物性数据的估算等

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02_化工物性数据库

02_化工物性数据库

化工物性数据库查询系统设计
名称 分子式 、分子量、沸点、溶点 数据型直接给出 数值型 关联式、参数及说明
状态(温度、压力)
作业
ACCESS或EXCEL:
完成一可实现查询、计算某一状态下物质 性质的数据库;
VB:
选择或输入物质,查询ACESS中的物性; 常用数据型物性出现; 其它物性可选择,同时选择一个或多个;
字段名称 类型 说明
分子式 文本
分子量 数字
数据1 数字 数据2 数字 数据3 数字 点击设计创建表2 定压比热容 点击设计创建表3 黏度
主程序-子程序结构
每个单元模型,连同它的解算方法,被编 成一段子程序,有关物性数据的估算方法, 也都被编成一些子程序。子程序又常被称 为模块,上述这些子程序也相应地常被称 为化工单元操作模块 (简称“单元操作模块” 或“单元模块”)和物性模块。
实验数据:实验测定值,表征特定物性。 模型参数:按模型从实验数据回归的方程参数。
物性估算法简介
利用热力学、统计力学、分子结构和分子物理性 质的理论知识进行关联,以便在一定的范围内、 在少量可靠的实验数据的基础上推算出具有一定 精度(工程上允许的误差范围)的各种物质的物 性数据。
物性估算法的意义
1)减少(免)繁重的实验工作量; 2)扩大实验结果的应用范围和使用价值。 3)为选择新材料提供依据。 4)流程模拟软件已经广泛地应用在化工系统,在 整个模拟计算中,物性数据的计算占举足轻重的 地位。
典型示例说明
CHESS FLOWTRAN ASPEN PLUS
CHESS中提供的物性数据
单相 (汽相或液相)物料的压缩因子; 具有给定压力和温度的物流的焓; 具有给定压力和焓的物流的温度; 泡点温度; 露点温度; 单相物流的熵; 气液平衡常数。

反应精馏的模拟与优化

反应精馏的模拟与优化

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反应精馏的模拟与优化
01 引言
目录
02 反应精馏模拟
03 反应精馏优化
04 结论
05 参考内容
引言
反应精馏是一种广泛应用于化学工业中的高效分离技术,通过在精馏过程中 实现化学反应,可以有效地提高产品的纯度和收率,降低能耗和物耗。然而,反 应精馏过程复杂,受到多种因素的影响,因此需要进行细致的模拟和优化。本次 演示将介绍反应精馏的模拟和优化方法,以期为相关领域的研究和实践提供有益 的参考。
(1)机理模型:机理模型是根据化学反应的基本原理,建立反应动力学模 型,结合质量传递、能量传递等基本物理过程,对反应精馏过程进行详细描述。 该模型的优点是精度高,可以用于指导工业实践。但是,机理模型复杂,需要大 量的实验数据支持,建模过程繁琐。
(2)过程模型:过程模型是将反应精馏过程简化为一系列物理量,如温度、 压力、浓度等,通过数学方法对它们进行描述。该模型的优点是简单易懂,可以 快速得到结果。但是,过程模型精度较低,难以用于指导工业实践。
反应精馏过程模拟优化
1、反应精馏过程模拟优化的意 义和目的
反应精馏过程模拟优化的意义在于通过对实际生产过程的模拟和优化,实现 反应精馏过程的高效运行,提高产品质量和产量,降低能源消耗和环境污染。其 目的主要包括:(1)通过对物性参数的优化,提高物系计算的准确性和精度; (2)通过对流程的优化,提高反应精馏过程的分离效果和生产效率;(3)பைடு நூலகம்过 对优化算法的改进,缩短优化时间和提高优化效率。
3、反应精馏过程模拟优化的实 际应用效果
反应精馏过程模拟优化的实际应用效果主要体现在以下几个方面:(1)提 高产品质量和产量,降低能源消耗和环境污染;(2)降低生产成本,提高企业 经济效益;(3)推动化工行业的可持续发展和创新进步。例如,某石化企业利 用ASPEN软件对反应精馏过程进行优化后,提高了柴油产物的质量和产量,同时 降低了能耗和污染物排放量,取得了显著的经济效益和社会效益。

