Modélisation QSPR de mélanges binaires non-additifs : application au comportement azéotropique

QSPR modeling of non-additive binary mixtures : application to the azeotropic behaviour

• Auteur / Autrice : Ioana Oprisiu
• Direction : Alexandre Varnek
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Chimie
• Date : Soutenance le 28/03/2012
• Etablissement(s) : Strasbourg
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des Sciences chimiques (Strasbourg ; 1995-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de chimie (Strasbourg ; 2005-....)
• Jury : Président / Présidente : Luc Morin-Allory
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Didier Rognan, Pascal Rousseaux
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Igor Tetko

Mots clés

Mots clés contrôlés

Logiciels

Chimie

Chimie -- Informatique

Mélanges (chimie)

Équilibre liquide-vapeur

Azéotropes

Mots clés libres

Chémoinformatique

QSPR

EVL

Mélanges

Azéotrope

Chemoinformatics

QSPR

EVL

Mixtures

Azeotrope

Résumé

Généralement les modèles QSPR ne sont utilisés que pour prédire des propriétés des corps purs. Dans cette thèse nous avons développé une approche QSPR permettant de prédire des propriétés non additives de mélanges binaires, plus précisément leur caractère azéotropique/zéotropique. Pour parvenir à ce résultat, plusieurs types de modèles quantitatifs et qualitatifs ont été développés. L’approche est originale pour deux raisons. Premièrement, peu de travaux de recherche ont été publiés sur des mélanges dont les propriétés sont non-additives. Deuxièmement, plusieurs nouveaux aspects méthodologiques ont été introduits dans ce travail. Tout d'abord des descripteurs ''spéciaux'', capables de décrire des mélanges ont été proposés. De plus, un protocole robuste d'obtention et de validation des modèles a été utilisé, et un domaine d'applicabilité des modèles fiable a été proposé. La méthodologie développée pendant cette thèse démontre la fiabilité d'un nouveau concept – les modèles QSPR pour les mélanges. Elle est comparable à d'autres méthodes classiques, quoique n'utilisant qu'un faible nombre de données en comparaison.

Generally, QSPR models are limited to individual compounds. In this thesis we have developed a QSPR approach to predict non-additive properties of binary mixtures, more explicitly their azeotropic behavior. To achieve this, several types of quantitative and qualitative models have been developed. This approach is original for two reasons. First, little research has been published on mixtures whose properties are no additive. Second, several new methodological aspects have been introduced in this work. First of all ''special'' descriptors able to describe mixtures have been proposed. In addition, a robust protocol for obtaining and validating models was used, and a reliable models applicability domain was proposed. The methodology developed during this thesis demonstrates the consistency of a new concept - the QSPR models for mixtures. It is comparable to other conventional methods, though using only limited data.