A cuentagotas: Un vistazo de la distribución del tamaño de gotas y su influencia en las propiedades de emulsiones

Resumen

Las emulsiones se encuentran en muchos productos de nuestra vida cotidiana, algunos ejemplos están presentes en cosméticos, detergentes, alimentos, medicamentos... También tienen aplicaciones variadas en la industria petrolera, ya que se utilizan en lodos de perforación, para la reducción de viscosidad del aceite, recuperación mejorada de aceite (Enhanced Oil Recovery, EOR, por sus siglas en inglés) y en la fabricación de fluidos para la terminación de pozos, por mencionar algunos ejemplos. Las emulsiones se definen como sistemas coloidales termodinámicamente inestables compuestos por dos fases líquidas inmiscibles entre sí; una fase es continua y otra dispersa (en forma de gotas). El tamaño, forma y distribución de dichas gotas tienen implicaciones significativas en las propiedades físicas, químicas y reológicas de las emulsiones.

La descripción de una emulsión a través de su distribución de tamaño de gota puede llegar a ser compleja, debido a que la morfología de las gotas es variable. En este sentido, la caracterización de estas últimas permite obtener un inventario estadístico de su tamaño para analizar la estabilidad y la viscosidad de las emulsiones.

En este estudio se exploran factores cruciales que determinan la formación y estabilidad de emulsiones, tales como la viscosidad, el tipo de emulsión y las dimensiones de las gotas. Para profundizar en el análisis del tamaño de las gotas, se ha creado un programa computacional en Python nombrado ROJA_LIRFFF, el cual se apoya en las capacidades de la biblioteca skimage en el dominio de la visión artificial. ROJA_LIRFFF tiene la capacidad de analizar micrografías de emulsiones, identificando y diferenciando claramente las gotas de las impurezas o ruido ambiental. Skimage, reconocida como una biblioteca líder en el procesamiento de imágenes, proporciona herramientas robustas para la manipulación y análisis de imágenes con alta precisión. Al integrar y aprovechar sus submódulos especializados, ROJA_LIRFFF optimiza el proceso, permitiendo una cuantificación automatizada del número y tamaño de las gotas a partir de extensas micrografías, representando así un ahorro significativo en tiempo y esfuerzo.

Para este trabajo, se analizaron 145 imágenes correspondientes a 18 emulsiones, donde cada imagen era de 2592 × 1944 píxeles. En total se analizaron 20 933 gotas con un promedio de 1 162 gotas por imagen. El radio de gota oscila entre los 0.00371 y 4.98485 mm, con un radio promedio de 0.034433 mm. También se obtuvieron las distribuciones de tamaño de gota.

Después de caracterizar a las emulsiones y analizar los resultados, se encontró que el tamaño de gota aumenta conforme incrementa la salinidad y se observa la misma tendencia con respecto al tiempo, esto es, del día 0 al día 7. Posteriormente, el tamaño de gota disminuye para las emulsiones con salinidad de 8 000 a 25 000 ppm, lo cual puede relacionarse con mayor estabilidad de las emulsiones con el paso del tiempo. También se observó un aumento ligero de la viscosidad (cerca de 11 cP) para los sistemas que mostraron mayor reducción de tamaño de gota con el tiempo. Las emulsiones se mantuvieron en observación por más de 30 días; sin embargo, comenzaron a romperse desde el día 7.