Aspen plus 化工物性数据和相平衡数据的查询与估算

Aspen plus 化工物性数据和相平衡数据的查询与估算
17
南 京 工 业 大 学 包 宗 宏
1.2 纯物质的物性估算 1.2.2 与温度相关的热力学性质 理想气体热容:PCES用用多项式(式1-3)、Benson 方法和 Joback 方法估算,温度范围280-1100K,误差< 2%; 临界温度以下纯组分液体热容和液体焓:PCES用DIPPR、 PPDS、IK-CAPE、NIST等关联式计算; 液体摩尔体积: PCES用带有RKTZRA参数的Rackett模型方程 (式1-5)估算; 液体蒸汽压: 数据库组分用扩展Antoine方程(式1-6)进行估算, 非数据库组分采用Riedel、Li-Ma、Mani三种方法估计; 汽化潜热: 数据库组分用Clausius-Clapeyron 方程和Watson方 程(式1-7)估算,非数据库组分用Vetere、Gani、Ducros、 Li-Ma等化合物官能团贡献方法进行估算,Vetere方法的平 均误差为1.6%,Li-Ma方法平均误差为1.05%。
南 京 工 业 大 学 包 宗 宏
3
1.1 化工物性数据的查询 1.1.1从文献中查找 1.1.1.1 中文工具书 ⑴ 化工辞典,王箴主编,化学 工业出版社出版. 最新版本是2000年出的第4版, 共收词16000余条。
南 京 工 业 大 学 包 宗 宏
4
1.1.1从文献中查找 1.1.1.1 中文工具书 ⑵ 石油化工基础数据手册,卢焕章 主编,化学工业出版社1982. 共两篇,第一篇介绍各种化工介质 物理、化学性质和数据的计算方 法;第二篇将387个化合物的各 种数据列成表格.以供查阅。 这些数据包括临界参数,及其在一 定温度、压力范围内的饱和蒸汽 压、汽化热、热容、密度、粘度、 导热系数、表面张力、压缩因子、 偏心因子等16个物理参数。 1993年,化学工业出版社出版了由 马沛生主编的石油化工基础数据 手册续编,包含552个新化合物 的21项物性。

课程教学大纲说明(48 学时)

课程教学大纲说明(48 学时)

第一部分 《化工热力学》课程教学大纲说明(48学时)一、 本课程在专业培养目标及教学计划的地位化工热力学是化学工程学的一个重要分支,是化工类专业必修的专业技术基础课程,与化学反应工程、分离工程等课程关系密切。

它是化工过程研究、开发与设计的理论基础,是一门理论性与应用性均较强的课程。

本门课程系统地介绍把热力学原理应用于化学工程技术领域的研究和计算方法。

设置本课程,为了使学生能够掌握化工热力学的基本概念、理论和计算方法的知识;能利用化工热力学的原理和模型对化工中涉及到的化学反应平衡原理、相平衡原理等进行分析和研究;能利用化工热力学的方法对化工中涉及的物系的热力学性质和其它化工物性进行关联和推算;并学会利用化工热力学的基本理论对化工中能量进行分析等。

通过本课程学习,要求学生:(1) 正确理解化工热力学的有关基本概念和理论;(2) 理解各个概念之间的联系和应用;(3) 掌握化工热力学的基本计算方法;(4) 能理论联系实际,灵活分析和解决实际化工生产和设计中的有关涉及平衡的问题。

(5) 能为后续课程(分离工程、反应工程)提供主要的热力学基础。

总之,本课程的目标是使学生会使用经典热力学原理来解决化工生产中的工程实际问题。

二、 本课程重点内容简介本课程共计8章。

其中第一章绪论是《化工热力学》课程的简介及研究方法等的介绍。

使学生对本课程有一个总体上的认识。

第二章流体的p -V -T 关系,主要介绍流体(气体和液体)尤其是气体的p -V -T 状态方程。

它们是化工热力学中最常用的表达系统特性的模型。

本课程主要介绍了纯物质及混合物的状态方程和三参数压缩因子图。

第三章单组元流体的热力学性质,主要介绍针对均相封闭系统将有关的热力学函数(如U ,H ,S ,A ,G 等)与p -V -T 关系和联系起来。

并且本章以焓和熵为例,详细讲解了随着温度、压力、相态等所引起的焓变和熵变的计算。

同时,本章还介绍了常用的热力学性质图、表的使用。

02_化工物性数据库资料

02_化工物性数据库资料

性质的数据库;

VB:
选择或输入物质,查询ACESS中的物性; 常用数据型物性出现; 其它物性可选择,同时选择一个或多个;
可以选用关联式(应有关联式及提示),输入环
境参数; 出现结果(最好能包括模型参数); 采用主程序-子程序结构,由主程序调用这些子程 序 (主程序调用单元模块)

