为了让使用程序设计软体Aspen Plus的使用者可以更方便的使用基于量子化学的第一原理热力学模型，我们开发了一个名叫T.E.A.M. (Thermophysical property Estimation for Aspen Plus Modeling)的网页版热力学计算机，任何人都可以透过...
详细信息
为了让使用程序设计软体Aspen Plus的使用者可以更方便的使用基于量子化学的第一原理热力学模型，我们开发了一个名叫T.E.A.M. (Thermophysical property Estimation for Aspen Plus Modeling)的网页版热力学计算机，任何人都可以透过该网页提交他们的物质清单，很便利地就得到应该在Aspen Plus里面输入的热力学性质。对于使用者来说，只需要输入分子的表示式简化分子线性输入规范SMILES (Simplified molecular input line entry specification)后，我们的系统会产生一个含有提交物质之相关资讯(CAS RN、化学名称、别名)的总表，便于不熟悉SMILES的使用者再度确认物质资讯是否正确，而后即可成功提交计算任务。我们的平台会检查物性是否已存在于Aspen Plus内建资料库里，并对有缺漏之参数进行基于量子化学的估计。最终，使用者会收到一个装有所有在进行进一步程序模拟前应具备之热力学性质的Aspen Plus bkp档，并附上两张总表完整揭露每样物质之热力学参数之来源。如此一来，使用者将不会对于使用此bkp档去进行进一步模拟感到过多的不安。在T.E.A.M.中包含的所有热力学性质及其相关的相平衡计算对于程序设计及开发都至关重要。然而，一般来说热力学模型的参数却不是经常可得(尤其是对于包含特用化学品的制程设计来说)。在本研究中，我们使用了近期开发的、具有预测性的热力学模型去提供所有必需的热力学参数，并评估了该模型的可靠度。更具体地来说，我们使用了G3模型预测理想气体热容、生成热与生成自由能; 利用PR+COSMOSAC 状态方程式与COSMO-SAC活性系数模型来预测及估计纯物质及混合物的热力学性质与相行为。由于使用这些模型时，并不需要额外提供物性之实验值，因此理论上可以应用于所有的物质。我们使用了一个具有972样物质、含有九种纯物质参数及二元交互作用参数的资料库来验证我们方法的可靠度。我们发现到模型预测具有一定的准确度(误差小于10%: 临界温度[5%]、临界压力[10%]、临界体积[5%]、定压理想气体热容[5%]、气化热[10%]; 误差大于10%: 偏心因子[33%]、蒸气压[73%])。此外，结果显示预测值之整体系统性误差不大，亦即当实验值不存在时，我们可利用T.E.A.M.可靠的预测值来做为程序模拟时之热力学参数。我们的分析也显示，若想以预测值取代实验值，必须将生成热、生成自由能及蒸气压预测得更为准确。然而，我们以模型预测物质之正常沸点，并将物质之正常沸点之相对大小俩俩比较后，发现94%的沸点相对大小都与实验一致，显示我们目前的模型准确度仍能胜任如溶剂筛选这类的任务。为了进一步提升蒸气压的准确度，我们加入了随处可得的正常沸点实验值来改善蒸气压预测值，并使用了近乎20000个物质来验证这样的改进是否有效。在之前的研究中我们发现到，使用PR+COSMOSAC来预测临界性质及偏心因子，将其代入彭-罗宾逊(Peng-Robinson，PR)状态方程式后，蒸气压预测结果与PR+COSMOSAC的预测结果类似。因此，我们尝试使用20000个物质的正常沸点来修正临界性质及偏心因子，想以此方式间接改善蒸气压的预测值。首先，我们发现到，临界温度预测值(9%→3%)相对于临界压力(13%→9%)及偏心因子(47%→58%)有较大幅度的改善。我们总共比较四个模型的蒸气压预测值：原始的PR+COSMOSAC状态方程式、以PR+COSMOSAC预测的临界性质及偏心因子为参数的PR状态方程式、以正常沸点实验值改善过的PR+COSMOSAC预测的临界性质及偏心因子为参数的PR状态方程式，及以实验的临界性质及偏心因子为参数的PR状态方程式。我们在中、高温下衡量预测值的准确度后，发现加入正常沸点改善的模型在中温区及高温区分别有16%及19%的准度。相较之下，原始PR+COSMOSAC在该温度下的准度分别是114%及75%，而我们的标竿模型(使用临界性质及偏心因子的实验值)的预测准度分别是7%与3%。另外，我们虽然也对低温区的蒸气压预测作了完整检视，然而整体误差进步并不显着(PR+COSMOSAC:323%; 使用正常沸点实验值:237%)。总体来说，在正常沸点实验值的校正后，蒸气压预测值准确度在不同温度下，或对于不同长度的分子都有所提升。引入正常沸点实验值来改善PR+COSMOSAC蒸气压预测值可谓是一个简单、不直接修改模型的有效而间接的解决方案。最后，我们也展示了三个应用T.E.A.M.来估计参数的程序模拟的范例。这三个程序都与CO2减量有关。透过这些应用的范例显示了T.E.A.M.在内建官能基贡献法不能派上用场时特别有效。在这个方面来说，对于
暂无评论