Une société affiliée à l'Université Purdue développe une méthode pour prédire avec précision et efficacité les réactions chimiques dans les solutions liquides, qui aiderait les agro-industries, entreprises de carburant, fabricants d'aliments, l'industrie cosmétique et de nombreuses autres entreprises.

CAILLE Modélisation LLC, acronyme pour Quantum Applications In Liquids, a développé un logiciel pour mieux comprendre comment les molécules réagissent dans les liquides, qui permettra aux entreprises de discerner ce qui se passera lorsqu'un additif particulier sera ajouté à leur produit.

"Une partie du secret commercial réside dans la quantité et l'additif à ajouter pour que l'ingrédient actif se dissolve mieux et fonctionne comme il est censé fonctionner, " a déclaré Tillmann Kubis, co-fondateur de QUAIL et professeur assistant de recherche à la Purdue's School of Electrical and Computer Engineering, Network for Computational Nanotechnology et Purdue Center for Predictive Materials and Devices

Modelage CAILLE, qui a également été co-fondée par James Charles, un doctorat étudiant en génie électrique et informatique, travaille à prédire les énergies de solvatation, ou le changement d'énergie lorsqu'une molécule se dissout dans des liquides industriellement pertinents, y compris des mélanges moléculaires complexes.

"Il y a encore un énorme fossé en chimie computationnelle pour faire ce genre de prédictions pour des scénarios industriellement pertinents, tels que les liquides avec de nombreuses molécules dissoutes différentes, ", a déclaré Kubis. "Nous aidons à combler cette lacune en combinant les effets quantiques avec les incertitudes statistiques des environnements liquides complexes."

QUAIL Modeling étend la méthode de la fonction verte hors d'équilibre (NEGF) au domaine de la chimie quantique liquide. Cette méthode permettra aux chimistes de prédire les résultats expérimentaux et d'ajouter des informations difficiles d'accès telles que l'écoulement hors équilibre dépendant du temps, échanges d'énergie et changements d'entropie du système. La méthode NEGF est déjà une méthode largement acceptée dans le génie électrique et dans le monde de la physique des particules.

Kubis a déclaré après la phase actuelle de test du premier produit, prédire les réactions chimiques dans les liquides est la prochaine étape pour la société qui a annoncé en avril qu'elle développait un moyen de réduire les coûts de développement de médicaments en modélisant des molécules et des réactions chimiques dans des solutions liquides, permettant aux chimistes de mieux comprendre les détails du processus de synthèse des molécules.

"Il y a beaucoup d'entreprises qui utilisent des solutions liquides avec beaucoup d'ingrédients actifs différents et elles ont besoin de savoir ce que l'ajout d'un autre composant fera, " a déclaré Kubis. "Nous ne parlons pas de la façon dont il réagit dans un solvant vierge, mais comment il réagit quand il y a beaucoup d'autres éléments là-dedans."

Pour les agro-industries, la méthode peut aider une entreprise à comprendre si l'ajout d'un composant fera que son produit restera sur une feuille plus longtemps ou tombera plus rapidement. Pour les compagnies de carburant, il peut déterminer le comportement de l'additif sur le carburant et le moteur. La méthode peut prédire les cosmétiques qui dépendent de nombreuses molécules dissoutes dans le même liquide.

Pour tous les fabricants, il peut prédire la durée de conservation dans divers contenants et à quel rythme l'ingrédient actif et le contenant se décomposeront.