主程序-子程序结构
每个单元模型,连同它的解算方法,被编 成一段子程序,有关物性数据的估算方法, 也都被编成一些子程序。子程序又常被称 为模块,上述这些子程序也相应地常被称 为化工单元操作模块 (简称“单元操作模块” 或“单元模块”)和物性模块。 采取由主程序调用这些子程序 (主程序调用 单元操作模块,单元操作模块调用物性模 块)的方式,实现运算。
程序有注释行对程序进行说明; 所需数据的输入,结果的输出,都应力求 采取让用户容易掌握和使用,以及清晰易懂、 整齐美观的方式与格式。

在ACESS中 新建空数据库 建立包含物性 命名数据库 的数据库; 使用设计器创建表1 字段名称 类型 说明 分子式 文本 分子量 数字 数据1 数字 数据2 数字 数据3 数字 点击设计创建表2 定压比热容 点击设计创建表3 黏度
数据型数据:状态(温度或压力)无关 数值型数据: 状态(温度或压力)有关 实验数据:实验测定值,表征特定物性。 模型参数:按模型从实验数据回归的方程参数。
物性估算法简介
利用热力学、统计力学、分子结构和分子物理性 质的理论知识进行关联,以便在一定的范围内、
在少量可靠的实验数据的基础上推算出具有一定
精度(工程上允许的误差范围)的各种物质的物

5、除上述几项基本要求以外,还可提供其 他一些要求。

工程常用数据手册 汇总

工程常用数据手册 汇总

常用数据手册D. R. Lide,“CRC Handbook of Chemistry and Physics”, 77th ed.,Chemical Rubber Co,该手册是美国化学橡胶公司(Chemical Rubber Co,简称CRC)出版的一部著名化学和物理学科的工具书。

它初版于1913年,以后逐年改版,内容不断完善更新。

该手册资料丰富,查阅方便,为人们提供了可靠的常用基础数据。

全书由目录、正文、附录和索引组成,正文分16个部分。

其中:第3部分是有机化合物的物理常数。

主要内容是有机化合物的物理常数表,收录了1.5万多种有机化合物的物理常数。

第4部分是元素和无机化合物的性质。

主要内容为元素和各种化合物的物理和化学性质、无机化合物的物理常数表。

第5部分是热力学、电化学和动力学。

主要内容有化学物质的标准热力学性质、某些有机化合物的燃烧焓、无机化合物的融化焓、电解质水溶液的当量导电率、电解质的溶解焓等。

第6部分是流体的性质,汇集了流体的各种物理和化学数据。

主要内容有流体的热物理性质、蒸气压、气体在水中的溶解度、某些化合物的临界常数、沸点、熔点、无机物和有机物的气化焓、共沸混合物、流体的粘度等。

第7部分是生物化学和营养。

第8部分是分析化学,包括试剂的制备、酸碱盐的标准溶液、有机分析试剂、酸碱指示剂、荧光指示剂、电化次序、酸碱在水溶液中的解离常数,溶解度表等。

J. A. Dean; “Lange’s Handbook of chemistry”,14th ed,McGraw-Hill New York,1992这是一本著名的化学数据手册,1934年发行第一版。

正文以表格形式为主,共分为11个部分。

其中有(9)热力学性质和(10)物理性质。

每一部分的前面有目次表,书末有主题索引。

该手册的第13版有中译本,名为《兰氏化学手册》,由尚久方等翻译,1991年3月科学出版社出版。

R. C. Reid et.al.,“The properties of Gases and Liquids,” Fourth ed.,McGraw-Hill, New York,1987该书共分11个部分:(1)物理性质的估算;(2)纯组分常数,包括临界性质、偏心因子、沸点、熔点及偶极矩;(3)纯气体的PVT关系;(4)混和物的容积性质;(5)热力学性质;(6)理想气体热力学性质;(7)纯液体的蒸气压和蒸发焓;(8)多组元系统的流体相平衡;(9)粘度;(10)导热系数;(11)表面张力。

人工神经网络及其在化工中的应用

人工神经网络及其在化工中的应用

人工神经网络的算法及其在化工中的应用摘要摘要数据挖掘技术是当今一项新兴技术,它综合运用人工智能、计算智能、模式识别、数理统计等先进技术从大量数据信息中挖掘和发现有价值和隐含的知识。

