מקור: מייקל בנטון וקרי מ. דולי, המחלקה להנדסה כימית, אוניברסיטת לואיזיאנה סטייט, באטון רוז’, לוס אנג’לס
שיווי משקל נוזלי אדים הוא בעל חשיבות עליונה ביישומים הנדסיים כגון זיקוק, מידול סביבתי, ועיצוב תהליך כללי. הבנת האינטראקציות של רכיבים בתערובת חשובה מאוד בעיצוב, הפעלה וניתוח מפרידים כאלה. מקדם הפעילות הוא כלי מצוין להתייחסות אינטראקציות מולקולריות להרכב תערובת. מציאת פרמטרי האינטראקציה המולקולרית מאפשרת חיזוי עתידי של מקדמי הפעילות לתערובת באמצעות מודל.
שיווי משקל נוזלי אדים הוא גורם קריטי בתהליכים נפוצים בתעשייה הכימית, כגון זיקוק. זיקוק הוא התהליך של הפרדת נוזלים לפי נקודת הרתיחה שלהם. תערובת נוזלית מוזן לתוך יחידת זיקוק או עמודה, ולאחר מכן מבושל. נתוני שיווי משקל נוזלי אדים שימושיים לקביעת האופן שבו תערובות נוזליות ייפרדו. מכיוון שלנוזלים יש נקודות רתיחה שונות, נוזל אחד ירתח לאדים ויעלה בעמודה, ואילו השני יישאר נוזל ויתנקז דרך היחידה. התהליך חשוב מאוד במגוון תעשיות.
בניסוי זה, מקדמי הפעילות של תערובות של קומפוזיציות שונות של מתנול, איזופרופנול ומים דה-יויזונים יתקבלו באמצעות מנגנון שיווי משקל נוזלי אדים וכרומטוגרפיה גז. בנוסף, פרמטרי האינטראקציה הבינארית של המערכת ייקבעו באמצעות משוואת וילסון ומקדם הפעילות.
שיווי משקל נוזלי אדים הוא מצב שבו מרכיב טהור או תערובת קיים בשלבי נוזלים ואדים, עם שיווי משקל מכני ותרמי וללא העברת מסה נטו בין שני השלבים. האדים והנוזל מופרדים על ידי כוח המשיכה והחום (איור 1). התערובת הנוזלית מוכנסת למערכת, אשר מוכנס למצב ואקום עם משאבת ואקום. האדים מרוכזים ומוחזרים לערבב עם הנוזל, אשר מועבר בחזרה לתא הרותח. הבדלים בנקודת הרתיחה גורמים להפרדה מסוימת של התערובת. נקודת הרתיחה של המים גבוהה מזו של הרכיבים שנוספו, כך שהרכיבים הנדיפים מתחילים להתאדות.
איור 1: תיאור המנגנון
מקדם פעילות מוגדר כיחס בין הפוגאציות של הרכיב בתערובת בפועל לפוגאציות של פתרון אידיאלי של אותו הרכב. Fugacity הוא נכס המשמש כדי להראות הבדלים בין פוטנציאלים כימיים במדינות סטנדרטיות. פאג’אציות שלב אדים יכולות לבוא לידי ביטוי במונחים של מקדם fugacity [φ: fiV = φi yi fi0V ], עם yi = שבר i בשלב האדים, ו- fi0V = fugacity מצב סטנדרטי אדים (fugacity של אדי רכיב טהור ב- T ו- P). עבור לחצים נמוכים, כמו בניסוי זה, φi = 1 ו- fi0V = P. fugacities שלב נוזלי יכול לבוא לידי ביטוי במונחים של מקדם פעילות γi: fiL = γi xi fi0L , עם xi = שבר i בשלב הנוזל, ו fi0L = fugacity מצב סטנדרטי נוזלי.
