综述：分子动力学模拟研究表面活性剂在水煤浆中分散机制的分子水平综述

《ADVANCES IN COLLOID AND INTERFACE SCIENCE》：Molecular-level studying on the dispersion mechanism of surfactants in coal-water slurry by molecular dynamics simulation: A comprehensive review

本综述系统阐述通过分子动力学模拟（MD）揭示表面活性剂在水煤浆中的微观分散机制，重点解析非离子、阳离子、两性及阴离子（如聚羧酸盐）型表面活性剂在煤-水界面的吸附行为与调控作用（涉及氢键、疏水作用、电荷中和、静电排斥与空间位阻等效应的分子模拟），并探讨机器学习（ML）与多尺度模拟（如耗散粒子动力学DPD）融合策略对提升模拟精度与效率的潜力，为高性能环保型水煤浆分散剂的理性设计提供理论框架。

　　

分子动力学模拟原理与方法

分子动力学模拟（MD）作为揭示分子层面动态行为与热力学性质的关键技术，在能源材料研究中展现出独特优势。该方法需构建煤、表面活性剂及水分子模型，并确定相应力场、系统组成、温压控制方式与模拟步数等核心参数。目前研究多采用Materials Studio平台与COMPASS力场，通过定量分析吸附能、浓度分布函数等参数，精准解析表面活性剂在煤表面的吸附动力学过程。

表面活性剂的吸附模式

表面活性剂在煤颗粒表面的吸附依其机制可分为物理吸附与化学吸附两大类。物理吸附作为水煤浆体系的核心吸附形式，主要通过降低煤颗粒疏水性、提供空间位阻或电荷排斥作用实现浆体分散。非离子型表面活性剂凭借氢键与疏水相互作用有效降低界面张力；阳离子型通过电荷中和增强分散效果；而聚羧酸类阴离子表面活性剂则借助静电排斥与空间位阻协同提升浆体流变性能。分子动力学模拟可直观展现表面活性剂分子在煤表面的构型取向与吸附层结构演变。

分子动力学模拟的优势与挑战

分子动力学模拟能够原子级再现表面活性剂的分子构象变化与界面行为，克服传统实验表征难以捕捉瞬态过程的局限。然而，当前模拟仍面临模型简化（如煤分子结构理想化）、计算成本高昂等挑战。针对此，研究者提出将机器学习（ML）应用于力场优化、构象采样与性能预测的创新策略，并结合耗散粒子动力学（DPD）等多尺度模拟方法，构建从分子到介观层级的跨尺度研究框架。

表面活性剂分子结构预测

分子动力学模拟为新表面活性剂分子设计提供理论指导。通过模拟特殊官能团或分子结构在煤-水界面的行为，可评估其在高硫煤制浆等复杂体系中的应用潜力。例如，针对低阶煤富含氧官能团、内在水分高等特性，可定向设计兼具高效分散与环保特性的新型分散剂，推动水煤浆技术在工业锅炉与窑炉中的规模化应用。

总结

本文系统综述了分子动力学模拟在揭示表面活性剂于水煤浆中分散机制的研究进展。通过整合力场选择、吸附能计算等关键模拟方法，并结合原子力显微镜（AFM）、X射线光电子能谱（XPS）等实验验证，多尺度阐释了四类表面活性剂的微观作用机制。未来，融合机器学习与多尺度模拟的技术路径将进一步提升模拟效率与预测准确性，为清洁煤基燃料的开发提供分子级理论支撑。