Estudios de difusión de mezclas de propano y propeno en zeolita Si-LTA (ITQ-29) empleando scattering cuasielástico de neutrones (QENS)

Abstract

[EN] The separation process of propane-propene mixtures is very important in the petrochemical industry and the development of a non-cryogenic alternative method still remains a challenge. Such alternative process would mean great both energetic and economic savings. One of the possible candidates is adsorptive separation using zeolite adsorbents. In the present work the competitive diffusion of propene in the presence of d8- propane and of propane in the presence of d6-propene in the zeolite ITQ-29 has been studied, in order to characterize the molecular motions of propene and propane at a 3 microscopic scale and calculate its diffusion coefficient at different temperatures. It has been found that the motion can’t be fully explained by free traslational diffusion and that it might be similar to diffusion inside a closed spherical volume, which would correspond to the zeolite cavities. Under the studied conditions propane seems to diffuse faster than propene.

Un parámetro clave para conocer la aplicabilidad de un sólido en un proceso de adsorción o separación de gases es el coeficiente de difusión, y concretamente, su evolución con la temperatura. No existe una gran variedad de métodos de medida experimental de dichos coeficientes en sistemas sólido-gas. Uno de ellos, que ha sido desarrollado en las últimas décadas, es el QENS (scattering cuasielástico de neutrones). Se basa en la interacción entre los neutrones y las partículas de gas confinadas en el sólido, en nuestro caso, microporoso (zeolita). Los estudios de difusividad de un gas en mezclas son aún más valiosos que los de los gases puros, si quieren extrapolarse conclusiones a procesos de separación industriales. En este trabajo se obtienen coeficientes de difusión de propano en presencia de propeno (mezcla equimolar) en zeolita ITQ-29 a distintas temperaturas. Se parte de datos experimentales de QENS registrados en LET (ISIS) en 2014. Mediante el tratamiento de los datos, para lo cual no existe software que permita automatizarlo, se derivan los parámetros de interés