sexta-feira, 20 de abril de 2012

Dissertação de Mestrado

Modelos de coeficiente de atividade baseados em contribuição de grupos como o UNIFAC obtiveram grande sucesso e são amplamente utilizados. Porém, este tipo de modelo exige uma grande quantidade de dados experimentais para que as suas matrizes de parâmetros sejam determinadas. Em contra partida, os modelos tipo COSMO-RS (COnductor-like Screening MOdel - for Real Solvents) utilizam resultados de cálculos de mecânica quântica em substituição aos dados experimentais e apenas um pequeno conjunto de parâmetros universais precisa ser calibrado. Entretanto, os modelos tipo COSMO-RS, ou a sua variante COSMO-SAC (Segment Activity Coefficient), ainda não apresentam a precisão necessária para tarefas como o projeto de sistemas de separação. Neste trabalho é apresentada uma alternativa que mescla estas duas famílias de modelos, aqui chamado de F-SAC (Functional-Segment Activity Coefficient). O novo modelo é baseado em contribuições de grupo, como o UNIFAC, porém a energia de interação entre os grupos é resultado de uma teoria de superfícies de contato, similar ao COSMO-RS ou COSMO-SAC. O F-SAC considera que cada substância pura é formada por diversos grupos funcionais e os parâmetros do modelo são as cargas aparentes de superfície de cada grupo. Na formulação proposta neste trabalho, são necessários cinco parâmetros para descrever cada grupo funcional. A princípio, uma vez ajustados os parâmetros de cada grupo funcional, estes funcionariam para descrever a interação para qualquer par de grupos. Os parâmetros do modelo foram calibrados para 53 grupos usando apenas dados de coeficiente de atividade em diluição infinita (Infinite Dilution Activity Coefficient - IDAC). Para o conjunto de dados de IDAC considerados, o ajuste do F- SAC foi superior às predições obtidas com os modelos UNIFAC (Do) e COSMO-SAC. Finalmente, a poder preditivo do modelo foi avaliado utilizando dados de equilíbrio líquido-vapor não considerados no processo de ajuste do modelo. Um ajuste muito bom com os dados experimentais foi possível ao longo de todo o intervalo de composição, bem como na predição de azeótropos.

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