Concepto de Similitud Geométrica para la Correlación de la Solubilidad Mutua en Mezclas Parcialmente Miscibles de Líquidos Iónicos + Alcohol

Abstract

espanolSe desarrolla un modelo de tipo ecuacion cubica de estado para correlacionar la solubilidad de liquidos ionicos en mezclas parcialmente miscibles con alcoholes. El modelo es obtenido a partir del concepto de similitud geometrica entre el diagrama de equilibrio termodinamico presion-volumen-temperatura (P-v-T) y el diagrama temperatura-concentracion-presion (T-x-P). Se considera la ecuacion de estado de Patel-Teja-Valderrama como el modelo que establece la similitud geometrica y se usan las reglas simples de van der Waals con un parametro de interaccion. Para la estimacion de los parametros del modelo se usan 455 datos experimentales para 28 mezclas binarias (322 datos para la correlacion y 133 datos para la prediccion). El rango de temperaturas varia entre 277 K y 403 K, todos a 1 bar de presion. Las desviaciones absolutas obtenidas en la correlacion y prediccion son similares y menores al 10%. El modelo es comparado con diferentes enfoques propuestos en la literatura y los resultados muestran que el modelo desarrollado es simple y entrega resultados aceptables para este tipo de mezclas. EnglishA cubic equation of the state model to correlate the solubility of ionic liquids in partially miscible mixtures with alcohols is presented. The model is obtained using the geometric similitude concept between the diagram pressure-volume-temperature (P-v-T) at saturation conditions and the solubility diagram pressure-concentration-temperature (P-x-T). The model that provides the geometric similitude is the Patel-Teja-Valderrama equation of state including the simple mixing rules proposed by van der Waals with one interaction parameter. The adjustable parameter is estimated by fitting 455 experimental data for 28 binary mixtures (322 data for correlation and 133 data for prediction). The temperature range varies from 277 K to 403 K, with all data at 1 bar. Similar deviations below 10% are obtained for the correlation and prediction steps. The model is compared with different approaches found in the literature and the results show that the proposed model is simpler and provides acceptable results.