人工神经网络是由大量同时也是很简单的处理单元广泛连接构成的复杂网络系统。

它具有自学习、高容错和高度非线性描述能力等优点,使其在化工领域得到了广泛的应用。

这些应用主要包括:故障诊断、过程控制、物性估算、专家系统和建筑节能等。

但人工神经网络在化工领域的进一步应用还有赖于对化工领域问题的抽提(即符合神经网络的输入输出表达)及网络本身性能优化的进一步研究。

关键词:数据挖掘技术;人工神经网络;化工应用1 数据挖掘技术1.1数据挖掘技术概述化工生产在生产产品的同时,也产生大量关于生产过程的信息。

这些信息的有效利用极大地促进了化工生产的科学管理和生产优化,与此同时,日益积累的信息也带来了许多新的挑战和问题,如信息过量、信息真假难辨、信息安全隐患、信息矛盾等。

面对这一挑战,数据挖掘技术应运而生,并显示了强大的生命力。

[1]数据挖掘是一门交叉学科,涉及到机器学习、模式识别、统计学、智能数据库、知识获取、数据可视化、高性能计算机和专家系统等多个领域。

数据挖掘的两个高层次目标是预测和描述。

预测的基本任务包括分类、回归、时间序列分析和预测。

描述的基本任务包括聚类、总结、关联规则和序列发现。

数据库技术只是将数据有效地组织和存储在数据库中,并对这些数据作一些简单分析,大量隐藏在数据内部的有用信息无法得到。

而机器学习、模式识别、统计学等领域却有大量提取知识的方法,但没有和实际应用中的海量数据结合起来,很大程度上只是对实验数据或学术研究发挥作用。

数据挖掘从一个新的角度将数据库技术、机器学习、模式识别和统计学等领域结合起来,从更深层次中发掘存在于数据内部有效的、新颖的、具有潜在效用的乃至最终可理解的模式。

1.2 数据挖掘技术分类数据挖掘技术通常可以分为一下几种方法:[2](1) 数学统计方法数学统计方法主要用于完成总结知识和关联知识挖掘。

利用aspen plus进行物性参数的估算讲解

利用aspen plus进行物性参数的估算讲解

1 纯组分物性常数的估算1.1、乙基2-乙氧基乙醇物性的输入由于Aspen Plus 软件自带的物性数据库中很难查乙基2-乙氧基乙醇的物性参数, 使模拟分离、确定工艺条件的过程中遇到困难, 所以采用物性估算的功能对乙基2-乙氧基乙醇计算。

已知:最简式:(C6H14O3)分子式:(CH3-CH2-O-CH2-CH2-O-CH2-CH2-OH)沸点:195℃1.2、具体模拟计算过程乙基2-乙氧基乙醇为非库组分,其临界温度、临界压力、临界体积和临界压缩因子及理想状态的标准吉布斯自由能、标准吉生成热、蒸汽压、偏心因子等一些参数都很难查询到,根据的已知标准沸点TB,可以使用aspen plus软件的Estimation Input Pure Component(估计输入纯组分) 对纯组分物性的这些参数进行估计。

为估计纯组分物性参数,则需1. 在 Data (数据)菜单中选择Properties(性质)2. 在 Data Browser Menu(数据浏览菜单)左屏选择Estimation(估计)然后选Input(输入)3. 在 Setup(设置)表中选择Estimation(估计)选项,Identifying Parameters to be Estimated(识别估计参数)4. 单击 Pure Component(纯组分)页5. 在 Pure Component 页中选择要用Parameter(参数)列表框估计的参数6. 在 Component(组分)列表框中选择要估计所选物性的组分如果要为多组分估计选择物性可单独选择附加组分或选择All(所有)估计所有组分的物性7. 在每个组分的 Method(方法)列表框中选择要使用的估计方法可以规定一个以上的方法。

具体操作过程如下:1、打开一个新的运行,点击Date/Setup2、在Setup/Specifications-Global页上改变Run Type位property Estimation3、在Components-specifications Selection页上输入乙基2-乙氧基乙醇组分,将其Component ID为DIMER4、在Properties/Molecular Structure -Object Manager上,选择DIMER,然后点Edit5、在Gageneral页上输入乙基2-乙氧基乙醇的分子结构6、转到Properties/Parameters/Pure Component Object Manager上,点击“NEW”然后创建一个标量(Scalar)参数TB7、输入DIMER的标准沸点(TB)195℃8、然后转到Properties/Estimation/Set up页上,选择Estimation all missing Parameters9、运行该估算,并检查其结果。

