no juegue con propiedades en las simulaciones
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Es u articulo traducido a español que nos habla sobre como elegir paquetes termodinamicos en función de las sustancias a trabajarTRANSCRIPT
-
Para tener xito en SIMULACIN
No juegue con
Propiedades Fsicas
Para las Simulaciones
Encontrar buenos
valores para los
parmetros de
propiedades fsicas
inadecuadas o
ausentes es la clave
para un xito de la
simulacin. Y esto
depende de la correcta
eleccin de los
mtodos de estimacin
adecuados.
.
Ingenieros qumicos utilizan simulacin de procesos para realizar una variedad de trabajos
importante. Este trabajo, va desde clculos de balances de masa y energa de grandes hojas de flujo a la prediccin del rendimiento de alternativas de proceso que puede ahorrar millones de dlares. Un ingeniero muy rpidamente puede definir un esquema
complejo y todas las condiciones de proceso. Computadoras de escritorio permiten ahora la clasificacin, tamao, optimizacin y clculos dinmicos que antes requeran grandes ordenadores centrales. En el pasado, estas simulaciones fueron construidas a menudo por
un grupo de expertos, incluyendo a un experto de propiedades fsicas. Ahora, los simuladores como ASPEN PLUS, ChemCAD III, HYSIM, PRO II y SPEEDUP son ms fciles de usar y ms potentes que los programas independientes del pasado. Hoy en da, un solo
ingeniero puede definir las especificaciones de instalacin de simulaciones bsicas, incluyendo las propiedades fsicas, en tiempos muy pequeos.
Propiedades fsicas ausentes o inadecuadas, sin embargo, puede socavar la precisin de un
modelo o incluso impedir que se realice la simulacin. Esa parte de la informacin requerida que falta no es un descuido en el simulador. Despus de todo, para la mayora de los compuestos, los parmetros de las propiedades fsicas no se conocen para cada
modelo termodinmico o para todos los rangos de presin o temperatura. Los modelos han incorporado como-supuestos y lmites prcticos que deben aplicarse.
accu-
sin embargo, siempre tendr que hacer suposiciones en cuanto a propiedades fsicas. El objetivo de este artculo es dar una idea general de las hiptesis adecuadas y proporcionar tcnicas cuando las propiedades estn ausentes.
Las cinco tareas importantes Describir correctamente las propiedades
fsicas para ser utilizadas en una simulacin, implica cinco tareas:
1. Seleccin de los mtodos de propiedad fsica correspondiente;
2. validacin de las propiedades fsicas; 3. describir los componentes del banco de
datos (especies qumicas o compuesto) y parmetros ausentes;
4. obtencin y uso de datos de la propiedad fsica; y
5. estimacin de los parmetros de las propiedades faltantes.
Se puede argumentar que estas tareas no son secuenciales y, hasta cierto punto, son concurrentes. Sin embargo, durante la simulacin usted tendr que visitar cada rea para estar seguro de que su simulacin es tan exacta como sea posible, de modo que las decisiones
importantes se pueden hacer sobre la base de los resultados de la simulacin.
. Seleccionando los mtodos
adecuados para las propiedades fsicas
Este primer paso esencial afectar a todas las
tareas posteriores en el desarrollo de las
propiedades fsicas
En este artculo, vamos a ofrecer prcticas consejos y tcnicas que le ayudarn a describir con precisin las propiedades fsicas necesarias en una simulacin. Como ingeniero,
una de las decisiones ms importantes para un ingeniero. Hay varios factores que deben ser considerados
-
Para tener xito en SIMULACIN
y ningn mtodo puede manejar todos los sistemas. La Tabla 1 enumera
algunos modelos termodinmicos disponibles en simuladores.
Tabla 1. Modelos termodinmicos de propiedades disponibles en un
simulador.
Los cuatro factores que usted debe considerar al elegir los mtodos de propiedad son:
la naturaleza de los bienes de inters;
la composicin de la mezcla; La presin y temperatura, y la disponibilidad de parmetros. Para facilitar la seleccin de los
mtodos de propiedades fsicas adecuadas, que sugieren el uso de los rboles de decisin que se muestran en las Figuras 1-3. Estos rboles se basan en los cuatro factores para seleccionar mtodos de propiedades,
y puede ser utilizado cuando los componentes qumicos y aproximado de temperatura y rangos de presin son conocidos. Aunque estos diagramas son simplificaciones, que muestran los
La ecuacin de modelos de estado
Benedict-Webb-Rubin (BWR)-Lee-
Starling
Hayden-O'Connell *
El hidrgeno-fluoruro ecuacin de
estado para hexamerization *
Ley del gas ideal * Lee-Kesler (LK)
Lee-Kesler-Plocker Peng-Robinson
(PR) Perturbado-Hard-Chain SRK
predictivo
Redlich-Kwong (RK)
Redlich-Kwong-Soave (RKS)
RKS o PR con Wong-Sandler RKS
regla de mezcla o de relaciones pblicas
con modificacin-Huron-Vidal-2 mix-ing
regla
Snchez-Lacombe para los polmeros. * No se ut i l iza en la fase l quida
Modelos coeficiente de actividad
Electrolito NRTL
Flory-Huggins
NRTL
Scatchard-Hildebrand
UNIQUAC
UNIFAC
Van Laar
Wilson
API de agua
agria mtodo
Braun K-10
Chao-Seader-
Grayson Kent-
Eisenberg
Streed Tablas
de Vapor
basic steps of the decision-making process, while the notes in the sidebar amplify some of the key points.
The nature of the properties of in- terest. A question that you may ask yourself when starting a simulation is
Does the choice of physical property methods matter? The answer is an emphatic YES. The choice can strongly affect the prediction of the simulation. You should be selecting a collection of methods that will best
predict the properties or results of in- terest to you.
Because many chemical process simulations include distillation, strip-
Polar
?
All Nonpolar
Non-electolyte E?
Electolyte
Real
R?
Pseudo &
See Figure 2 Electolyte NRTL or Pitzer
Peng-Robinson, Redlich-Kwong-Soave, Lee-Kesler-Plocker
Chao-Seader, Grayson-Streed or Braun K-10
ping, or evaporation, one important potential consideration for the choice
of physical property models is vapor/liquid equilibrium (VLE). This is the area in which the most physical property work is focused in chemical engineering. Liquid/liquid equilibri- um (LLE) also becomes important in
processes such as solvent extraction and extractive distillation.
Another critical consideration is pure-component and mixture en- thalpy. Enthalpies and heat capacities are important for unit operations such
as heat exchangers, condensers, dis-
? Polarity
Real or
R?
Pseudocomponen
ts
Real P?
