Conception des triacylglycérides à propriétés contrôlées : formulation et modélisation

Issues de ressources renouvelables, les huiles végétales (mélanges de triacylglycérols) sont des matières premières aux multiples applications dans divers secteurs, tels que l’industrie alimentaire, les lubrifiants, les solvants, les cosmétiques, la pharmacie, parmi autres. Pour faciliter le développement de produits utilisant de telles matières premières, le travail de thèse s’intéresse à la modélisation de l'équilibre de phases pour mélanges de triacylglycérols et la conception d’un logiciel prédictif de leurs propriétés. Les modèles employés sont totalement prédictifs et tiennent compte des polymorphes. La phase liquide et le polymorphe a sont supposés idéaux à l’inverse des polymorphes b et b’ dont les coefficients d’activités sont calculés à l’aide du modèle de Margules où les coefficients d’interactions binaires sont prédits à partir de la similarité des chaines d’acide gras sur le squelette glycérol. L'optimisation directe de l'énergie libre de Gibbs permet de calculer la quantité de solide dans les graisses ; propriété fondamentale corrélée à de nombreuses fonctionnalités de produits basés sur des huiles végétales. Le calcul de l'équilibre solide - liquide à plusieurs températures permet de simuler des courbes de fusion et des courbes de calorimétrie différentielle à balayage. L’influence sur ces courbes de modifications dans la structure moléculaire et de la composition des mélanges est étudier pour plusieurs systèmes et comparés avec des données expérimentales: triacylglycérols purs, mélanges binaires et ternaires de triacylglycérols, huiles végétales naturelles et mélanges d'huiles végétales impliquant des centaines de triacylglycérols. Des réactions d'interestérification chimique, largement utilisées pour modifier la composition et propriétés d'huiles et graisses, sont simulées et comparés avec des données expérimentales. Le bon accord avec les données expérimentales permet de valider l'outil informatique et son caractère prédictif permet d’envisager son utilisation pour des mélanges, températures et compositions encore non évaluées de façon à orienter les efforts expérimentaux vers les mélanges les plus prometteurs.