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

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.