Estimação dos parâmetros do modelo GC-PC-SAFT utilizando dados de mistura como forma de evitar o uso de parâmetros de interação binária

Abstract

Nesse trabalho, a equação de estado PC-SAFT é combinada com um método de contribuição de grupos (GC) para estimação dos seus parâmetros. Para tanto, foram utilizados dados experimentais dos componentes puros (pressão de vapor e volume específico do líquido) e em mistura (equilíbrio líquido-vapor - VLE e coeficiente de atividade em diluição infinita - IDAC). Através de uma análise de sensibilidade, verificou-se que o parâmetro volume de associação poderia ser mantido constante, reduzindo o número de parâmetros a serem estimados. O objetivo principal foi estudar misturas que apresentassem associação cruzada ou forte interação entre os compostos. Com os parâmetros estimados, avaliou-se o desempenho do modelo GC-PC-SAFT no cálculo de propriedades de n-alcanos, 1-álcoois, aminas, clorofórmio e acetona. Os desvios médios obtidos no cálculo do equilíbrio líquido-vapor (VLE), entre as diferentes misturas estudadas, mostraram que a estratégia adotada para a estimação do parâmetro energia de associação apresentou bons resultados, com desvios relativamente baixos para a maioria dos casos estudados. Para IDAC, as predições foram muito semelhantes àquelas obtidas por outros modelos. Os resultados de VLE são importantes, pois fornecem informações sobre as concentrações intermediárias de uma mistura, enquanto que o IDAC fornece uma medida eficiente do grau de não-idealidade da mistura. Essas propriedades foram escolhidas com o objetivo de conseguir uma melhor representação das misturas, buscando eliminar a necessidade de parâmetros de interação binária. Os resultados obtidos revelam que o modelo GC-PC-SAFT proposto pode ser utilizado para predizer o equilíbrio líquido-vapor com uma precisão satisfatória para sistemas binários entre os diferentes compostos estudados, sem nenhum parâmetro de interação binária.

In this work, the PC-SAFT EoS is combined with a group contribution method (GC) for parameter estimation. To achieve this, experimental data for pure components (vapor pressure and liquid volume) and mixtures (vapor-liquid equilibria - VLE and infinite dilution activity coefficient -IDAC) has been used. Through sensitivity analysis, it has been found that the association volume parameter could be set constant, thus reducing the amount of parameters that needed to be estimated. The aim of this work was to study mixtures that presented cross association or strong component interaction. With the estimated parameters, GC-PC-SAFT performance in properties calculation of n-alkanes, 1-alcohols, amines, chloroform and ketone has been evaluated. The average deviations obtained in the calculation of vapor-liquid equilibria (VLE), in the different mixtures considered, have shown that the strategy for association energy parameter estimation has presented good results, with relatively low deviations for most of the cases. For IDAC, the predictions presented very similar results to those obtained by other models. VLE results are important because they provide information about mixtures’ intermediary concentrations, whereas IDAC offers an efficient measure of mixtures’ degree of non-ideality. These properties have been chosen with the aim of getting a better representation of the mixtures, seeking to eliminate the need for binary interaction parameters. The obtained results show that GC-PC-SAFT can be used to predict vapor-liquid equilibria for binary systems among the different studied components with satisfactory accuracy with no binary interaction parameter.