碳酸氢钠晶体的形貌模拟研究文献综述

 2021-10-27 22:18:33

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文 献 综 述

对于当代工业部分工业而言,由于晶体许多物理性质都取决于其形状,所以晶体形态的控制极其重要。计算机模拟已经广泛应用于预测各种条件下系统中晶体的形态的研究当中[1]。分子动力学模拟,Molecular Dynamics(MD),是近几年来高速发展的一种分子模拟方法,它在经典力学、统计力学、量子力学的基础上,利用计算机数值求解分子体系经典力学运动方程的方法得到体系的相轨迹,并统计体系的结构特征与性质。MD是在原子、分子水平上求解多体问题的重要的计算机模拟方法,通过求解所有粒子的运动方程,分子动力学方法可以用于模拟与原子运动路径相关的基本过程,预测纳米尺度上的材料的动力学特性。在Joachim[2]的研究中,用分子动力学模拟的方法预测从溶液中生长的晶体的形态。Halle使用计算机模拟,用Materials Studio 4.0商业软件建立了一个由溶液到晶体表面、由液相到固相的分层体系,以结晶苯甲酸在水溶液中的分子动力学模拟数据为例进行了研究。张缨[3]则以谷氨酸为例,探究了有机物溶液再结晶过程中的形态学。张建立了溶剂层和晶体层界面层模型,运用分子动力学模拟,在不同操作条件下,探究晶体的形态,并用晶格能判断晶体的相对稳定性。

另外,添加剂的加入对晶体形态的生成有很大的影响,也正因此,当代关于晶体生长的研究大多集中在探究添加剂对晶体生长的影响上。李杰等[4]运用MD的方法,模拟了羟基亚乙基二膦酸(HEDP)分子在方解石(104)面上扭折点处的吸附,也模拟了该扭折点附近碳酸钙分子的沉积过程。研究表明HEDP能够抑制碳酸钙分子沉积,达到阻垢效果。张曙光[5]也运用量子力学、分子动力学的方法,探究了多种有机阻垢缓蚀剂对循环冷却水的阻垢作用,阐明了其阻垢机理。在王风云[5-7]指导的后续研究中,探究了IA-AMPS-HPA三元共聚物[6]和有机磷酸分子[7]对碳酸钙晶体的阻垢作用及机理。在2015年常州大学韶晖等[8],用马来酸酐和氨水作原料,用热缩聚的方法合成了聚天冬氨酸,以此作为阻垢剂,探究其对碳酸钙的阻垢性能。该研究中采用分子动力学方法,模拟计算了聚天冬氨酸分子态和离子态两种状态下与方解石(104)面和(110)面的相互作用,研究表明聚天冬氨酸主要抑制方解石(110)晶面的生长。与韶研究相类似的,ZENG等[9]采用分子动力学方法,在真空条件下构建聚天冬氨酸与碳酸钙垢晶体主要生长面的分层模型,利用模拟计算所得到的警惕的的结合能、形变能等分析了其阻垢性能的强弱。

夏明珠等[10]采用分子动力学方法模拟计算了聚丙烯酸(PAA)、膦酰基羧酸共聚物(POCA)、甲基丙烯酸羟丙酯(HPMA)、丙烯酸和丙烯酸羟丙酯共聚物(T-225)聚合物阻垢剂与磷酸钙(110)面的结合能,结果显示4种阻垢剂与垢表面结合能的大小顺序为 POCA T-225 HPMA PAA,此顺序与实验测得的阻垢率的大小顺序相同。张曙光等[11]采用分子动力学模拟方法,研究了水溶性聚合物阻垢剂与石膏晶体和方解石晶体表面的相互作用,以及阻垢剂在两种晶体表面的吸附形态,结果表明聚合物阻垢剂在两种晶体表面均具有较强的静电吸附作用,聚合物在垢晶体表面的吸附会导致自身形变,但其形变能远小于其与晶面之间的结合能。余吉良等[12]通过静态阻垢率的评价方法,探究了羟基乙叉二膦酸(HEDP)、二乙烯三胺五甲叉膦酸(DTPMP)、聚丙烯酸(PAA)和聚天冬氨酸(PASP)在弱碱性条件下阻碳酸钙结垢性能,并采用分子动力学模拟,从碳酸钙表面和阻垢剂相互作用的角度探究了其阻垢机理,解决了油田开发过程中的碳酸钙结垢问题。N.h.de Leeuw等[13]通过计算机模拟,探究了有机分子与方解石晶体生长表面的相互作用,研究发现,有机分子能够通过分子中的羟基,羧基等官能团,取代吸附到晶体表面的水分子而吸附到晶体的表面。这些带有羧基,羟基基团的有机分子很容易吸附到晶体的台阶面或者台阶面的扭折点处,从而阻止游离的碳酸钙在生长点处的吸附,起到抑制晶体生长的作用。该部分文献均为阻垢剂对碳酸钙晶体阻垢性能的研究,为解决碳酸钙结垢问题提供了很大帮助。

除此之外,Franca等人[14]采用分子动力学的方法,探究了常见缓蚀阻垢剂EDTMP、NTMP、MNDP与硫酸钡多种晶面的相互作用,主要研究了三种磷酸分子的阻垢机理及性能。Edward等[15]运用了Materials Studio软件的内置模型和表面对接模型两种晶体模型进行模拟计算,探究了亲水性和疏水性的多种添加剂组对1-丙氨酸晶体生长形态的影响。这种控制氨基酸晶体形态的操作模式,也为医学研究中药物设计和靶向递送提供了很大帮助。

我将综合以上前人研究成果,运用分子动力学模拟的方法,探究HPMA对碳酸氢钠结晶的影响。

参考文献

[1] Andrew L. Rohl. Computer prediction of crystal morphology[J]. Science Direct, 2003, 7(1): 21-26.

[2] Joachim Ulrich. Predicting Crystal Morphology Grown from Solution[J]. Chemical Enginnering Technology, 2012, (35): 1-5.

[3] 张缨. 有机物系溶液结晶过程中形态学控制研究[D].天津: 天津大学,2005.

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