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May 16, 2024

Scientific Reports volume 13、記事番号: 13361 (2023) この記事を引用

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メトリクスの詳細

臨界ミセル濃度 (CMC) は、界面活性剤としても知られる界面活性剤の主要な物理化学的特性の 1 つであり、さまざまな理論的および産業的用途があります。 これは、温度、pH、塩分、界面活性剤の化学構造などの基本パラメータの影響を受けます。 ほとんどの研究では、界面活性剤の化学パラメーターに基づいて固定条件で CMC を推定しているだけです。 本研究では、界面活性剤の分子特性と塩分、pH、温度などの基本的な影響因子の両方をモデリングパラメータとして考慮することにより、よく知られているアニオン性界面活性剤のCMCを推定するための一連の新規で適用可能なモデルを開発することを目的としました。 界面活性剤イオンの分子パラメータを利用するために、定量的構造特性相関手法を採用しました。 硫酸塩型、スルホン酸塩、ベンゼンスルホン酸塩、スルホコハク酸塩、ポリオキシエチレン硫酸塩など、111 種類のナトリウム系陰イオン界面活性剤について文献から 488 の CMC 値を収集しました。 モデリングプロセスで利用できるように、Dragon ソフトウェアを使用して各界面活性剤について 1410 個の最適化された分子記述子を計算しました。 CMC の最も効果的な記述子を選択するために、強化された置換方法が使用されました。 多変量線形モデルと 2 つの非線形モデルが本研究の出力です。 非線形モデルは、確率的勾配ブースティング (SGB) ツリーと遺伝的プログラミング (GP) という 2 つの堅牢な機械学習アプローチを使用して生成されました。 統計的評価により、新しく開発されたモデルの適用可能性が高く許容可能な精度が示されました (RSGB2 = 0.999395 および RGP2 = 0.954946)。 最終的な結果は、自信を持って予測を行うための SGB 法の優位性と優れた能力を示しました。

界面活性剤溶液の産業用途は、日常生活におけるこれらのシステムの重要性が増していることを示しています1。 界面活性剤は、石油増進回収 (EOR)2、洗浄剤および洗剤 3,4、乳化剤および分散剤 5、食品 6、コーティング 7、その他多くの化学、石油、製薬プロセス 1 など、さまざまな業界で利用されています。

界面活性剤は、親水性 (極性頭部) 部分と疎水性 (非極性尾部) 部分から構成される両親媒性化合物です。 この独特の構造により、界面活性剤は水や塩水などの溶液の表面に蓄積する傾向があります。 表面が界面活性剤分子で飽和すると、残りの粒子がバルクに蓄積してミセルを形成します8。

さまざまな種類の界面活性剤の中でも、アニオン性界面活性剤はその高い起泡特性で知られており、化学 EOR (CEOR)、洗剤、クリーナーなどの一部の業界では、特定の用途でアニオン性界面活性剤がよく使用されます。 本研究では、それらの挙動と特性をよりよく理解するために、いくつかのアニオン性界面活性剤を調査しました。

臨界ミセル濃度 (CMC) は界面活性剤の重要な特性であり、多くの理論的および実験的研究で研究されています。 CMC は、ミセルが形成されない界面活性剤の最大濃度、またはミセルが形成され始める濃度として定義されます 8,9。

CMCよりも高い濃度では、溶液はミセルとみなされ、希薄溶液(たとえば、CMCよりも低い濃度の溶液)とは異なる挙動を示します。 産業的および経済的な観点から見ると、CMC で界面活性剤システムを運用すると、特定の効率が得られることがよくあります。 さらに、CMC での同じ特性に基づいて界面活性剤系のさまざまな特性を推定するために、いくつかの理論的および熱力学的研究が実施されています。 この分野の良い例は、CMC での表面過剰濃度から界面活性剤溶液の表面張力を推定することです 8,9。 CMC は、表面やコロイド上の界面活性剤溶質の挙動を評価する簡単な方法であり、潜在的な産業用途や製薬用途を評価するための貴重なツールとなります 10,11。 特定の状況では、最小限の界面活性剤量でミセルコア内の疎水性薬物を溶解するために界面活性剤が使用される場合など、界面活性剤のCMCが低いことが望ましい10、12。 さらに、発泡、湿潤、硬質表面の洗浄などの用途では、低い製品表面張力が望まれることが多く、ミセルは CMC 上の界面活性剤の貯蔵庫として機能し、表面張力に大きな変化を与えることなく製品を希釈できます。 一方、膜タンパク質抽出のような場合、抽出効率は通常、自己会合により界面活性剤の CMC の約 4 倍で頭打ちとなるため、高い CMC が好ましい10,13。

 0.5 and R2 > 0.6. A difference between Q2 and R2 that exceeds 0.2–0.3 indicates overfitting in the QSPR linear modeling process60./p>