|
Resumen:
|
[ES] Durante los últimos años, la necesidad de mejorar los modelos termodinámicos, haciéndolos más precisos y predecibles para sistemas complejos, ha aumentado. La complejidad de los sistemas electrolíticos se debe ...[+]
[ES] Durante los últimos años, la necesidad de mejorar los modelos termodinámicos, haciéndolos más precisos y predecibles para sistemas complejos, ha aumentado. La complejidad de los sistemas electrolíticos se debe principalmente a las fuertes interacciones entre los iones, las fuerzas de hidratación generadas durante la disociación de la sal y las fuerzas físicas a altas concentraciones de soluto. Estas fuerzas dificultan la precisión en los cálculos del equilibrio de fases en las mezclas electrolíticas. En consecuencia, los modelos termodinámicos de electrolitos existentes muestran algunas limitaciones y están lejos de estar completamente optimizados para las simulaciones industriales. La termodinámica basada en mezclas de electrolitos y disolventes mixtos requiere un mayor desarrollo e investigación.
Para hacer frente a ese problema, en el presente trabajo se presenta una estrategia para analizar la coherencia interna y externa de los datos experimentales en las mezclas de electrolitos. La coherencia interna es la identificación de datos inconsistentes para un sistema específico. Para ello, se establece una metodología sencilla para analizar las desviaciones entre los datos experimentales de las diferentes propiedades termodinámicas, y el modelo termodinámico ¿Electrolyte Non-Random Two-Liquid¿ (eNRTL). El objetivo es analizar las desviaciones de los datos disponibles e identificar las causas de las desviaciones más relevantes.
Por otro lado, el objetivo de la coherencia externa es identificar las posibles relaciones lógicas entre las propiedades físicas de los sistemas y el parámetro de un modelo termodinámico. El análisis correcto de estas relaciones proporciona información sobre el comportamiento de los sistemas electrolíticos y también puede ser útil para la predicción y la extrapolación de los parámetros. Para una interpretación simplificada y precisa de los resultados, la coherencia externa requiere la selección de un modelo electrolítico con un bajo número de parámetros. El modelo de Bromley, que sólo depende de un parámetro ajustable, ha sido seleccionado después de ser comparado con otros modelos simplificados. El parámetro ajustable B de Bromley ha sido optimizado y estudiado para diferentes sistemas electrolíticos y para diferentes condiciones. El parámetro se relacionó con las propiedades físicas de los componentes para definir posibles relaciones lógicas entre ellos.
Los sistemas electrolíticos representan una mezcla entre sales y disolvente a diferentes condiciones (temperatura, presión, concentración de sales). Los sistemas estudiados están compuestos por las sales monovalentes más comunes, agua pura y un alcohol primario (metanol, etanol, 1-propanol, 1-butanol). Los datos disponibles de los sistemas descritos se han resumido y analizado en función de las diferentes propiedades termodinámicas estudiadas.
[-]
[EN] In the recent years, the need to improve the thermodynamic models, making them more precise and predictable for complex systems, has increased. The complexity of electrolyte systems is caused by the strong interactions ...[+]
[EN] In the recent years, the need to improve the thermodynamic models, making them more precise and predictable for complex systems, has increased. The complexity of electrolyte systems is caused by the strong interactions between ions, the hydration forces that take place during salt dissociation, and the physical forces at high concentrations of solute. These forces make difficult the calculations of phase equilibrium in electrolyte mixtures. Consequently, the existing thermodynamic electrolyte models show some limitations and are far from being completely optimized for industrial simulations. Thermodynamics based on electrolyte mixtures and mixed solvents requires further development and research.
To deal with that problem, the present work presents a strategy to analyze the internal and external consistency of experimental data in electrolyte mixtures. Internal consistency is the identification of inconsistent data in a specific system. For that purpose, a simple methodology to analyze the deviations between the experimental data of different thermodynamic properties, and the Electrolyte Non-Random Two-Liquid (eNRTL) thermodynamic model, is established. The objective is to analyze the deviations for the available data and to identify the causes of the more relevant deviations.
On the other hand, the objective of external consistency is to identify logical relations between the physical properties of systems and the parameter of a thermodynamic model. The correct analysis of these relations gives information about the behavior of electrolyte systems and may also be useful for parameters predictions and extrapolation. For a simplified and precise interpretation of results, external consistency requires the selection of an electrolyte model with low number of parameters. The Bromley model, which only depends on one adjustable parameter, has been selected after being compared to other simplified models. The adjustable parameter B of Bromley has been optimized and studied for different electrolyte systems. The parameter was related to the physical properties of components in order to define potential logical relations between them.
Electrolyte systems represent a mixture between salts and solvent at different conditions (temperature, pressure, concentration of salts). The systems studied are composed by the most common monovalent salts, pure water, and a primary alcohol (methanol, ethanol, 1-propanol, 1-butanol). The available data of the described systems have been summarized and analyzed for the different thermodynamic properties studied.
[-]
|