בלחץ הרוויה (Pis)של T זה, fugacity נוזלי הרכיב הטהור יהיה Pis,כי האדים והנוזל הטהורים נמצאים בשיווי משקל. מאז fugacities נוזלי הם רק פונקציות חלשות של לחץ, אנחנו יכולים להעריך את fugacity נוזלי הרכיב הטהור ב T ו- P (fi0L) כמו Pis,כל עוד ההבדל בין Pis ו- P אינו גדול. קירוב זה נקרא בדרך כלל “הזנחת תיקון פוינטינג”. אם הנסיינים משתמשים במנגנון VLE כדי למדוד את הרכבי האדים והנוזל הנמצאים בשיווי משקל, הנסיינים יכולים לחשב ישירות את מקדמי הפעילות המסופקים כדי למדוד גם P ו- T. T. יש למדוד כדי לקבוע PiS עבור כל i.
הלב של מכשיר VLE, המשמש בניסוי זה כדי לקבוע קומפוזיציות של תערובות, הוא משאבת Cottrell אשר “יורק” נוזל רותח לתוך תא מבודד היטב, שיווי משקל. שני שסתומי דגימה המופעלים מגנטית מאפשרים נסיגה של דגימות אדים נוזליות ומרוכזות. מאגר גדול מסייע לדכא פעימות לחץ במערכת כאשר שסתום הבקרה המתניע מתגמש, ומתנודות הנגרמות על ידי משאבת Cottrell. דליפה איטית יכולה לשמש ליצירת איזון בין קצב הנסיגה של האוויר לבין קצב הכניסה של האוויר כדי לשמור על לחץ מתמיד, במידת הצורך.
דרך דומה לפתור שיווי משקל נוזלי אדים היא להשתמש במגוון דגמים. החוק של ראול, החוק של דלטון, והחוק של הנרי הם כולם מודלים תיאורטיים שיכולים למצוא את נתוני ריכוז שיווי המשקל הנוזלי של האדים. כל שלושת המודלים קשורים מידתיות של לחצים חלקיים, לחץ מוחלט, ושברירי שומה של חומרים. המשוואה של וילסון הוכחה כמדויקת לנוזלים מטעים, בעוד שהיא לא מורכבת מדי. בנוסף, המודל של וילסון משלב מקדמי פעילות כדי להסביר סטייה מערכים אידיאליים.
The activity coefficients of the data do not show significant deviations from a mean value for each component (Table 1). This is as expected because for intermediate component compositions there are not large variations. However, components near 1 have γ's near 1. Low composition components have high γ's. Components highest in concentration in a mixture which will have a reduced deviation, therefore it will be closer to ideal (γ = 1). Components with lower concentrations in a mixture will have higher deviations, so their γ's will be greater than 1.
Table 1: Results of each sampling of the experimental data.
The data were fit to Wilson model parameters and the coefficients were calculated (Table 2). A simple reduction in the sum of squared residuals between experimental and Wilson equation (1) activity coefficients was used. This was achieved using Excel's solver function. The parity plot shown relates the Wilson's Equation model activity coefficients to the experimentally found activity coefficients. The experimental activity coefficients were calculated and graphically compared to the calculated model coefficients.
Table 2: Results of fitting the data to the Wilson model parameters.
(1)
The parameter values found were the best fit (Table 3). Ideally the correlation is along the y=x line; however, a significant correlation resembling the ideal scenario was found (Figure 2). The activity coefficients of the data did not show significant deviations from a mean value for each component, as expected. A reduction in the sum of squared residuals between experimental and Wilson equation activity coefficients was used with Excel's solver function. The parity plot relates the Wilson's Equation model activity coefficients to the experimentally found activity coefficients.
Table 3: Model parameters with water (a), MeOH (b), and IPA (c). The experimental values are compared to expected values.
Figure 2: Depiction of the correlation between the experimental activity coefficients and the model activity coefficients.
