Entwicklung der prädiktiven Zustandsgleichung

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Leonhard, Kai

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Kai Leonhard

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Zulkarnain, Ihsan Ahmad

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Ihsan Ahmad Zulkarnain

Model-Based Fuel Design

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Zustandsgleichungen sind wichtige Werkzeuge zur Modellierung von Stoffdaten für die motorische Einspritzung, für Trenn- und Reaktionsprozesse sowie für energietechnische Anwendungen wie z.B. Kompressionswärmepumpen. Das Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung einer prädiktiven Zustandsgleichung auf Basis von PC-SAFT (Perturbed-Chain Statistical Associating Fluid Theory) und quantenmechanisch berechneten Moleküleigenschaften. Sie wird benutzt um thermodynamische Eigenschaften von Reinstoffen und Mischungen zu berechnen ohne dafür experimentelle Daten zu benötigen.

 

Vorhersage der Parameter der PC-SAFT Zustandsgleichung für nicht-wasserstoffbrückenbildende Stoffe

Es wurde ein Ansatz entwickelt, die Zustandsgleichungsparameter mittels quantenmechanischer Rechnungen für nicht-wasserstoffbrücken-bildende Stoffe zu berechnen (1). Das Modell wurde anschließend genutzt, um Löslichkeiten von Wirkstoffmolekülen zu berechnen (2). Diese Zustandsgleichungsparameter wurden zur Vorhersage der Oberflächenspannung neuer Biokraftstoffkandidaten sowie anderer Modellmoleküle verwendet. Hierbei kam sowohl ein komplett prädiktives Modell zum Einsatz sowie ein Modell, bei dem ein Parameter an den leicht zu messenden Siedepunkt bei Normaldruck angepasst wurde (3).

 

Vorhersage der Parameter der PC-SAFT Zustandsgleichung für wasserstoffbrückenbildende Stoffe

Zuletzt wurde die Vorhersage der Parameter der PC-SAFT Zustandsgleichung für wasserstoffbrückenbildende Stoffe untersucht. Dafür wurden thermochemische Eigenschaften (Enthalpie und Entropie der Assoziation) von 1-Alkanolen mittels effizienter und genauer ab initio Methoden und statistischer Mechanik berechnet (4) und für die Vorhersage der PC-SAFT Reinstoff Assoziationsparameter (ε AB /k und Ƙ AB ) benutzt (5). Die verbleibenden Parameter (m, σ , ε/k) werden mit einem semi-empirischen Ansatz, der in (1) beschrieben wird, ermittelt (5). Weitere Berechnungen thermochemischer Eigenschaften für andere Komponenten mit Wasserstoffbrückenbindungen werden zurzeit durchgeführt.

 

Verbesserungsstrategien für die Vorhersagegleichung von Zustandsmodellen

Sigma-Oberfläche von Trichlormethan Urheberrecht: Lehrstuhl für Technische Thermodynamik der RWTH Aachen Sigma-Oberfläche von Trichlormethan, ein polarer Stoff, der vom neuentwickelten prädiktiven Modell gut wiedergegeben werden soll

Um die Genauigkeit der PC-SAFT Gleichung von Zustandsmodellen zu verbessern, haben wir verschiedene Strategien entwickelt; zum einen die Kombination der PC-SAFT Gleichung mit einem minimalen Satz experimenteller Eigenschaftsdaten (6), zum anderen eine Kombination mit einem Satz von Eigenschaftsdaten, die durch das Conductor-like Screening Model – Real Solvent (COSMO-RS) (7) vorhergesagt wurden.

Derzeit arbeiten wir an der Entwicklung neuer Strategien, indem wir neue molekulare Deskriptoren von COSMO einführen, um die Parametervorhersage für Verbindungen mit Wasserstoffbrückenbindungen zu vereinfachen und die Genauigkeit der Parametrisierung polarer Verbindungen, sowie halogenierter Verbindungen zu verbessern (siehe Abbildung 1).

 

Bisherige Veröffentlichungen zu diesem Thema

(1)Van Nhu Nguyen, Mahendra Singh und Kai Leonhard, Feelly Ruether, Kai Leonhard und Gabriele Sadowski
Quantum Mechanically Based Estimation of Perturbed-Chain Polar Statistical Associating Fluid Theory Parameters for Analyzing Their Physical Significance and Predicting Properties.
The Journal of Physical Chemistry B, 112(18):5693-5701, 2008.

(2) Jan Cassens, Feelly Ruether, Kai Leonhard und Gabriele Sadowski
Solubility calculation of pharmaceutical compounds – A priori parameter estimation using quantum-chemistry
Fluid Phase Equilibria, 299(1): 161 - 170, 2010.

(3) Alexander von Müller and Kai Leonhard
Surface Tension Calculations by Means of a PCP-SAFT-DFT Formalism Using Equation of State Parameters from Quantum Mechanics
Fluid Phase Equilibria, 356: 96-101, 2013.

(4) Muhammad Umer and Kai Leonhard
Ab Initio Calculations of Thermochemical Properties of Methanol Clusters
The Journal of Physical Chemistry A, 117(7):1569–1582, 2013.

(5) Muhammad Umer, Katja Albers, Gabriele Sadowski and Kai Leonhard
PC-SAFT parameters from ab-initio calculations
Fluid Phase Equilibria, 362(41-50) 2014.

(6) Sebastian Kaminski, André Bardow, and Kai Leonhard
The trade-off between experimental effort and accuracy for determination of PCP-SAFT parameters
Fluid Phase Equilibria, 428:182-189, 2016

(7) Sebastian Kaminski, Evagelos Kirgios, André Bardow, and Kai Leonhard
Improved Property Predictions by Combination of Predictive Models
Industrial Engineering Chemistry Research, 56(11):3098-3106, 2017

 

Projektdetails

Förderer

Die Promotionsstudie von Zulkarnain wird durch die Indonesia Endowment Fund for Education (LPDP)  finanziell unterstützt.

Projektdauer

4 Jahre