Vacuum
E? Electolytes
P? Pressure
Braun K-10 or Ideal
tillation columns, and reactors. Figura 1. Los primeros pasos para la seleccin de mtodos de propiedad fsica.
pasos bsicos del proceso de toma de
decisiones, mientras que las notas en la barra
lateral de amplificar algunos de los puntos
clave.
La naturaleza de las propiedades de in-ters.
Una pregunta que usted puede hacer cuando se
inicia una simulacin es "La eleccin de la
propiedad fsica cuestin de mtodo?" La
respuesta es un rotundo S. La eleccin puede
afectar fuertemente la prediccin de la
simulacin. Usted debe seleccionar un conjunto
de mtodos que mejor predicen las propiedades
o los resultados de in-ters para usted.
Debido a que muchos procesos qumicos
simulaciones incluyen la destilacin, extraccin, o
evaporacin, importante consideracin potencial para
la eleccin de modelos de propiedades fsicas es
vapor / lquido equilibrio (VLE). Esta es el rea en la
que el ms fsico el trabajo se centra en la propiedad
qumica ingeniera. Lquido / lquido equilibrio
(LLE) tambin se vuelve importante en procesos
tales como la extraccin con disolvente y destilacin
extractiva.
Otra consideracin importante es de componente
puro y la entalpa de mezcla.
Entalpas y capacidades calorficas son importantes
para las operaciones unitarias tales como
intercambiadores de calor, condensadores, destilacin
columnas y reactores.
y ningn mtodo puede manejar todos los
sistemas. La Tabla 1 enumera algunos modelos termodinmicos disponibles en simuladores.
Los cuatro factores que usted debe considerar al elegir los mtodos de propiedad son:
la naturaleza de los bienes de inters; la composicin de la mezcla; La presin y temperatura, y la disponibilidad de parmetros.
Para facilitar la seleccin de los mtodos de
propiedades fsicas adecuadas, que sugieren el
uso de los rboles de decisin que se muestran
en las Figuras 1-3. Estos rboles se basan en
los cuatro factores para seleccionar mtodos
de propiedades, y puede ser utilizado cuando
los componentes qumicos y aproximado de
temperatura y rangos de presin son
conocidos. Aunque estos diagramas son
simplificaciones, que muestran los
Todos los no polares
Mirar figura 2
Presin
Polaridad
Fuente
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Navegando por los rboles de decisin
stos son algunos consejos para ayudarle a navegar por los rboles de decisin que ap-pera como las figuras 1-3. Cules son pseudocomponents? En muchas aplicaciones donde solamente molculas no polares estn presentes (como en el procesamiento de hidrocarburos y re clarificacin-), la mezcla es tan complejo que en lugar de que lo representa por todos los componentes conocidos, es ms fcil para agrupar los componentes por alguna propiedad til tales como punto de ebullicin. De esta manera, una mezcla de cientos de mandantes se puede reducir a 30 o menos. Las propiedades de estos componentes agrupados, llamados pseudocomponents, estn representados por un punto de ebullicin medio, gravedad especfica, y el peso molecular. Si usted no usa pseudocomponents, los componentes deben ser descritas por una frmula moleculares y se conocen como componentes reales. Por qu son mezclas de electrolitos diferente? Mezclas de electrolitos incluyen componentes que son molculas cargadas (iones) o que forman sales. Algunos simuladores permiten el clculo de equilibrio de la reaccin electroltica con equilibrio de fases. Este es un mtodo muy potente y su uso abarca muchas aplicaciones tales como lavado custico, neutralizacin, cido pro-duccin, y la precipitacin de sales. La idealidad de soluciones de electrolitos, que normalmente contiene agua, se puede observar en la elevacin del punto de ebullicin, sal-cin de los gases (es decir, la adicin de sales a la solucin para cambiar la solubilidad del-dad de los gases), y precipitacin de la sal. El electrolito ms comunes mtodos son el modelo de Pitzer, y el modelo de actividad modificada NRTL coeficiente de Chen et al. Algunos electrolitos, como el cido frmico y cido actico, son muy dbiles y un mtodo de electrolito no es necesario. Qu tipo de mtodo debe ser elegido para las mezclas que contengan componentes polares pero sin electrolitos? Hay dos grupos de mtodos - Sobre la base de coeficientes de actividad o ecuaciones de estado. Utilice la actividad-coeficiente de mtodos basados en el que las presiones son de baja a media (tpicamente menos de 10 bar o psia 150) y si no hay componentes estn cerca del punto crtico. Ac-tividad modelos de coeficientes tambin se utilizan a menudo para predecir con precisin el comportamiento no ideal de lquido tal como, por VLE y para LLE. Por el contrario, la ecuacin del estado mtodos de sobresalir en su capacidad para representar datos y extrapolar con la temperatura y la presin hasta y por encima del punto crtico mezcla. Ahora, sin embargo, los mtodos que dependen de las ecuaciones de estado cbicas con predictivos reglas de mezcla eficaz combinar los puntos fuertes de los dos mtodos. (Vase la Tabla 2.) Para presiones (y temperaturas), estas ecuaciones especiales de estado son mejores ya que fueron desarrollados para aplicarse a una gama ms amplia de temperaturas. Estos mtodos de incorporar la actividad coefi-cientes en el clculo de las interacciones de los componentes representados por el ex-ceso de energa libre de Gibbs. La mayor parte de estos ltimos utilizan un modelo de actividad basado en UNIFAC coeficiente por defecto, pero se puede utilizar cualquier coeficiente de actividad. A presiones de simulacin de menos de 10 atm y donde no hay componentes crticos cerca, para los mejores resultados utilizar el Wilson, NRTL, o parmetros UNIQUAC binarios que pueden estar disponibles en los bancos de datos incorporado, o ajustar los parmetros binarios a los datos experimentales (si est disponible ) utilizando modelos de actividad coeficiente. Estos parmetros pueden haber sido determinados a diferentes temperaturas, presiones y composiciones que se est simulando, aunque, por lo que no puede obtener la mejor precisin posible. Si los parmetros de interaccin no estn disponibles, sin embargo, puede utilizar el mtodo UNIFAC. Cundo se debe utilizar UNIFAC? UNIFAC y otras UNIFAC basados en ac-tividad modelos de coeficientes son enfoques predictivos que utilizan grupos estructurales para estimar las interacciones entre componentes. De la informacin estructural de los componentes orgnicos por lo general disponibles en el. Incorporado en banco de datos, UNIFAC es capaz de predecir los coeficientes de actividad como una funcin de la com-posicin y de la temperatura Usted puede hacer uso de UNIFAC cuando no se dispone de datos experimentales o parmetros binarios o cuando un valor aproximado es aceptable (por ejemplo, para un componente con prioridad baja).