This experiment demonstrated the equilibration of methanol – isopropanol – water vapor-liquid mixtures at a constant P = 700 mm Hg and how to measure temperature and composition and calculate activity coefficients. The activity coefficients of the data did not significantly deviate from a mean value for each component, as expected. A reduction in the sum of squared residuals between experimental and Wilson equation activity coefficients was used with Excel's solver function. The parity plot relates the Wilson's Equation model activity coefficients to the experimentally found activity coefficients.
In the petroleum industry, distillation is the primary process for separation of petroleum products. Many oil refineries use distillation for crude oil1. Light hydrocarbons are separated from heavier particles, separating based on boiling points1. Heavy materials like gas oils collect in the lower plates, while light materials like propane and butane rise up1. Hydrocarbons, such as gasoline, jet, and diesel fuels, are separated1. This process is often repeated many times to fully separate and refine the products1. Refineries run these processes at steady state, constantly creating new products at maximum capacity, so efficiency is key1. Chemical engineers working on these processes focus on optimizing the efficiency of the production1.
Tray distillation columns are also used to separate a variety of chemical products. Ethanol is one such product. Through closely related processes, a variety of products such as fuel-grade ethanol, beer, and liquor can all be distilled2. Specific amounts of alcohol can be separated from water in order to create a specific proof2. This process is limited to reducing the percentage of water in the product, but cannot completely eliminate it2. In order to remove water completely, azeotropic distillation is required, which uses extractor chemicals to separate water from ethanol2.
Understanding the distribution of chemical components in both the vapor and liquid phase, called vapor-liquid equilibrium is essential to the design, operation, and analysis of many engineering processes. Vapor-liquid equilibrium or VLE is a state at which a pure component or mixture exists in both the liquid and vapor phases. The phases are at equilibrium meaning that there were no changes in the macroscopic properties of the system over time. Single component VLE is simple to visualize. Take for example water which is at equilibrium in the vapor and liquid phase at 100 degrees Celsius and one atm. Above this temperature water is a vapor. Below it, water is a liquid. However, engineers generally encounter processes with mixtures in equilibrium making the analysis of VLE more complex and therefore essential to process design. This video will illustrate the principles behind vapor-liquid equilibrium of mixtures and demonstrate how to analyze the VLE of a mixture in the laboratory. Finally, some applications of VLE in the chemical engineering field will be introduced.
When a heated mixture is in a vapor-liquid equilibrium, the vapor and liquid phases generally do not have the same composition. The substance with the lower boiling point will have a higher concentration in the vapor than the substance with the higher boiling point. Thus, engineers refer to components in each phase by their mole fraction where xi is the mole fraction of species i in the liquid and yi is the mole fraction of species i in the vapor phase. This relationship is often depicted using an xy curve like the one shown here for a mixture of two components which illustrates the relationship between each component in each phase. A starting point for all VLE calculations is the simple equilibrium criterion where the fugacity of the species in the vapor equals the fugacity of the species in the liquid. Fugacity is a property related to the exponential difference between the real and ideal gas Gibbs energies. The vapor phase fugacity is equal to the mole fraction of species i in the vapor phase times the pure component vapor fugacity. The expression can be simplified as the pure component vapor fugacity is approximately equal to pressure at low pressure. Liquid phase fugacities are expressed in terms of an activity coefficient, gamma. The activity coefficient is defined as the ratio of a component’s fugacity in an actual mixture to the fugacity of an ideal solution of the same composition. At the saturation vapor pressure the pure component liquid fugacity would equal the saturation vapor pressure because the pure vapor and liquid are in equilibrium there. Finally, since the liquid and vapor fugacities are equal, we can further simplify the relationship as shown which is also known as Raoult’s law. The saturation vapor pressure is often calculated using the Antoine equation where the constants A, B, and C are species-specific and can be found in the literature. Thus, if we measure the compositions of the vapor and liquid which are in equilibrium, we can directly calculate the activity coefficients by measuring temperature and pressure and therefore the saturation vapor pressure. In this experiment a ternary mixture of methanol, isopropyl alcohol and water will be investigated. Various compositions of the mixture are boiled in a VLE apparatus and the lower boiling point components vaporize and are collected in a separate container while the liquid gathers back into the initial sample vessel. Once equilibrium is reached, the liquid and condensed vapor fractions are collected and analyzed with gas chromatography. Using temperature and the liquid and vapor mole fractions the activity coefficients can be calculated. Now that you’ve been introduced to the concepts of VLE and the testing apparatus, let’s see how to carry out the experiment in the laboratory.
