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最近、ちょっとした困り事がありました。NRTL方程式とは何でしょうか?皆さん、ありがとうございます!
NRTL方程式は二元データを用いて多成分溶液の性質を算出することができ、その利点は部分的に互溶する系にも適用可能であることであり、したがって液液二相系の計算に特に適しており、3つのパラメータを持つ方程式である
気液相平衡計算方法は、二つのカテゴリーに分けられる:単一方程式法(気液相のフュージドはいずれもフュージド係数で表される);多方程式法(気相の逸度は逸度係数で、液相の逸度は活量係数で表す)。 3 単一方程式法、すなわち状態方程式法:1つの状態方程式のみを用いて、気液両相の逸度を同時に計算する方法。状態方程式には、立方型状態方程式と多パラメータ状態方程式がある。 3.1 立方型状態方程式 立方型状態方程式は、体積(または密度)の3乗に展開することができる。この種の方程式はパラメータが少なく、柔軟性に優れ、手計算でも可能である。それらの共通した特徴は、圧力を反発項と引力項の2つの部分に表すことができる点であり、アボットは既存の立方型状態方程式を一般化された形にまとめた。3.1.1 二パラメータ状態方程式 この種の方程式の初期例として、精度は高くないものの形式が単純なファン・デル・ワールス方程式がある。立方型状態方程式の現代的な発展はRK方程式に始まり、これは気相に適用され、非極性および弱極性化合物の計算においてvdW方程式よりも精度が大幅に向上するが、多くの強極性化合物に対しては依然として大きな誤差が生じる。SoaveがRK方程式を改良して得たSRK方程式は、気液二相の計算に適しており、特に純粋な炭化水素や炭化水素混合物系の気液平衡を計算する際に高い精度を発揮するため、産業界で広く利用されている。ウェストとエルバーは、この式を軽質炭化水素系に適用して検証し、気液平衡においてこの式が非常に高精度であることを報告した。SRK方程と同様に、工学的な相平衡計算でよく用いられる方程式にPR方程式があります。後者の方が液体のモル体積を予測する際に優れている。その後、ストリエクとヴェラはPR方程式にさらに2度の修正を加え、それぞれPRSVおよびPRSV2と名付けました。それらは計算精度において、元のPR方程式よりも改善されている。TwuはRKおよびPR方程式においてもRK-Twu方程式とPR-Twu方程式を提案し、蒸気圧の計算においてPR方程式やPRSV方程式よりも高い精度を実現した。 3.1.2 三パラメータ状態方程式 三パラメータ状態方程式には、PatelとTejaによって提唱されたPT方程式、Harmens-Knapp方程式、Lee-Erbar-Edmister方程式などがある。その中でPT方程式は、一部の極性および非極性の純物質の飽和気体および液体の密度を計算し、平均偏差が小さく、軽質炭化水素やアルコール水系などの系の気液平衡の計算にも良好な結果を示す。3つのパラメータ式によって物質固有の臨界圧縮因子を求めることができ、パラメータが多いほど式の精度は向上するが、一方で式の簡潔さや計算しやすさが損なわれる。 過去20年以上にわたり、立方型状態方程式の改良はますます盛んになっており、引力項と反発力項の両方で大きな進展が見られる。しかし、これらを別々に扱うべきではない。郭天民らはかつて「van der Waals反発力項だけを改良するだけでは不十分であり、引力項についても同様の改良が必要だ」と述べている。 一般的に、方程式のパラメータが多い高次型の状態方程式は、適用範囲が広く、精度も高いと考えられている。しかし、計算量と複雑性もしばしば増大する。電算技術が高度に発展した今日、多パラメータ方程式の実用化と研究が重視されている。 3.2 多パラメータ状態方程式 ヴィリアル方程式は確固たる理論的基盤を持つ。一般的には、その2つの切断形が用いられ、Tでは
とても詳しく説明されていて、勉強になりました。以前はこの方法についての理解があまり正確ではありませんでした
シミュレーション計算を行う際には熱力学的な手法を選択する必要がありますが、物質の組成が異なる場合、どの手法を選ぶべきか判断しにくいです。特に同じような状況(例えば同じ非理想溶液)であっても、選べる熱力学的手法はいくつか存在しますが、最終的に得られる気液平衡データにはやはり多少の差異が生じます。これが許容範囲内の誤差なのかどうかも分からず、さらにどの手法を採用すべきか判断がつきません。
NRTLはNon-Random Two Liquidsの略で、非ランダム二相液体を意味し、その名の通り液相が完全には互溶しない系に適用されます
返信 3# 人は天涯を彷徨う いい投稿だね、学んだよ。応援してる!
活量係数モデルから混合物の成分逸度を計算し、NRTLは液相が完全には互溶でない系に適用される!
学んだ!プロね!卒業してからはこれらのことを調べることもなくて、今日、取り戻しました!