En los ltimos aos, se han producido mejoras en UNIFAC (ver
Tabla 3) que pueden predecir mejor el calor VLE, de la mezcla, y LLE
sobre un amplio rango de temperatura. Ampliaciones recientes a
UNIFAC propuestas para las molculas tales como refrigerantes y
azcares pueden ser tiles, y usted puede agregar los grupos y
parmetros para la simulacin. Simuladores pueden tener la capacidad
de generar los parmetros binarios de interaccin para Wilson,
UNIQUAC, o NRTL de UNIFAC.
No todos los componentes se pueden describir utilizando UNIFAC,
sin embargo, y no todas las interacciones de grupo estn disponibles.
Ejemplos de componentes que no tienen grupos UNIFAC incluyen
metales, organometales y fosfatos. Por lo tanto, recomendamos
siempre hacer una bsqueda de los datos disponibles sobre los sistemas
binarios o ternarios de inters.
Cmo debe la fase de vapor puede ser tratada? La eleccin del
mtodo VLE utilizando un modelo de coeficiente de actividad tambin
requiere una seleccin del modelo para las propiedades de la fase de
vapor. Si en fase de vapor asociacin es ob-servido (como en el caso del
cido actico), entonces el modelo de fase de vapor debe ser Hayden-
O'Connell o Nothnagel. Un sistema que contiene el hidrgeno fluoruro
puede requerir un modelo especial para representar el alto grado de
asociacin debido al enlace de hidrgeno. Asociacin en la fase de vapor
puede tener un fuerte efecto en la fase de equilibrio y entalpa.
Cundo debe ser anulado por defecto para otros mtodos de
propiedades fsicas? Prediccin de la densidad, la entalpa y la
viscosidad tambin son importantes en simuladores, y usted no debe
aceptar automticamente los mtodos por defecto. Compruebe la
documentacin del simulador para el mtodo por defecto y las reglas de
mezclado.
Densidad de vapor se calcula mediante una ecuacin de estado o la
ley del gas ideal. Densidades mezcla lquida puede ser calculado por una
ecuacin de estado, un modelo dependiente de la temperatura tal como
la de Rackett, o por un modelo de temperatura y dependiente de la
presin, tales como la COSTALD. Para pseudo-componentes, un
American Petroleum Institute (API) mtodo normalmente se emplea. El
modelo Rackett est recomendado para uso general.
Entalpa de vapor normalmente se calcula a travs de una suposicin
gas ideal o una ecuacin de estado. Los mtodos de la ecuacin del
estado calcular un depar-tura de la idealidad llamada entalpa de salida
de vapor. Por componentes, tales como el cido actico, el modelo
Hayden-O'Connell es el mejor, y se calcu-late una ms grande que la
normal salida entalpa de vapor.
Entalpas lquidos se calcula por una variedad de mtodos. Si el
simu-lador utiliza el gas ideal como el estado de referencia, a
continuacin, la entalpa lquido puro-componente se calcula a partir de
la entalpa del gas ideal y una salida de lquido en-entalpa. Esto se
puede escribir como
H *, l = H *, ig + (H *, l - H *, ig) (1) donde H *, l es la entalpa de
lquido puro componentes, H *, ig es el gas ideal en-entalpa, y (H *, l -
H *, ig) es la entalpa de salida de lquido. Esta salida in-cluye el calor
de vaporizacin, la entalpa de salida de vapor de la presin ideal a la
presin de saturacin, y la presin del lquido de correccin de la presin
de saturacin a la presin real. Simuladores tambin permiten clculos
separados para una entalpa de lquido directamente desde el polinomio
lquido-calor-capacidad. Para algunos componentes, el mtodo de la
ecuacin. 1 no ser lo suficientemente preciso para la prediccin de
calor lquido-capacidad. Esto puede ser muy importante si va a exportar
la informacin de su propiedad a otro programa, como un riguroso para
intercambiador de calor de diseo. Usted puede utilizar el ltimo calor
lquido-capacidad (CPL) para mejorar el ac-curato de capacidades
calorficas lquidos.
La viscosidad es otra propiedad importante para el
dimensionamiento de las tuberas, bombas, intercambiadores de calor, y
columnas de destilacin. Hay varios mtodos de vapor y lquido para el
clculo de la viscosidad y, en general, el parmetro requisi-tos para estos
mtodos son sustanciales.
-
Tabla 2. Ejemplos de ecuaciones especiales de
estado
Predictive SRK (PSRK) PR with modified Huron-Vidal-2 mixing rule
PR with Panagiotopolous mixing
rule PR with Wong-Sandler mixing
rule RKS with modified Huron-
Vidal-2
mixing rule
RKS with Panagiotopolous mixing rule
RKS with Wong-Sandler mixing rule
Tabla 3: UNIFAC revisiones y extensiones
Model Predicts Dortmund-modified VLE, LLE, HE, * UNIFAC (1993) (8)
Kleiber extension VLE of fluorinated (1994) (11) hydrocarbons
Lyngby-modified VLE, HE (Excess UNIFAC (1986) (13) Enthalpy)
UNIFAC, LLE LLE (1980) (12)
UNIFAC, revision 5 VLE (1991) (9)
*Infinite-dilution activity coefficient
Yes
LL?
Yes NRTL, UNIQUAC, and Their Variances
Polar Non-electrolytes
P < 10 bar
(See also Figure 3)
P?
P > 10 bar
ij?
ij?
No
Yes
No
LL?
No
Yes
No
WILSON, NRTL, UNIQUAC, and Their Variances
UNIFAC LLE
UNIFAC and its Extensions
Schwartentruber-Renon, PR or RKS with WS, PR or RKS with MHV2
PSRK, PR or RKS with MHV2
P? Presin LL? Liquid/Liquid
ij? parmetros de interaccin
disponible
Figure 2. Proceeding for polar and nonelectrolyte components.
Fuente: (7)
In addition, density, viscosity, pH, and thermal conductivity may be es-
sential for other process calculations.
Wilson NRTL
UNIQUAC UNIFAC
VAP?
Yes
No
DP?
Hexamers
Dimers
Wilson, NRTL, UNIQUAC, or UNIFAC with special EOS for hexamers
Wilson, NRTL, UNIQUAC, UNIFAC with Hayden O'Connell or Nothnagel EOS
Wilson, NRTL, UNIQUAC, or UNIFAC* with Ideal Gas or RK EOS
Transport properties are important when doing equipment sizing calcula- tions. Also, processes such as metallur- gy and mining will require calculations for phase equilibria including solids.
The composition of the mixture. Composition will influence all proper- ties, due to the way mixture properties are calculated. It will affect phase equilibria greatly because of the inter- action of the components in the mix-
ture. Usually, the interaction in the liquid phase is the more important be- cause of the close proximity of the
VAP?
