Couplage du concept d'entropy scaling et des équations d’état de types SAFT ou cubique pour modéliser les propriétés de transport des fluides

Coupling the entropy scaling concept with SAFT or cubic equations of state to model the transport properties of fluids

• Auteur / Autrice : Aghilas Dehlouz
• Direction : Jean-Noël Jaubert, Romain Privat
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie des procédés, des produits et des molécules
• Date : Soutenance le 07/06/2022
• Etablissement(s) : Université de Lorraine
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale SIMPPé - Sciences et ingénierie des molécules, des produits, des procédés, et de l'énergie (Lorraine ; 2018-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire réactions et génie des procédés
• Jury : Président / Présidente : Christophe Coquelet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean-Noël Jaubert, Romain Privat, Jean-Luc Daridon, Véronique Lachet
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Christophe Coquelet, Jean-Luc Daridon

Mots clés

Mots clés contrôlés

Équations d'état

Thermodynamique

Diffusion (physique)

Conductivité thermique

Viscosité

Dynamique des fluides

Mots clés libres

Propriétés de transport

Viscosité

Conductivité thermique

Coefficient de diffusion

Equations d'état

Thermodynamique

Transport properties

Viscosity

Thermal conductivity

Diffusion coefficient

Equations of state

Thermodynamics

Résumé

L'estimation des propriétés de transport des composants purs et de leurs mélanges est aujourd'hui une question cruciale pour la conception et la simulation de procédés de génie chimique ou de conversion d'énergie. Par propriété de transport, on entend ici la viscosité dynamique, la conductivité thermique et les coefficients d'autodiffusion. Diverses techniques sont actuellement disponibles pour estimer ces propriétés : elles peuvent être mesurées à partir de dispositifs expérimentaux, estimées à partir d'outils de simulation moléculaire plus ou moins sophistiqués ou obtenues à partir de modèles empiriques ou semi-empiriques. S'ils sont bien calibrés, ces modèles empiriques ou semi-empiriques ont l'avantage de permettre une estimation très rapide de la propriété et avec une précision acceptable. C'est la raison pour laquelle, cette thèse consacrée à la prédiction des propriétés de transport, s’est intéressée au concept d'Entropy Scaling qui exploite le lien existant entre l’entropie résiduelle d’un fluide et ses propriétés de transport. Selon cette méthode, une quantité réduite (sans dimension) impliquant la propriété de transport considérée peut être écrite comme une fonction universelle de l'entropie résiduelle réduite (universelle signifie que l'équation s'applique à toute espèce). Pour proposer une manière simple et universelle d'estimer les propriétés de transport pour tout composant pur caractérisé par un ensemble limité de paramètres d'entrée, l'idée dans ce travail est : 1) De combiner une équation d'état prédictive (ou semi-prédictive) pour calculer l'entropie résiduelle ; 2) d'utiliser cette valeur comme paramètre d'entrée d'un modèle simple renvoyant la viscosité dynamique, la conductivité thermique et le coefficient d'autodiffusion. Ainsi, une version reformulée du concept d’entropy scaling est proposée pour étendre son applicabilité aux faibles densités et pour globalement aboutir à une meilleure relation entre l'entropie résiduelle et les trois propriétés de transport dans toute le domaine fluide. Pour chaque propriété, deux équations d'état ont été considérées pour calculer l'entropie résiduelle : une première de type SAFT et une seconde de type cubique. Les modèles résultants ont été validés sur une large base de données de corps purs de différentes familles chimiques. La comparaison avec des milliers de données expérimentales a mis en évidence la grande précision de la méthodologie développée et montre un potentiel très prometteur pour son extension aux mélanges.

The estimation of transport properties for pure components and mixtures is today a crucial issue for the design and simulation of chemical-engineering or energy-conversion processes. By transport property, it is here referred to dynamic viscosity, thermal conductivity and self-diffusion coefficients. Various techniques are currently available to estimate those properties: they can be measured from experimental devices, guesstimated from more-or-less sophisticated molecular-simulation tools or obtained from empirical or semi-empirical models. If they are properly calibrated, these empirical or semi-empirical models have the advantage to return the property in a very short time and with an acceptable accuracy. This is the reason why this thesis, dedicated to the prediction of transport properties, is interested in the concept of Entropy Scaling which exploits the link between the residual entropy of a fluid and its transport properties. According to this method, a reduced (dimensionless) quantity involving the considered transport property can be written as a universal function of the reduced residual entropy (universal means that the equation applies to any species). To propose a simple and universal way to guesstimate the transport properties for any pure component characterized by a limited set of input parameters, the idea in this work is: 1)- To combine a predictive (or semi-predictive) equation of state (EoS) to calculate the residual entropy; 2)- To use this value as an input parameter of a simple model returning the dynamic viscosity, the thermal conductivity and the self-diffusion coefficient. Thus, a reformulated version of the entropy scaling concept is proposed to extend its applicability to low densities and to globaly enhance a better relationship between the residual entropy and the three transport properties in the entire fluid region. For each property, two EoS were considered to calculate the residual entropy: a SAFT-like EoS and a cubic EoS. The resulting models were validated against a large pure-component data base stemming from different chemical families. Comparison with thousands of experimental data highlighted the high accuracy of the developed methodology and show very promising potential for its extension to mixtures.