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误差小,同时要注意不同物性项目对误差要求不同;
化合物使用的可能性。
具有理论基础的方法常常有更好的发展前景。
估算方法
每项物性有各自的多种估算方法;
同一类型的估算方法又用于不同的物性项; 目前,实用的估算方法主要是对应状态法和基
团贡献法;
此外还有参考物质法和物性间的相互估算法。
对应状态法(对比态法)
ln
R i
( ki ) (lnk lnk( i ) ) k
N
k是基团k的活度系数; k( i )是在纯溶剂i中基团k的活度系数;
纯组分i中基团k的活度系数
ln
N (i ) k
k( i ) 的计算公式为:
N (i ) m ( mi ) km m 1
Qk [1 ln( mk ) (
两参数法
对比状态法从p-V-T关系开始,van
der Waals方程:
pr , Tr ,Vr 0
提供了压缩因子Z的估算方法(两参数压缩因子图)
发 展 为估算 蒸 气压 ( ps ) 、蒸发 焓 ( V H
( H H id )、熵差( S S id)、热容差( C 系数( )等一系列热力学性质的计算。
(2)为校正异构的影响,增加基团;
(3)改进剩余项和能量交互作用参数的计算公式。


例如在ps的计算中
1 ln p h 1 Tr
s r
h Tbr
ln pc / 101.325 1 Tbr
Tbr
T b Tc
ps prs pc
使用第四参数(极性参数)的对 比态方法

加入极性参数(第四参数)可进一步改进对比 状态法
但至今未有广泛被接受的第四参数,目前已使 用过的有以偶极矩为基础的,或以及ps为基础 的。
0.1
Vc 40 ni Vci
方法缺点:未考虑邻近基团影响,特别是-F、-Cl基团简单加和。
Constantinous-Gani法(C-G法)估算 Tb和临界性质
Tb 204.359 ln
Tc 181.728 ln
n T n T
i bi j bj
Joback法估算Tb和临界性质
是一个简单且比较可靠的方法
Tb 198 ni Tbi
2 Tc Tb 0.584 0.965 ni Tci ni Tci 1
pc 0.113 0.0032nA ni pi


2
基团法概述

对比状态法有通用和简洁的优点,也便于计算机使用。
主要问题是过于依赖临界参数,而至今具有临界参数的物 质只略多于1000种。因此对于缺乏临界参数的化合物对比 状态法是难于使用的。 基团贡献法(简称基团法)具有完全不同的出发点。 基团法假定纯物质或混合物的物性等于构成此化合物或混 合物的各种基团对此物性的贡献值的总和,并假定在任何 体系中,同一种基团对于某个物性的贡献值都是相同的。
l n ic l n li
i
xi

Z qi l n i l i i 2 i xi
x l
j
j j
Z ri qi ri 1 2 qx i i i qj xj
j
i
ri x i rj x j
j
qi kk Qk ri kk Rk
对比状态法和状态方程法比较
从计算方法比较,这两种方法有很大差异
但状态方程法中,所用参数都是从临界参数计
算,即以Tc、pc、 来表达的,
在处理混合物时,需要用实验值回归交互作用
参数,这样的计算成为估算方法。
对比态法在处理户混合物时也存在同样的问题。
因此这两种方法也有一定的共同点。
基团贡献法

UNIFAC法的应用情况:
UNIFAC法首先在VLE中使用的,而不久就在LLE、 GLE、SLE、和超额焓、黏度等的计算中得到使用。并 且在使用中进行了不同的修正。主要修正为: (1)增加基团,如加入纯气体作为基团:N2、O2、H2、 CO、CO2、H2S、CH4、C2H6、C2H4、C2H2;
n T n T
i ci j cj
pc 0.13705 0.1 0.100220 ni pci n j pcj
Vc 4.350 ln


2
n V n V
i ci j cj
典型的考虑邻近基团的影响,二级基团也可以不加, 可能误差大些。另一个优点是求Tc时不要Tb数据。
此法使用方便,但主要用于计算气相。
p
C pid
) 、焓 差 )、逸度
三参数法

加入第三参数可更好地反映物质的特性,因此在p -V-T及其他各种热力学性质计算中更准确、更常 用的三参数是偏心因子( )和临界压缩因子 (Zc)。
使用 和Zc后,有关液相的计算更加准确了。