Vapor Phase Association
molecules in that phase. The nature of the vapor phase also can be significant
DP? Grados de polimerizacin
*UNIFAC and its Extensions
Source: (7)
if the components form complexes.
The important intermolecular forces are electrostatic, induction, attraction, and repulsion between nonpolar com- ponents, and chemical forces such as hydrogen bonding. A good overview
Figura 3. Opciones para el clculo de la fase de vapor con modelos de coeficiente de actividad.
of these forces is given in Ref. 1.
Adems, la densidad, la viscosidad, pH, y la
conductividad trmica puede ser esencial para los
clculos de procesos.
Propiedades de transporte son importantes al hacer
los clculos de dimensionamiento de equipos.
Asimismo, los procesos tales como la metalurgia
y la minera se requieren clculos de equilibrio de
fases incluyendo slidos.
La composicin de la mezcla. Composicin influir
en todas las propiedades debido a las propiedades de
forma de mezcla se calculan. Afectar fase
equilibrios en gran medida debido a la interaccin
de los componentes de la mezcla. Por lo general, la
interaccin en la fase lquida es la ms importante
porque de la estrecha proximidad de la molculas en
esa fase. La naturaleza de los la fase de vapor
tambin puede ser significativa si los componentes
formar complejos. Las fuerzas intermoleculares
importantes por induccin electrosttica, atraccin,
y repulsin entre los componentes no polares, y
fuerzas qumicas tales como de enlace de hidrgeno.
Un buen resumen de estas fuerzas se dan en la Ref..
1.
-
Te
mp
erat
ure
, C
T
ota
l T
emp
erat
ure
, C
Vap
or
Mo
lefr
acti
on
To
lue
ne
To
tal P
ressu
re,
Atm
1
100
95
90
85
= Vapor
Molefraction
= Liquid
Molefraction
0.8 0.6
80
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
Molefraction Acetonitrile
0.4 0.2
NRTL-RK Ideal Liquid
Source: (14)
Figure 4 (above). VLE of acetonitrile/water system at 1 atm. Figure 5 (right). VLE of toluene/phenol system at 1 atm.
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
Liquid Molefraction Toluene
La magnitud de las fuerzas
electrostticas y de induccin est
relacionada con la polaridad de los
componentes. Componentes tales como
agua, acetona, formaldehdo, y cloruro de
metilo son dipolos fuertes. Muchos
polares com-puestos son asociativas, y
forman complejos o se disocian en iones.
Componentes como el etano y n-heptano
son no polares. Usted puede utilizar su si-
mulador para informar de los dipolos mo-
mentos de los componentes del banco de datos
como una medida de la polaridad. En general,
las mezclas de componentes no polares exhibir
un comportamiento menos no ideal.
Las figuras 4-7 ilustran el efecto de polaridad
en binario vapor / lquido equi-Libria. La
Figura 4 muestra el VLE predicho y
experimental de dos componentes altamente
polares, acetonitrilo y agua a 1 atm. El azetro-
po es ac-curately predicha en aproximadamente
0,7 mol fraccin de acetonitrilo. Figura 5
presenta VLE para una mezcla de dos
compuestos ligeramente polares, tolueno y fenol,
a 1 atm. El de-desviacin de la idealidad se
muestra mediante la comparacin de la curva
predicha a partir de la suposicin de lquido ideal
para que a partir de un mtodo de prediccin de
idealidad
1
80.5
80
79.5
79
78.5
78
77.5
16
Liquid Molefraction C2H6
14
12
10
8
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
Molefraction
Source: (15)
Figure 6 (above). VLE of cyclohexane/benzene system at 1 atm. Figure 7 (right). VLE of ethane/propylene system at 40F.
6
4
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
Molefraction
-
Te
mp
erat
ure
, C
Liq
uid
1 M
ole
fracti
on C
6H6
Liq
uid
2 M
ole
fracti
on C
6H6
100
80
60
40
20
Liquid 2 Molefraction C6H12O Liquid 1 Molefraction C6H12O
0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 0.55 0.6
1
0.998
0.996
0.994
0.992
0.99
0.988
0.0006
0.00055
0.0005
0.00045
0 10 20 30 40 50 60 70
Temperature, C
Molefraction
Source: (16)
Figure 8 (left). LLE of cyclohexanol/water system at 1 atm. Figure 9. (above). LLE of benzene/water system at 1 atm.
(la no aleatoria de dos lquidos modelo de
coeficiente de actividad (NRTL) y Redlich-
Kwong ecuacin de estado para la fase de
vapor). La Figura 6 representa la VLE de una
mezcla de ciclohexano y benceno a 1 atm.
Aqu, la interaccin-cin de molculas
aparentemente similares con una diferencia en
el punto de ebullicin de menos de 1 C causa
un azetropo a una composicin de
aproximadamente 0,54 moles fraccin de
benceno. Una mezcla tal como etano y
propileno (Figura 7) es una casi ideal, y no se
desva mucho de la ley de Raoult.
Mezclas de compuestos no polares y polares,
tales como el agua y los hidrocarburos, a
menudo se forman dos fases lquidas que son
muy inmiscible. Fig-das 8 y 9 muestran
ejemplos de sistemas Misci-bles e inmiscible de
liq-uid / equilibrios lquido, respectivamente, a
1 atm. En la Figura 8, ciclohexanol es im-
miscible en la fase de agua, pero la fase
orgnica contiene hasta 0,50 fraccin molar de
agua (0,10 masa frac-cin de agua). La Figura 9
muestra el alto grado de inmiscibilidad tanto en
las fases orgnicas y el agua para una mez-cla
de benceno y agua, donde existe menos del
0,06% en moles de benceno (0,3% en masa).
Debido a este comportamiento, algunos
simuladores tienen un mtodo de propiedad
espe-cial para el tratamiento de la fase acuosa
como orgnica-libre (tambin llamado Free-
Agua).
La mayora de los simuladores de ofrecer
colecciones
de los mtodos de propiedad en predefinido
establece en base a los mtodos que con
frecuencia se utilizan para ciertos tipos de
mezclas. Por lo general, los conjuntos se
identificaron por el mtodo utilizado para el
equilibrio de fases. Cuando estos sistemas
utilizan un modelo de ecuacin de estado, el
mismo modelo se utiliza para muchas
propiedades, in-cluyendo los de equilibrio de
fases.
