생성 날짜 12.24

폴리아크릴아미드 가수분해가 용액 점도에 미치는 이중 효과 해석

초록

폴리아크릴아미드는 용액의 유변학적 특성을 조절하는 뛰어난 능력 덕분에 증진된 석유 회수 및 수처리와 같은 산업 응용 분야에서 널리 사용됩니다. 그러나 이러한 응용 과정에서 점진적인 가수분해가 폴리아크릴아미드의 분자 구조를 변화시켜 독특한 이중 위상 점도 변화를 초래하며, 이는 여전히 잘 이해되지 않고 있습니다. 본 연구에서는 밀도 범함수 이론 계산과 분자 동역학 시뮬레이션을 체계적으로 수행하여 폴리아크릴아미드 가수분해의 분자 메커니즘을 밝히고 분자 수준에서 이중 위상 점도 반응의 원인을 명확히 하였습니다. 밀도 범함수 이론 계산 및 분자 동역학 시뮬레이션 결과는 초기 가수분해가 폴리머 집합체를 촉진하여 구조 점도를 증가시키는 반면, 추가적인 가수분해는 폴리머 사슬 분산을 초래하여 구조 점도를 감소시키고 마찰 점도를 증가시킨다는 것을 보여줍니다. 높은 가수분해 수준에서는 염 이온 상호작용에 의해 유도된 사슬 재탄력성이 구조 점도와 마찰 점도를 모두 감소시킵니다. 본 연구는 폴리아크릴아미드 가수분해를 지배하는 기본 메커니즘과 점도에 대한 이중 위상 효과를 밝힐 뿐만 아니라, 다양한 산업 응용의 요구를 충족하기 위해 최적화된 유변학적 특성을 가진 폴리머 설계를 위한 귀중한 통찰을 제공합니다.