To start, drain any liquid out of the system into a waste flask. Keep in mind that the liquid may not completely drain. For the first run add a mixture of 50% methanol, 30% IPA and 20% water through the opening at the top. After filling the mixture, turn on the heater power and condenser water. The apparatus will require roughly 20 minutes to approach equilibrium. The system is now ready to begin the experiment.
When the sample begins boiling, release the stopper to vent the inert outlet of the system. Condensed vapor will start collecting. When equilibrium is reached, steady drips of condensed vapor and returns liquid should be observed. With the temperature stable to within 0.3 degrees for 10 minutes, collect about 1/2 milliliter of liquid in sample vials from both the condensed vapor and the boiling liquid. Drain the condensed vapor from the last sample. Then add a new sample consisting of either 20 milliliters of pure methanol or 50-50 methanol-isopropanol through the sample port. This will give a new overall composition. Reestablish the equilibrium as performed before, however expect a temperature difference from the previous sample. Repeat the equilibration and sampling procedure as before, and then collect the sample to be analyzed. Continue the experiment using different mixtures of the three components. 12 points are sufficient to determine the activity coefficients and the binary interaction coefficients. When all the mixtures have been run, shut down the system by turning off the heaters. When the apparatus begins to cool, shut off the condenser water. Finally measure the composition of each liquid and vapor sample with the gas chromatograph or GC.
Using the system temperature and the liquid and vapor mole fractions acquired from GC, calculate the activity coefficients. This first requires that the saturation pressure is calculated using the Antoine equation where the constants A, B and C for each component can be found in the literature. Now we can use the calculated activity coefficients to correlate the data to a model. We will use the Wilson equation for a ternary mixture which accounts for deviations from ideality in a mixture. The nine lambda constants are the Wilson constants which equal one when i equals j. For each ij pair, there are two different constants. Use a nonlinear regression and a standard sum of squares residual function to determine the six remaining Wilson constants using the mole fraction data from the experiment. The Wilson constants are then used to determine the expected activity coefficients for each component of each sample. Here we show the modeled activity coefficient plotted against the experimental activity coefficients. Ideally, the modeled and experimental activity coefficients would fall along the y equals x line. As you can see in general, the modeled and experimental values fit along this line showing that the model is a good fit to the real system.
Understanding and manipulating the vapor-liquid equilibrium of mixtures is a vital component to a range of processes especially separations. Distillation columns separate mixtures based on their volatility with different compositions of each component in the liquid and vapor phrases on each tray. The more volatile component is vaporized and collected at the top of the column, while the less volatile component remains liquid and is collected at the bottom. VLE data of the components of the mixture is used to determine the number of trays needed to achieve separation in a distillation column. This helps engineers optimize the separation process while keeping operating costs low. Another valuable separation technique using VLE is flash separation. Flash separation is based on the fact that a liquid at a pressure equal to or greater than its bubble point pressure flashes meaning that it partially evaporates when the pressure is reduced. The feed is preheated thus consisting of some liquid and some vapor in equilibrium. It then flows through a pressure reducing valve into the separator. The degree of vaporization and therefore the amount of the solute in the vapor or liquid phases depends on the initial state of the feed stream.
You’ve just watched Jove’s introduction to vapor-liquid equilibrium. You should now understand the concepts behind VLE, how it’s measured in the laboratory, and some of its uses in engineering processes. Thanks for watching.