La presin y el intervalo de temperatura. Esto
es especialmente importante en la eleccin del
mtodo para realizar clculos de equilibrio de
fases. Mtodos que se basan en la ley de Raoult
o que los coeficientes de actividad de uso no
son precisos a alta presin o cuando la
temperatura est por encima de la temperatura
crtica de un componente. Se puede utilizar la
ley de Henry cuando tiene gases ligeros en
disolventes subcrticas, pero por lo general no
se recomienda para las concentraciones de
soluto mayor que
5%. En general, las ecuaciones de estado son
ms adecuados para predecir VLE sobre una
gama de temperatura o intervalo de presin,
especialmente a alta temperatura y presin.
La disponibilidad de los parmetros. Sin
suficientes parmetros de componente puro y
binario, usted no ser capaz de calcular las
propiedades de componente puro o mezcla.
Debe elegir entre obtener y utilizar datos
experimentales o de la literatura, la estimacin
de parmetros, o la eleccin de un mtodo
menos riguroso. Esto debe ser inves-ed para
todos los mtodos de propiedades fsicas in-
cluyendo los que se muestran en las figuras 1-3.
Validando las propiedades fsicas Un paso necesario en cualquier proyecto de
simulacin es la validacin de las propiedades
fsicas. Esto implica el aviso, ficha ulating-, o el
trazado de componente puro y propiedades de
la mezcla y comparando los resultados con los
datos conocidos o esperados ser conducta-. Este
es un paso importante en cualquier simulacin
y se debe realizar para banco de datos, as como
nondatabank componentes. Los simuladores
pueden proporcionar estas propiedades
calculadas en formato tabular y grfico. Esta es
una herramienta til para la comprensin cmo
las propiedades de componente puro y mezcla-
tura, tales como densidad, calor ca pacidad-, y
el exceso de propiedades, varan con la
temperatura, presin y composicin, y cmo se
comportan cuando extrapolat-ed. Del mismo
modo, dichos resultados se pueden utilizar para
generar trazados de VLE y LLE a com-parar a
los diagramas en la literatura y ac-tuales datos
de campo. Algunos simuladores tienen la
capacidad para generar curvas de residuos de
destilacin de mezclas ternarias. La capacidad
de trama residuo tambin es una herramienta
poderosa para el anlisis de destilacin.
Utilice la tabulacin y las herramientas de
trazado para determinar la causa de Las
discrepancias en las propiedades. Si una
propiedad es incorrecta mezcla, investigar si un
componente es la causa por puro componentes
re-portar propiedades. Otra tcnica til es com-
parar el diagrama de flujo igual o resultados de
la tabla con la propiedad, mientras que el uso
de diferentes mtodos de propiedades fsicas.
-
Por defecto, la mayora de los clculos de equilibrio de fases se llevan a cabo suponiendo fases vapor y lquida. Si el pro-ceso implica dos fases lquidas (VLLE), asegrese de
especificar trifsicos clculos. Si no, usted obtendr resultados incorrectos. Como parte de la validacin, tambin debe comprobar que los mtodos de propiedad no falsamente predice dos fases lquidas.
Simuladores permiten especificar que slo una fase est presente en una corriente o una operacin de la unidad. Si fases vapor y lquido son posibles, sin embargo, se debe utilizar la especificacin de dos fases.
Componentes del banco de datos y parmetros
ausentes
Cuando se desea simular que no tienen banco de datos o componentes de
los componentes para los cuales los
parmetros faltan los adhesivos, hgase lo siguiente:
crear una lista de parmetros que
faltan. Usted debe detallar esta informacin cuando se comunique la AS-supuestos de la simulacin a otros usuarios o su gestin. Ciertos parmetros de propiedad
siempre son necesarios para una
simulacin. Estos pueden incluir peso
molecular, presin de vapor, y los
gases ideales constantes de la
capacidad de calor. La necesidad de
otros parmetros depende de su
eleccin de los mtodos de
propiedades fsicas. Los manuales de
simu-lador debe incluir la
informacin sobre el parmetro de
requisitos (7). Hay tambin son
parmetros que sern necesarios para
el clculo del calor de reaccin o las
constantes de reaccin equi-librio.
Esto incluye el calor de formacin y
la energa libre de Gibbs de
formacin de todos los componentes
que participan en las reacciones.
comprobar si hay orden diferente de
los tomos. Por ejemplo, el amonaco
puede ser descrito como H3N en lugar
de NH3. Ref. 2 contiene un ndice de
frmulas de compuestos orgnicos y es
un buen recurso para los nombres
alternativos.
Una vez que haya determinado los
requisitos pa-rmetro que no se sat-
isfied, el siguiente paso debe ser ob-
mantener y usar datos de propiedades
fsicas.
La obtencin y el uso de datos de propiedades fsicas
Las fuentes de datos. Para proporcionar parmetros para nondatabank
componentes o hacer regresin para los parmetros de componente puro y binario, usted tendr que buscar los datos disponibles. Tales datos pueden encontrarse en una variedad de fuentes, incluyendo referencias de compilacin
de datos, manuals, peridicos y coleccin de datos internos.
Es este un importante componente en la mezcla?
Si es menor, lo puedo sacar de la simulacin?
el impacto de los parmetro especficos se debe usar con
Usted puede utilizar su juicio acerca de la el componente de la frmula,
Aunque la mayora de las Corrientes en
simulaciones contienen mezclasturas, los
clculos precisos de propiedad no son posibles
sin precisin pura com ponente propiedades.
la importancia de componente puro los datos
no deben ser subestimados ya que son la base
tanto para purecomponent y propiedades de la
mezcla.
Por ejemplo, las propiedades de los
componentes puros tales como presin de
vapor sera utilizado en los clculos de
equilibrio de fases. La Tabla 4 contiene
fuentes comunes para propiedades de los
componentes puros, mientras Tabla 5 se
enumeran las fuentes comunes para
propiedades de la mezcla.
El orden recomendado de datos bsqueda es:
1. evaluacin crtica de las fuentes de datos;
2. fuentes no evaluadas;
3. medidas experimentales, y
4. tcnicas de estimacin.
Parmetros binarios para equilibrio de fases.
Debido al gran nmero de pares binarios,
incluso en una simulacin de slo diez
componentes, se recomienda la clasificacin
de los componentes a fin de dar prioridad a los
pares y concentrar los esfuerzos de bsqueda
bibliogrfica y la medicin de los parmetros
ms importantes.
Es polar o no polar? reaccin (incluyendo la posicin de
descompresin) causar este componente se agote?
Qu propiedades tienen que ser acu-rate para los mtodos de propiedad elegido?
Estas preguntas le ayudarn a
identificar los parmetros que se necesitan de opinin basadas en la eleccin de los mtodos de propiedades fsicas. Si estos parmetros no estn disponibles o no puede determinarse a travs de bsqueda bibliogrfica, re-
gresin o la estimacin, entonces usted tendr que reevaluar su eleccin de los mtodos de propiedad fsica u obtener datos de medicin. Usted debe determinar cules son los
parmetros por defecto de si la
simulacin-tor no encuentra ninguna
disponible. Es peligroso asumir que los
parmetros de propiedades fsicas
estaban disponibles slo porque el
simulador no te dar un mensaje de error.