用 作 为 第 三 参 数 时 , 作 为标 准 的 是球 形 流 体

k 1
N
(i ) k
( 混合物中基团k的活度系数的 k 与 k i ) 计算公式类似, 由以下公式计算:
lnk Qk [1 ln( m mk ) (
m 1 m 1
N
N
m km

n 1 n
N
)]
nm
m
Qm X m
Q X
n 1 n
N
n
Xm
虽然在文献中或手册中已有许多数据,但化学工业 中化合物品种太多,且要考虑不同温度、压力下, 物性值的变化。

工业中处理的又多是混合物,物性项目中必须考虑 浓度的影响;

实测值远远不能满足需要,有时测定技术上存在难 以克服的困难;

估算求取化工数据成为极重要的方法。
化工数据估算的要求
尽量少用其他物性参数 计算过程或估算方程不要太复杂 估算方法要尽可能具有通用性,特别是关注对极性

基团法的优点是具有最大的通用性。
由于构成常见化合物的基团只有约100个,因此
100个基团就基本上可估算各类有机化合物的物 性了。
基团法主要用于估算有机物的物性 一些基团法不依赖于任何其他物性,但有的基
团法关系式中需要其他物性参数。
基团法发展和分类

早期的基团法很简单,基团划分“粗糙”,所划基团很少。
m 1

n 1
N
)]
(i ) n
nm
式中
是组分i中基团m的表面积分数,其计算公式为;
(i ) m

(i ) m

( Qm X mi )
Q
n 1
N
n
( X ni )
Qm , Qn 是基团m、n的表面积参数;
X
(i ) m
是纯组分i中基团m的分数,其计算公式如下: X
(i ) m

( mi )
物性数据的估算
本章主要内容
估算的必要性及要求
对比态方法。从两参数到多参数的发展 基团(贡献)法。出发点、发展和分类 (沸点、临界性质)基础物性的估算 UNIFAC法介绍
估算方法的必要性及要求
化工数据的评价

化工数据以实验值最可靠
当不同作者对同一物性给出不同值时,要进行数据评价。 对数据评价时可用“质量码”,经数据评价的数据有更大 的可靠性。 经评价的数据大都集中在数据手册中。 靠一本手册或一套手册不可能查到所有的数据。数据手册 有专用性,即一类或同类物性集中在一本或一套手册中。
UNIFAC 法
UNIFAC法是1975年发表的,是将基团法和UNIQUAC 模型结合起来的,目前广泛用于活度系数的估算。

基本公式为:
ln i ln iC ln iR
ln iC 为活度系数组合项,主要反映分子大小和形状的差别;
只与纯物质结构和性质有关,与其他分子存在无关。
ln iR 为活度系数剩余相,表示基团之间相互作用的影响。

M j 1 N j 1 n 1
M
( j) m
xj xj

( j) n
n,m exp[ (unm umm ) / T ]
( mj ) 为组分j中基团m的数目; X m 为混合物中基团m的分数; m 为混合物中基团m的表面积分数;n,m 为基团交互作用参数;
unm 为基团交互作用能量参数;M为组分数;N为基团数。
可加入一个与分子大小有关的量子参数
(第五参数)作理论修正,但广泛使用的是 对临界参数的经验修正法;
T Tc 21.8 1 MT
0 c
0 pc pc 44.2 1 MT
式中
0 0 Tc0 , pc ,V是经验修正后的临界参数。 c
此法是先修正临界参数,再考虑不同摩尔
质量的温度的修正。


第四参数法虽有优点,但还未成为一个适用于 各种物性计算的方法。
使用第五参数(量子参数)的 对比态法
一般的对比状态法不适用于量子气体(H2、
He)等,在两参数法时,就曾提出使用对 氢使用“临界参数加8”规则,
T Tr Tc 8
p pr pc 8
此时,Tc单位为K,pc用atm(12.8atm)。

20世纪中叶,用基团法估算标准生产焓及临界性质时,划分 的基团较多较细。
早期的基团法中,不考虑各种基团间的交互作用。从20世纪 40年代起,开始修正临近基团的影响。 基团法从估算固定温度点开始,经过发展,目前基团法已经 提出了温度关联式,用于各种温度下。 开始基团法仅用于纯物质的物性估算,目前已用于汽液平衡 估算,并用于多种相平衡估算中,成为唯一的估算相平衡的 方法。
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