ソース: マイケル g. ベントンとケリー ・ m ・ ドゥーリー、工業化学科、ルイジアナ州立大学、バトン ルージュ, ルイジアナ
気液平衡は、一般的なプロセス設計環境のモデル化、蒸留などのエンジニア リングに最も重要です。混合物の成分の相互作用を理解することは非常に重要なこのような区切り記号を解析、設計、運用です。活量係数は、関連混合物組成と分子間相互作用のための優れたツールです。分子間相互作用パラメーターの検索には、予測モデルを用いた混合物の活量係数のすることができます。
気液平衡蒸留などの化学業界での一般的なプロセスで重要な要因であります。蒸留は、液体をその沸点に区切ってのプロセスです。液体混合物は蒸留装置または列に供給し、煮します。気液平衡データは決定か液体混合物を分離するのに便利です。液体の沸点が異なるため 1 つの液体は蒸気に沸騰し、他は液体として滞在し、ユニットを介してドレインしながら列に上昇します。プロセスは非常に様々 な業界で重要です。
この実験では気液平衡装置およびガスクロマト グラフを使用して様々 な組成の脱イオン水、イソプロパノール、メタノールの混合物の活量係数を取得します。さらに、システムのバイナリの相互作用パラメーターは、ウィルソンの方程式と活量係数を使用して決定されます。
気液平衡状態は、純粋なコンポーネントまたは混合物が液体および蒸気相と機械的・熱的平衡と 2 つのフェーズの間は純の大量転送で存在するのです。気体と液体は重力と熱 (図 1) によって区切られます。液体混合物は、真空ポンプで真空状態に置かれるシステムに挿入されます。蒸気を凝縮、沸騰の商工会議所に戻されますし、液体と混合する返されました。混合物のいくつかの分離の沸点差。揮発性成分が蒸発し始めるので、水の沸点は追加の部品のより高いです。
図 1: 装置の描写
活量係数は、同じ組成の最適なソリューションのフガシティーを実際混合物の成分のフガシティーの比率として定義されます。フガシティーは、標準状態の化学ポテンシャルの相違点の表示に使用するプロパティです。気相雰囲気はフガシティー係数の面で表現できます [φ: f私V = φ私y私f私0 v ]、y は私と私のモル分数を気相と f私0 v = = 蒸気標準状態フガシティー (T と P で純粋な成分蒸気のフガシティー)。この実験は、φ は私のように、低圧力のため = 1 と f私0 v = p. 液体相の雰囲気、活動係数 γ私の面で表現できます: f私L = γi 私f私x0 L x を私= 液相中の i と f私0 Lのモル分数液体標準状態フガシティーを =。
この T の飽和蒸気圧力 (P私s) で純粋な成分の液体フガシティーは、平衡の純粋な気体と液体は、Pis、でしょう。液体雰囲気は圧力の弱い機能だけなので、P私sと P の差が大きくない限り、P私とsT と P (f私0 L) 純粋な成分の液体フガシティーを近似できること私たち。この近似は通常「ポインティング補正無視」と呼ばれます。実験者は、平衡状態にある気体と液体の組成を測定する VLE 装置を使用する場合、実験者もメジャー P に活量係数を計算することが直接、P私S を決定する t. T を測定する必要があります。すべての私。
混合物の組成を決定するこの実験で使用される VLE デバイスの中心部は、「つばを吐く「沸騰液体を平衡チャンバーの断熱、コットレル ポンプです。2 つの磁気式サンプリング バルブ液体及び凝縮蒸気のサンプルの回収を可能にします。大きな貯水池は、オン ・ オフ制御バルブ スイッチとは電気ポンプによって引き起こされる変動システムの圧力パルスを湿らせるのに役立ちます。遅いリークは、必要に応じて空気の回収率、一定の圧力を維持するために空気の入力の率間のバランスを作成する使用できます。
気液平衡の解決に匹敵する方法は、さまざまなモデルを使用します。ラウールの法則、ドルトンの法則やヘンリーの法則は、気液平衡濃度データを見つけることができますすべての理論です。すべての 3 つのモデルは、分圧、全圧および物質のモル分率の比例に関連しています。ウィルソンの方程式は、過度に複雑なされていないながら混和性液体の正確であること実証されています。また、ウィルソンのモデルには、理想的な値からのずれを考慮しての活量係数が組み込まれています。