Usar los manuales del simulador y la
ayuda en lnea para
Tcnicas para eliminar o
reducir al mnimo el
impacto de los parmetros
especficos se debe usar con
precaucin.
Usted puede utilizar su juicio acerca de la
importancia de un parmetro para
establecer los valores nominales de los no
importantes propiedades. Por ejemplo, si
usted sabe que un componente es muy
voltil y est utilizando la ecuacin de
Antoine para la presin de vapor (ln P = A
+ B / (T + C)), se puede establecer el valor
de los parmetros A, B y C a -100 , 0 y 0,
respectiva-mente. (T es la temperatura.)
Esto asignar la presin de vapor utilizado
en la Ley de Raoult un valor muy pequeo,
casi cero (3,7 10-44!). Esto y similares
tc-nicas de eliminar o reducir al mnimo el
impacto de los parmetros especficos
deben ser utilizados con precaucin, sin
embargo.
Si no puede encontrar un componente en
bancos de datos del simulador, asegrese de
comprobar si hay sinnimos. Por ejem-plo,
metoxibenceno puede aparecer como fenil
ter metlico o anisol. Un buen mtodo
consiste en buscar el componente utilizando
su frmula. Cuando se selecciona el
componente de la frmula
Es este un importante componente en la mezcla? Si es menor, lo puedo sacar
de la simulacin?
El componente forma parte en VLE? Est el componente no voltil?
-
Tabla 4. Ejemplos y fiabilidad de las fuentes de datos de los componentes puros.
* Parts of these sources are available on-line from DIALOG Information Services, STN
Interna- tional, or Technical Databases Services, Inc. (TDS)
En primer lugar, dividir los componentes en tres grupos:
prioridad alta, media y baja. Base de la prioridad en criterios tales como la composicin y las caractersticas de pureza del proceso - si un componente se especifica pureza, ese componente es importante incluso si
slo aparece en concentraciones bajas. En segundo lugar, vincular los componentes en alto / alto, alto / medio, alto / bajo, medio / medio, medio / bajo y bajo / grupos de bajos. Buscar las fuentes disponibles,
incluyendo aquellos en los internos, para los datos de todos los grupos. Si ciertos pares de componentes son conocidos por ser-tienen idealmente, pueden ser excluidos de la bsqueda. A continuacin, utilice el mtodo
UNI-FAC para las parejas que faltan en las categoras media / media, media / baja y baja / baja. UNIFAC no se recomienda, sin embargo, para los pares que incluyen los componentes de alta prioridad. Una
bsqueda en la literatura secundaria se puede utilizar para encontrar datos binarios para compuestos similares y los parmetros pa-entonces sustituidos. Proponer trabajo experimental si los datos de los
parmetros binarios todava faltan o si regresin de datos expone datos como inadecuada (3).
) i
being used to check that the components meet the constraints of phase equilibria
( ((
)
)
)
Regresin de datos
Regresin de datos es una poderosa
herramienta para los ingenieros no slo para
hacer el mejor de los datos disponibles, sino
tambin para analizar la bondad del ajuste
de un modelo de propiedad fsica de los
datos. La mayora de los simuladores
incluyen una funcin de regresin de datos.
Ejemplos de regresin de datos comnmente
incluyen binario VLE y LLE, presin de
vapor, el calor de vaporizacin, densidad y
capacidad de calor.
Regresin de datos busca el mejor ajuste de
estimaciones de parmetros a los datos
experimentales. El mejor ajuste se
representa por encontrar el valor ms bajo
de una funcin objetivo mientras que
empareja el equilibrio de fases u otras
limitaciones. Una de las tcnicas de
regresin comn se denomina estimacin de
mxima verosimilitud. La funcin objetivo
para este mtodo es:
Donde j es un grupo de datos, y
se
miden y con variables estimadas,
respectivamente, tales como la temperatura,
la capacidad de presin, composicin, o
calor, es la desviacin estndar o el error en la medicin de la variable, y es la
ponderacin del grupo de datos. Cuando se instalan los datos de equilibrio de
fases, el algoritmo de regresin intenta
reducir la funcin objetivo mientras que el
mtodo de la propiedad fsica se utiliza para
que los componentes cumplen las
restricciones de equilibrio de fases.
El trabajo de una regresin xitosa
consiste en seleccionar el modelo de
derecho de propiedad fsica y los
parmetros, que representa los datos
correctamente, la eleccin de
apropiados desviaciones estndar de los
datos, y comenzando con adecuadas
estimaciones inciales de los
parmetros. Las siguientes son pautas
generales para la regresin de datos.
Asegrese de que usted es una regresin de los parmetros correctos.
Utilice el mismo mtodo que las
propiedades fsicas y construidas en
base de datos que va a utilizar en la
simulacin. Elige parmetros que
tienen un impacto en los datos
utilizados. Por ejemplo, cuando se
utiliza un mtodo de la ecuacin de
estado, como Peng-Robinson o
Redlich-Kwong-Soave, debe
determinar el factor acntrico, . pero, si usted est usando un mtodo de
coeficiente de actividad, debe
determinar dos o ms constantes para el
modelo Antoine.
Estimar como parmetros posibles.
Hay una tendencia a utilizar un gran
nmero de parmetros cuando se encaja
con un modelo de datos tales como la
temperatura dependen de las
propiedades o equilibrios de fase
binaria. Trate de regresin de los datos
con los pocos parmetros sea posible.
Si los resultados de la regresin indican
que la desviacin estndar de los
parmetros estimada es del mismo
orden de magnitud que los valores de
los parmetros, es posible que la
estimacin de demasiados parmetros
para los datos dados. Cuanto mayor es
el rango de temperatura de sus datos,
los parmetros ms que se puede
estimar.
Tenga cuidado con regresin de datos
incompletos. Puede dar malos
resultados si faltan puntos de datos, en
particular los datos de composicin.
Por ejemplo, algunos autores no
informan de todas las composiciones
en VLLE LLE o inmiscibles. Es
posible que necesite estimar las
composiciones que faltan para que el
equilibrio de fases se puede calcular
para todos los componentes.
-
descubre cmo el simulador maneja los
datos que faltan para el adecuado
manejo de datos incompletos.
