A Priori Phase Equilibrium Prediction from a Segment Contribution Solvation Model

活度系数 UNIFAC公司 热力学 化学 溶剂化 COSMO-RS公司 蒸汽压 汽液平衡 分子 群贡献法 二进制数 相(物质) 物理化学 相平衡 数学 物理 离子液体 有机化学 水溶液 算术 催化作用
作者
Shiang‐Tai Lin,Stanley I. Sandler
出处
期刊:Industrial & Engineering Chemistry Research [American Chemical Society]
卷期号:41 (5): 899-913 被引量:820
标识
DOI:10.1021/ie001047w
摘要

An activity coefficient model using molecular solvation based on the COSMO-RS method is proposed. In this model, quantum mechanical COSMO calculations are performed to obtain the screening charges for molecules in a perfect conductor. A statistical mechanical model that considers molecules to be a collection of surface segments is developed for the calculation of segment activity coefficients using these screening charges. Activity coefficients for molecules are then obtained by summing the contributions of the segments. This model requires only a single radius for each atom in the COSMO solvation calculations, one universal parameter to discern hydrogen-bond acceptors and donors, and two universal parameters to determine segment interactions. This is a significantly fewer number of parameters for phase equilibrium calculations than group contribution methods such as the UNIFAC (168 parameters) and modified UNIFAC (612 parameters) models. The resulting completely a priori prediction method results in absolute average deviations of 0.03 in vapor-phase mole fractions and 9% in total pressure for vapor−liquid equilibrium predictions of 243 binary mixtures and root-mean-square deviations of the octanol/water partition coefficient log KOW, infinite dilution activity coefficients ln γ∞ in water, and in hexane for 64 compounds of 0.48, 1.65, and 0.50, respectively. This model is general and applicable for the a priori prediction of the phase behavior of most compounds, though admittedly it is less accurate than group contribution and other methods with many more parameters whose values have been obtained by regressing large amounts of data.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
加油少年发布了新的文献求助10
刚刚
庄杰发布了新的文献求助10
2秒前
安琦发布了新的文献求助10
2秒前
gong发布了新的文献求助10
2秒前
NexusExplorer应助动听的谷秋采纳,获得10
2秒前
雨雨应助王小可采纳,获得10
2秒前
英俊的铭应助YZ采纳,获得10
3秒前
White.K发布了新的文献求助10
3秒前
uu关注了科研通微信公众号
3秒前
springlover完成签到,获得积分10
3秒前
约定发布了新的文献求助10
3秒前
bkagyin应助xxx采纳,获得10
3秒前
萨芬撒完成签到,获得积分10
3秒前
Xixicccccccc发布了新的文献求助10
3秒前
专注的问寒举报MC番薯求助涉嫌违规
4秒前
CipherSage应助Alan采纳,获得10
4秒前
xcm77发布了新的文献求助10
4秒前
释棱完成签到 ,获得积分10
5秒前
量子星尘发布了新的文献求助30
5秒前
5秒前
Ayn发布了新的文献求助10
5秒前
You发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
8秒前
FashionBoy应助科研民工采纳,获得10
9秒前
灿烂千阳完成签到,获得积分20
9秒前
9秒前
10秒前
10秒前
NXK发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
10秒前
SciGPT应助no1isme采纳,获得10
10秒前
瓜瓜发布了新的文献求助10
10秒前
饱满的诗霜关注了科研通微信公众号
11秒前
cc应助wing采纳,获得20
11秒前
211发布了新的文献求助10
11秒前
修越完成签到,获得积分10
12秒前
CodeCraft应助Regina采纳,获得10
12秒前
情怀应助xixilamn采纳,获得10
12秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Introduction to strong mixing conditions volume 1-3 5000
Clinical Microbiology Procedures Handbook, Multi-Volume, 5th Edition 2000
从k到英国情人 1500
The Cambridge History of China: Volume 4, Sui and T'ang China, 589–906 AD, Part Two 1000
The Composition and Relative Chronology of Dynasties 16 and 17 in Egypt 1000
Russian Foreign Policy: Change and Continuity 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5727863
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5310392
关于积分的说明 15312447
捐赠科研通 4875237
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2618649
邀请新用户注册赠送积分活动 1568278
关于科研通互助平台的介绍 1524932