR

Résumé

Depuis plusieurs années, IFPEN développe des adsorbants à base de zéolithe faujasite pour le procédé de séparation des xylènes. Dans ce cadre, cette thèse a permis de rationaliser les origines de la sélectivité des isomères du xylène dans les zéolithes faujasites. Pour ce faire, une nouvelle approche est proposée. L'objectif est d'établir un modèle à la fois explicatif et prédictif qui permet de relier la sélectivité à un certain nombre de paramètres caractéristiques du système, appelés descripteurs. Après la proposition d'un plan d'expériences contenant une soixantaine d'adsorbants, leur préparation et leur test étaient effectués en utilisant des outils adéquats automatisés et parallélisés. L'analyse statistique descriptive faite sur l'ensemble des 43 propriétés d'adsorption évaluées a révélé l'existence de 4 différentes classes d'adsorbants. L'étape de construction du modèle était précédée par l'identification et le calcul des descripteurs. Ceux qui sont retenus caractérisent, essentiellement, l'état de confinement responsable de la sélectivité au sein de la zéolithe. On cite la taille des cations des sites II, l'occupation des sites III ou encore la saturation des sites II. Deux méthodes statistiques étaient utilisées pour construire les relations structures-propriétés. Tout d'abord, la régression linéaire multiple avec comme variables explicatives les 3 descripteurs cités. Le modèle explicatif retenu prédit avec un coefficient de corrélation R² de 0,78. Aussi, l'analyse discriminante était utilisée. Ces mêmes 3 descripteurs ont servi à prédire l'affectation des adsorbants dans les 4 classes identifiées avec un pourcentage de prédiction total de 76%

For several years, IFPEN develops based faujasite adsorbents for the xylene separation process. In this context, this thesis allowed to streamline the selectivity origins of xylene isomers in faujasite zeolites. To do it, a new approach is proposed. The objective is to establish, at the same time, an explanatory and predictive model which allows to relate the selectivity to a number of characteristic parameters of the system, called descriptors. After the proposal of an experimental design containing about sixty adsorbents, their preparation and their test were made by using automated and paralleled adequate tools. A descriptive statistical analysis made on 43 evaluated adsorption properties revealed the existence of 4 various classes of adsorbents. The stage of the model construction was preceded by the identification and the calculation of descriptors. Those who are retained characterize, essentially, the confinement state responsible for the selectivity within the zeolite. We quote the sites II cations size, the sites III occupation or still the sites II saturation. Two statistical methods were used to build the structures-properties relationship. First, a multiple linear regression with, as predictive variables, the 3 quoted descriptors. The retained explanatory model predicts with a correlation coefficient R² = 0,78. So, the discriminant analysis was used. The same 3 descriptors served to predict the affectation of adsorbents in the 4 identified classes with a total prediction percentage of 76 %