Especificar el nmero correcto de
fases de regresin. una dar resultados
incorrectos si el nmero de fases no se
ha especificado correctamente. Este es
un problema comn en los sistemas
VLLE. Para algunos datos de la
literatura, el nmero de fases es difcil
de interpretar debido a la presentacin
de los datos o la falta de descripcin. A
menudo, en los datos VLLE, slo una
composicin lquida total est
comunicado incluso aunque dos fases
lquidas presentes. El autor puede
informar de un azetropo heterogneo -
un azetropo donde la composicin del
vapor es igual al total de lquido
composicin, pero dos fases lquidas
presentes. Al hacer la regresin de un
azetropo heterogneo, dividir los datos
en dos grupos, los datos VLE y los
datos VLLE. Esto asegurar que los
equilibrios de fases se consideran
correcto. En regresiones tales como
este, es importante usar la tabulacin
propiedad y caractersticas de trazado
del simulador para comprobar que los
parmetros estimados reproducen
correctamente los datos originales.
Utilice la funcionalidad completa de
un modelo. Un modelo de propiedad
fsica se puede utilizar para calcular
varias propiedades. Por ejemplo, puede
utilizar el exceso de entalpa binario
(HE) y VLE datos binarios o datos LLE
para determinar parmetros binarios
para los modelos de coeficientes de
actividad. Para los modelos de ecuacin
del estado, usted simultneamente
puede utilizar lquido y la capacidad
calorfica del vapor, presin de vapor y
el calor de vaporizacin de datos. Si los
datos estn disponibles para estas
propiedades, utilice estos datos al
mismo tiempo para estimar los
parmetros. Los grupos de datos de
diferentes tipos se pueden utilizar juntos
en la misma regresin.
Si los parmetros necesarios,
retroceder incluso si los valores estn
disponibles en el banco de datos ded
propiedades fsicas. Los parmetros que
Tabla 5. Ejemplos de datos de mezclas
se encuentran en la incorporada en los
bancos de datos de componentes puros y
binarios generalmente son muy fiables.
Usted puede encontrar, sin embargo, que es
necesario determinar los parmetros nuevos
para reemplazar los valores del banco de
datos de la aplicacin. Compruebe los
parmetros incorporados para asegurar que
la temperatura recomendada, la presin, y el
rango de composicin no est fuera del
alcance de su simulacin. Por ejemplo, los
parmetros de presin de vapor no han
podido ser determinada a temperaturas por
debajo del punto normal de ebullicin. La
mayora de los modelos de propiedad fsicos
extrapolar fuera de los lmites de
temperatura bastante bien, pero en algn
compromiso en la precisin. Los valores de
parmetros tambin puede aplicarse a una
gama muy amplia de temperatura y por lo
tanto no proporcionar un buen ajuste si slo
se necesita una zona estrecha en la
simulacin. Para los clculos de equilibrio
de fases, para mejorar la precisin de las
predicciones VLE o LLE, es posible que
desee utilizar los datos ternarios o
cuaternarios para afinar los parmetros
binarios que pueden estar disponibles en el
simulador.
Compruebe que los parmetros de
reproducir los datos. El simulador se
reportan resultados cualitativos de la
regresin, incluyendo los residuos (variables
experimentales menos estimado). Utilice la
tabulacin propiedad o las caractersticas de
trazado de reproducir los datos en las
condiciones especificados. Esto se puede
realizar en el plazo de regresin mismo.
Comprobar que el nmero correcto de fases
se prev al permitir dos en fase lquida
clculos para la tabla de propiedades o
trama. Adems, el simulador puede tener
una opcin donde se puede evaluar el ajuste
utilizando los parmetros existentes y el
modelo con datos experimentales sin hacer
una regresin.
Retire los componentes no en equilibrio de fases. Si los componentes que son
slidos o iones no aparecen en una fase, se
pueden quitar las restricciones de equilibrio
de fases. Esto es til en VLE.
Generar datos de equilibrio. Si tiene parmetros binarios para un coeficiente de
actividad o modelo de ecuaciones de
estado, el simulador puede ser capaz de
generar datos VLE o LLE de regresin
utilizando estos parmetros. Usted puede
regresar a estos "datos" con otro modelo de
propiedad fsica. Esto permite la
consolidacin de los parmetros conocidos
en un mtodo de propiedad nica.
Introducir otros datos. Su simulador puede tener una funcin Ajuste de datos que
puede utilizarse para datos de la planta.
Este mtodo puede no ser tan til para la
simulacin de prediccin, sin embargo, si
los datos no son de una gran variedad de
condiciones.
Estimacin de parmetros faltantes
Estimacin de la propiedad por lo general
se hace despus de una bsqueda de datos
se lleva a cabo, a falta de suministro de los
parmetros de la propiedad. Puede utilizar
mtodos integrados de clculo para llenar
algunas lagunas en sus parmetros fsico-
propiedad-requisitos. Simuladores incluyen
uno o ms mtodos de estimacin para cada
uno de los parmetros ms comunes. Hay
dos tipos de mtodos de estimacin de los
parmetros de los componentes puros:
grupo estructural, y los estados
correspondientes.
Mtodos estructurales de grupo se basa en
la idea de que las contribuciones de las
partes o grupos estructurales del
componente aditivo son para propiedades
tales como punto de ebullicin normal,
crtico de temperatura, presin crtica,
capacidad ideal de calor de gas, y el calor
estndar de formacin. Algunos mtodos,
tales como la de Benson, contiene
-
Tabla 6. Comparacin de datos estimados y experimentales para el pentanol (C6H10O)
Tabla 7. Estimacin de propiedades para el propil fenil ter (C9H12O)
correcciones adicionales para tomos
prximo ms cercano--vecino o por anillos.
Contribuciones de grupos estructurales se
determinan tomando una contribucin
media basada en constantes fsicas
conocidas de muchos compuestos
orgnicos. Debido a que el Benson, Jback
(10), y otros mtodos estructurales del
grupo se basan principalmente en los datos
de compuestos orgnicos, no pueden ser
utilizados para inorgnicos, incluyendo
metales o iones. Adems, los mtodos
estructurales de grupo no precisa
representar a molculas orgnicas muy
grandes (es decir, los que tienen un peso
molecular> 200), tales como protenas.
Nuevos grupos contribucin mtodos como
el de Constantinou y Gani (4)
potencialmente pueden proporcionar
mejores estimaciones para los productos
orgnicos. Otros mtodos posiblemente
tiles se proponen en la literatura pero
puede aplicarse a slo ciertas familias de
componentes.
Mtodos correspondientes estados
empricos se basan en relaciones
matemticas entre las propiedades. Por
ejemplo, el mtodo LetsouStiel relaciona la
viscosidad del lquido a la temperatura
crtica, presin crtica, y factor acntrico.
Estos mtodos muy probablemente ser
incorrecto cuando se utiliza para
compuestos diferentes a las que se bas la
correlacin.