소개

폴리아크릴아마이드(PAM)는 향상된 석유 회수(EOR) 및 폐수 처리와 같은 다양한 산업 응용 분야에서 널리 사용되는 고분자로, 용액의 유변학을 조절하는 뛰어난 능력으로 가치를 인정받고 있습니다. 실제 응용에서 PAM은 가수분해를 겪는데, 이는 아마이드 그룹을 카복실레이트 그룹으로 전환하는 화학 반응입니다. 가수분해의 메커니즘과 과정은 광범위하게 연구되었지만, PAM 용액의 유변학적 특성에 대한 가수분해의 영향은 복잡하며 아직 완전히 이해되지 않았습니다. 특히, 이전의 실험 연구에서는 가수분해가 진행됨에 따라 용액 점도에서 뚜렷한 이중 위상 경향이 보고되었습니다: 점도가 처음에는 증가하지만 특정 임계값을 넘어서는 경우 감소합니다. 이 현상은 다양한 온도와 염도에서 일관되게 관찰되며(Fig. 1a), PAM의 산업적 성능에서 중요한 역할을 합니다. 이 독특한 이중 위상 효과에 대한 분자 수준의 이해 부족은 고분자 과학 및 산업 응용에서 분자 구조와 용액 조성을 정밀하게 설계하는 데 장애가 되었습니다. 이러한 지식의 격차가 현재 연구의 동기가 되었습니다.
여기에서는 PAM의 EOR 적용을 예로 들어 PAM 가수분해의 이중 효과가 산업 성능에 미치는 중요한 영향을 강조합니다. PAM 기반 폴리머 플러딩은 점성 핀징을 줄이고 기공 투과성을 향상시켜 유체 대체 효율성을 높이는 널리 사용되는 EOR 기술입니다. 주입 전에 PAM은 일반적으로 용액 점도를 높이기 위해 부분적으로 가수분해된 폴리아크릴아마이드(HPAM)로 전환됩니다. 그러나 폴리머 플러딩 중에는 용액 점도와 유체 대체 효율성이 종종 크게 감소합니다. 이전 연구에서는 이 성능 손실을 주로 유전의 고온 및 고염도 조건 때문이라고 설명했으며, 이에 따라 온도 저항성과 염 저항성을 가진 PAM 기반 폴리머가 개발되었습니다. 그러나 이러한 수정에도 불구하고 폴리머 플러딩 중에는 여전히 상당한 점도 손실이 발생하며, 이는 적용 중 추가 가수분해로 인한 PAM 분자의 구조적 변화가 온도와 염도만큼 중요한 역할을 한다는 것을 시사합니다. 따라서 PAM 가수분해와 그 점도에 미치는 영향을 더 깊이 이해하는 것은 EOR 효율성을 최적화하고 보다 탄력적인 폴리머 조성을 설계하는 데 필수적입니다.
PAM 가수분해의 특성과 용액 점도에 미치는 복합적인 영향을 더 잘 이해하기 위해 다양한 실험 연구들이 다양한 방법론을 사용해왔다. 예를 들어, 적외선 분광법을 사용하여 카복실레이트 그룹의 함량을 정량화하였으며, PAM의 아크릴아마이드 그룹이 333 K 이상의 온도에서 아크릴레이트 그룹으로 가수분해됨을 밝혀냈다. 또한, 연구에 따르면 가수분해는 알칼리 조건에서 가속화되지만, 염도에는 크게 영향을 받지 않는다. 그러나 알칼리 환경에서 60% 이상의 가수분해가 진행되면 자가 억제 동역학으로 인해 과정이 상당히 느려진다. 가수분해 과정 자체를 특성화하는 것 외에도, 연구자들은 다양한 가수분해 정도를 가진 PAM에 대한 환경 조건의 영향을 조사하였다. 그들의 연구 결과는 환경 요인과 PAM 가수분해 정도가 용액 점도에 공동으로 영향을 미치며, 이들의 상호작용이 복잡하다는 것을 나타낸다. 예를 들어, Oliveira 외 연구진은 가수분해 및 열 안정성 테스트를 수행하여 낮은 가수분해 정도를 가진 HPAM이 고염도 환경에서 더 나은 점도와 용해성을 나타낸다는 것을 확인하였다. 반면, Davison 외 연구진은 코어 플러딩 실험과 다공성 매체 유동 테스트를 사용하여 점도 유지 및 유동 저항을 측정하였다. 그들은 PAM이 고염도 조건에서 높은 가수분해 수준에서 심각한 점도 손실을 경험한다는 것을 발견하였다. Dupuis 외 연구진은 점도 측정 및 코어 플러딩 실험을 사용하여 고온에서 HPAM의 상당한 점도 손실을 입증하였고, 이가 이가 양가 양이온의 존재에서 폴리머 침전이 발생함을 관찰하였다. 또한, Liu 외 연구진은 유변학적 테스트와 코어 플러딩 실험을 사용하여 점도와 열 안정성을 측정하였다. 그들은 Sodium 2-acrylamido-2-methylpropane sulfonic (AMPS)와 N-vinyl-2-pyrrolidone (NVP)의 도입이 가수분해 속도를 줄이고 고온 및 고염도 조건에서 점도를 유지함으로써 열 및 염 저항성을 개선한다고 결론지었다. 전반적으로 이전의 유변학적 실험들은 낮은 가수분해 정도가 PAM의 점도를 증가시키는 반면, 높은 가수분해 정도는 고온 환경에서 이가 양이온에 대한 민감성을 크게 증대시켜 폴리머 침전과 점도 손실을 가속화한다는 것을 보여주었다. 이러한 연구들은 PAM 가수분해가 폴리머 점도에 미치는 중요한 영향을 드러내고, 가수분해 정도가 증가함에 따라 점도에서 독특한 이중상 경향을 나타내지만, 이러한 실험 현상의 근본적인 메커니즘은 여전히 잘 이해되지 않고 있다.
본질적으로, 고분자 용액의 점도는 기본적으로 분자 상호작용에 의해 지배됩니다. 계산 방법의 발전과 함께, 분자 시뮬레이션은 고분자 과학에서 고분자, 이온 및 물 간의 상호작용을 설명하는 강력한 도구가 되었습니다. 예를 들어, Abdel-Azeim 외 연구진은 평형 분자 동역학(MD) 시뮬레이션과 잘 조절된 메타다이나믹스를 사용하여 PAM 측쇄의 황산화가 그 상 행동 및 계면 특성에 미치는 영향을 조사했습니다. 그들은 황산화된 고분자가 염수 양이온과의 약한 상호작용으로 인해 향상된 염 내성과 높은 염도 조건에서 더 나은 안정성을 나타낸다는 것을 발견했습니다. 유사하게, Wang 외 연구진은 다양한 가지 사슬 길이를 가진 황산화물 수정 HPAM의 구조적 특성과 염 내성 성능을 분석하기 위해 모든 원자 분자 동역학 시뮬레이션을 사용했습니다. 그들은 가지 사슬 길이를 적당히 늘리면 염 저항성과 유연성이 향상되지만, 과도한 가지는 얽힘으로 인해 고분자가 접히게 된다고 결론지었습니다. 이러한 시뮬레이션 연구는 PAM의 미세한 특성과 용액에서의 행동에 대한 우리의 이해를 크게 발전시켰습니다. 그러나 우리가 아는 한, PAM 가수분해 정도와 용액 점도 간의 관계를 직접 조사하기 위한 체계적인 시뮬레이션 연구는 아직 수행되지 않았습니다.
이 연구에서는 고온, 고염도 및 알칼리 조건에서 PAM 용액의 점도에 대한 가수분해의 영향을 지배하는 미시적 메커니즘을 설명하기 위해 고전 MD 시뮬레이션과 밀도 범함수 이론(DFT) 계산을 사용합니다. 이 연구는 세 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다: (i) 알칼리 조건에서 가수분해 메커니즘과 단량체 차이를 연구하기 위해 DFT 및 MD 시뮬레이션을 수행했습니다; (ii) 비평형 MD에서 주기적 섭동 방법을 사용하여 가수분해 정도가 용액의 유변학적 특성에 미치는 영향을 조사했습니다; (iii) 다양한 가수분해 정도를 가진 물, 이온 및 PAM 간의 원자 상호작용을 이해하기 위해 상세한 분석을 수행했습니다. 종합적으로, 이 연구는 PAM 가수분해 정도에 따라 용액 점도가 이분적 경향을 보이는 이유를 성공적으로 설명합니다. 얻어진 통찰력은 다양한 산업 응용에서 유변학적 요구를 충족하도록 맞춤화된 PAM 기반 폴리머를 예측하고 설계하는 데 유용한 프레임워크를 제공합니다.

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