Representación Simultánea del Equilibrio Líquido-Vapor, el Volumen Molar y la Entalpía de Exceso de Mezclas Complejas mediante una Ecuación de Estado tipo Peng-Robinson

Abstract

Una ecuación de estado generalizada tipo Peng-Robinson con las reglas de mezclado de Huron-Vidal se emplea para correlacionar simultáneamente el equilibrio liquido-vapor, el volumen molar y las entalpías de exceso de mezclas polares y no polares. Se usa el concepto de series homólogas para desarrollar expresiones generalizadas que permitan representar las propiedades termodinámicas de una mezcla a partir de parámetros de las sustancias puras que la conforman. Se analizan las siguientes series homólogas: etanol+n-alcanos, butanol+n-alcanos, 2-metoxi-2-metilbutano+n-alcanos, dimetil carbonato+n-alcanos, 2metoxi-2-metilbutano+n-alcoholes y dimetil carbonato+n-alcoholes. Expresiones generalizadas en términos de la razón entre la temperatura crítica y la presión crítica de los componentes de la serie homologa, fueron desarrolladas para obtener los parámetros de interacción binaria de una mezcla. En general, los resultados son aceptables e ilustran la capacidad del modelo termodinámico empleado para representar las tres propiedades de forma simultánea.

Equilibrios líquido-vapor y líquido-líquido en mezclas perfluoroalcanos/alcanos utilizando una ecuación modificada de Peng-Robinson y las reglas de mezcla de Huron-Vidal

“…Para describir los equilibrios de fase de las mezclas de perfluoroalcano/alcano, se utiliza una versión modificada de la EdE de Peng-Robinson desarrollada por Forero y Velásquez (2019). La EdE junto con las reglas de mezcla de Huron-Vidal acopladas al modelo de actividad NRTL se han utilizado para desarrollar modelos generalizados que describen satisfactoriamente los ELV a baja presión de las mezclas de alcohol / alcanos y los ELL de DMF (dimetilformamida)/alcanos, acetonitrilo/alcanos y algunas mezclas polares apróticas/alcanos (Forero y Velásquez, 2019). En la Tabla 1 se muestran las ecuaciones matemáticas del modelo de EdE utilizado en esta investigación.…”

“…Los parámetros de las sustancias puras ai, bi y ci se calculan con las ecuaciones reportadas en la Tabla 1 fila 4. En relación con las sustancias puras, se pueden realizar las siguientes observaciones con base a la Tabla 1: 1) el parámetro ai depende de mHi, y nHi, que se encuentran generalizados en términos del factor acéntrico (ωi) y el factor polar de Halm-Stiel (χi) (Tabla 1, fila 5) para un número representativo de sustancias no-polares y polares; 2) El parámetro de traslación en el volumen (ci) se utiliza para obtener mejores resultados en volúmenes molares líquidos, especialmente en el intervalo de temperatura reducida entre 0.5 y 0.8; 3) El parámetro de traslación se puede obtener mediante la diferencia entre el volumen molar de líquido obtenido de la ecuación de Peng-Robinson (vPR) y el volumen molar experimental a una temperatura reducida (Tr) de 0.7; 4) Se extiende el modelo a mezclas multicomponebtes (Tabla 1, fila 3) utilizando la ecuación NRTL para el cálculo de G E junto con la regla de mezcla de Huron-Vidal (Soave y García, 2007); 5) De acuerdo con lo reportado en la literatura, el modelo NRTL acoplado a reglas de mezcla EdE/G E como las propuestas por Huron-Vidal es una gran herramienta para la correlación del comportamiento complejo de diferentes tipos de mezclas (Kontogeorgis y Folas, 2010;Forero y Velásquez, 2019); 6) El parámetro de interacción Aij junto con las constantes aij, bij y cij deben ser determinados utilizando datos experimentales y es una función cuadrática de la temperatura con el propósito de garantizar que toda la curva de coexistencia de ELL esté representada por el modelo (Matsuda et al, 2013); 7) Los PIB son modelos lineales en términos de la relación RTc/Pc de nalcanos ya que esta relación considera el tamaño de las sustancias y por lo tanto ha sido utilizada para generalizar reglas de mezcla (Forero y Velásquez, 2019). Es importante aclarar, que el propósito de generalizar un modelo es poder representar condiciones diferentes al ajuste (proceso de predicción) a partir de la determinación de unos parámetros (proceso de correlación) para un grupo de mezclas.…”

“…Por otro lado, durante los últimos años dos de los autores demostraron que es posible desarrollar expresiones generalizadas para describir los ELL de mezclas binarias formadas por un solvente polar con n-alcanos utilizando una EdE cúbica y la regla de mezcla de Huron-Vidal (Forero y Velásquez, 2019;Benabithe et al, 2020). Considerando que se han reportado resultados adecuados en la literatura al menos para la correlación de los ELV, parece razonable extender la metodología a las mezclas de prefluoroalcano-alcano.…”

Extension of a Group Contribution Method to Predict Viscosity Based on Momentum Transport Theory Using a Modified Peng–Robinson EoS

“…The model describes in an adequate way properties such as vapor pressure and molar volume heat capacities, among others . The EoS has been extended to mixtures through the well-known EoS/GE mixing rules with satisfactory results for different types of phase equilibria with polar substances. ,,, To perform pure substance calculations, the values of the critical temperature, the critical pressure, the acentric factor, the polar factor of Halm–Stiel, and the translated volume c are necessary as the input parameters. To estimate the enthalpy (Δ H id ) required in the viscosity model (see eqs , ), the departure enthalpy function has been found from the mathematical relationships available in open literature. , The resulting expression is presented at the end of Table .…”

Estimación de parámetros de los equilibrios líquido-líquido ternarios entre 2-etil-1-hexanol y agua con butanol, ácido acético y etanol usando UNIQUAC

“…Por ende, es fundamental determinar las condiciones óptimas de operación que permitan minimizar el tamaño del reactor, maximizar el rendimiento de la fermentación, así como minimizar los requerimientos totales de energía (Singh et al, 2019). Debido al alto número de variables involucradas, son fundamentales estrategias de simulación que permitan modelar el comportamiento de procesos industriales con una alta precisión (Bedade et al, 2019;Forero y Velásquez, 2019). Entre las técnicas de recuperación in situ, los requerimientos energéticos de las unidades que usan extractantes, extracción y pertracción, han sido reportados por Qureshi et al, 2005, Outram et al, 2016y Groot et al, 1992 con uno de los requerimientos energéticos más bajos entre las distintas tecnologías evaluadas para la recuperación de butanol.…”