Un buen enfoque para la contribucin
de grupo y ambos mtodos
correspondientes estados es comprobar
la exactitud de como mtodos posibles
para los compuestos para los que las
propiedades sean conocidos y que son
estructuralmente similares al compuesto
que se esta estimando. El siguiente
ejemplo muestra el uso de este
concepto.
Estimacin de las propiedades del ter
fenil propilo. Digamos que usted est
modelando un proceso que contiene ter
fenil propilo (PPE), tambin llamado
benceno propiloxi. Los nicos datos que
tenemos son su punto de ebullicin
(189,9 C), la densidad a 25 C
(0.9474 g/cm3), y la estructura
molecular:
Usted quiere estimar las propiedades
del PPE utilizando los mtodos ms
adecuados.
Paso 1.Determine los mejores mtodos
de estimacin de un ter fenil similar.
Seleccione otro compuesto (s)
qumicamente similar a la PPE para el
que disponga de datos experimentales
de propiedad. (. Desde luego, los
compuestos ms similares que usted
puede utilizar, mayor ser su confianza
en que va a seleccionar los mtodos
ms apropiados) En este caso, por
simplicidad vamos a elegir slo penta-
nol:
Los datos para phenetol est disponible de la
coleccin DIPPR datos (5).
Utilice el simulador incorporado en los
mtodos para estimar las propiedades de
phenetol. A continuacin, comparar los
resultados de los diferentes mtodos con los
valores determinados experimentalmente
para identificar qu mtodos dan las mejores
estimaciones para esta clase de compuestos.
La Tabla 6 muestra los resultados de los
diferentes mtodos para phenetol.
Se puede ver que el mtodo Ambrosio da
mejores predicciones globales de
temperatura y presin crticas, el mtodo
crtico Fedors por volumen, y el mtodo para
Jback calor estndar de formacin para
phenetol. Por lo tanto, vamos a utilizar estos
mtodos para predecir las propiedades
correspondientes de PPE.
Paso 2.Ingrese los datos disponibles y la
estructura de PPE. Ingrese el punto de
ebullicin normal y la estructura molecular
del PPE, y especificar los mtodos que
dieron las mejores predicciones para
phenetol.
Paso 3.Examine los resultados de la
estimacin de PPE. Estos aparecen en la
Tabla 7. Un rea de la estimacin de la
propiedad de que es ms difcil es diferenciar
las propiedades de los estereoismeros.
Algunos mtodos de contribucin de grupos
tiene correcciones para orto, meta y
configuraciones de Par, pero pocas tienen
incorporadas las correcciones de ismeros
pticos. La separacin de estos ismeros en
un proceso qumico se basa en sus propieda-
-
des ligeramente diferentes - volatilidad
relativa en la destilacin es un ejemplo.
El empleo de mtodos ms sencillos
Adems de grupo estructural y
procedimientos de estados
correspondientes, otro enfoque de
estimacin til es proporcionado por
serie y parcelas familiares. Grficos de la
serie observar los valores de una
propiedad, como punto de ebullicin
normal al aumentar el peso molecular o
nmero de carbono para los compuestos
en una serie que se diferencian por el
grupo sustituyente, tales como el CH 2-
unid en n-alcanos. La Figura 10 es un
grfico de series para el punto de
ebullicin normal de n-alquilbencenos.
Parcelas familiares son similar, pero el
nmero de grupos es ms grande. Por
ejemplo, la Figura 11 muestra un
diagrama de la familia de la presin
crtica de metilo (hidrgeno)
clorosilanos. Usted puede utilizar estas
parcelas para predecir las propiedades
mediante la extensin de la curva o para
ver sus datos en busca de errores (6).
Para crear una serie til o diagrama de la
familia, sin embargo, debe tener cuidado
con los componentes incluidos.
Cuando la precisin no es crtica,
considere la tcnica simple pero de gran
alcance de la sustitucin de
componentes. En este, se utilizan las
propiedades de otro, similar componente
de todas las propiedades del componente
de inters que usted no sabe. Un
componente similar es uno que tiene una
volatilidad comparable (presin de
vapor), la densidad y la capacidad de
calor. Esto es til si el componente no es
voltil o no est en involucrados en
equilibrio de fases. Por ejemplo, puede
tener una pequea cantidad de un
componente no voltil en una corriente
que es a 100 C y 1 atm. Se puede
acceder a las propiedades de un
componente no voltil, por ejemplo C
20H42 (peso molecular = 282,55, y el
punto de ebullicin = 343,78 C), en
lugar de las propiedades de estimacin.
Este mtodo es muy eficaz si no es
necesario propiedades exactas del
componente. Tenga cuidado, sin embargo, si se utiliza este enfoque y uno
de los coeficientes de actividad UNIFAC
mtodos, ya que puede cambiar la AS-
suposiciones hechas acerca de la fase
lquida.
Otra tcnica para simplificar una mezcla
de componentes similares en que los
represente en un solo componente.
Figura 10 y 11
Esta es una tcnica til cuando los
componentes no se conocen exactamente.
Por ejemplo, el componente C5 +
puede
representar a los hidrocarburos de 5
tomos de carbono y mayores.
Estimacin de parmetros
binarios
Se puede estimar parmetros binarios para
Wilson, NRTL, y UNI-QUAC coeficiente
de actividad de los modelos que utilizan
dos enfoques: UNIFAC e infinita-dilucin
coeficientes de actividad. UNIFAC-
estimados los parmetros binarios por lo
general no proporcionan suficiente
precisin y, as, slo se recomiendan para
las etapas tempranas de la propiedad fsica
de datos y la investigacin para "llenar los
espacios en blanco" para los componentes
con prioridad media o baja.
Mejores parmetros binarios se puede
estimar usando infinito de dilucin
actividad datos de coeficientes. (Algunos
simuladores pueden incluir esta
caracterstica en sus herramientas de
regresin)
Este mtodo es mejor porque se basa en
los componentes de inters, a diferencia
Del mtodo de la contribucin del grupo, que
promedia el efecto de las interacciones de los
grupos de componentes diferentes.
Estimacin de las propiedades fsicas pueden
empezar en un problema de simulacin - pero
usted debe hacer una bsqueda en la literatura
intensa para encontrar que faltan parmetros de
componente puro y binarios.
Es importante acceder a todos los parmetros
conocidos antes de hacer la propiedad
estimacin. Primeros datos experimentales,
generalmente son ms precisos que los valores
estimados. En segundo lugar, los Estados-
correspondientes mtodos de estimacin
requieren de otras constantes fsicas como
entrada. El uso de un valor experimental
mejorara la prediccin de estos parmetros de
la propiedad. De lo contrario, el error en la
estimacin de parmetros tales como el punto
de ebullicin normal, temperatura crtica, y se
propaga crticos de presin a otros parmetros
de propiedad.