1. プライミング システム
2. 実験の実行
3. システムをシャット ダウンします。
4. 分析
データの活量係数には、(表 1) をコンポーネントごとに平均値からの有意な偏差は表示されません。これは、中間コンポーネントの組成が大きく変動しているいないため、期待どおりです。ただし、1 の近くのコンポーネントは、γ の近く 1 を持っています。低構成コンポーネント高 γ があります。コンポーネントが減らされた偏差である混合物中の濃度の高い、したがってそれに接近するだろう理想的な (γ = 1)。混合物に低濃度とコンポーネントがある高い偏差の γ は 1 よりも大きくなります。
表 1: 実験データの各サンプルの結果。
データはウィルソン モデル パラメーターにピッタリだったし、係数を算出した (表 2)。実験間の二乗残差の合計の単純な削減とウィルソン式 (1) の活量係数が使用されました。これは、Excel のソルバー機能を使用して達成されました。パリティのプロットを示すは、ウィルソンの方程式モデル活量係数を実験的発見の活量係数に関連します。実験的活量係数を算出し、算出係数と比較してグラフィカルに。
表 2: ウィルソン モデル パラメーターにデータをフィッティングの結果。
(1)
パラメーターの値は、(表 3) にベスト フィットでした。理想的には相関関係は、y 軸に沿って = x;ただし、有意な相関関係の理想的なシナリオに似ている (図 2) が見つかりました。期待どおりに、データの活量係数は各コンポーネントの平均値からの有意な偏差を表示されませんでした。実験間の二乗残差の合計の削減とウィルソン式活量係数は Excel のソルバー機能を使用します。パリティのプロットは、ウィルソンの方程式モデル活量係数を実験的発見の活量係数に関連します。
テーブル 3: モデル ・水 (a)、メタノール (b)、IPA (c) パラメーター。実験値が予期される値と比較した。
図 2: 実験的活量係数とモデル活動係数との相関の描写。
この実験を示した定数 P メタノール - イソプロパノール - 水の気液混合物の平衡 = 700 mm Hg、温度と組成を測定、活量係数を計算する方法。期待どおりに、各コンポーネントの平均値から大幅データの活量係数を逸脱することしていません。実験間の二乗残差の合計の削減とウィルソン式活量係数は Excel のソルバー機能を使用します。パリティのプロットは、ウィルソンの方程式モデル活量係数を実験的発見の活量係数に関連します。
石油業界で蒸留、石油製品の分離の主なプロセスです。多くの石油精製所は原油1蒸留を使用します。軽質炭化水素は、重い粒子、沸点1に基づいて分離から分離されます。ガスのプロパン、ブタン1上がるような軽い材料中の低い板でオイルを収集のような重い材料です。ガソリン、ジェット、ディーゼル燃料などの炭化水素は、区切られた1。このプロセスは、完全に分離し、製品1を精製する多くの時間を繰り返しが多い。製油所は、ので効率はキー1最大容量で新製品を作成する常に安定した状態でこれらのプロセスを実行します。これらの過程における化学エンジニアは生産1の効率を最適化に焦点を当てます。
トレイ蒸留カラムは、別の様々 な化学製品にも使用されます。エタノールはこのような製品です。密接に関連するプロセスを通じてさまざまな製品は、燃料用エタノール、ビール、酒はすべてできるよう蒸留2をします。特定の量のアルコールは、特定の証明書2を作成するために水から分離できます。このプロセスは、製品内の水分の割合を減らすことに制限されてが完全にそれの2を除去できません。共沸蒸留が必要、水を完全に除去するためにエタノール2から水を分離する抽出化学物質を使用しています。
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