Evaluation of thermophysical data, COSMO‐SAC predictions, and feed simplifications for aromatic extraction process simulation using ionic liquid [EMIM][NTf2]

COSMO-RS公司 优等 离子液体 化学 过程(计算) 碳氢化合物混合物 蒸馏 过程模拟 工艺工程 萃取蒸馏 萃取(化学) 热力学 碳氢化合物 活度系数 有机化学 计算机科学 非随机双液模型 催化作用 水溶液 物理 工程类 操作系统
作者
Chang‐Che Tsai,Adam McNeeley,Shiang‐Tai Lin,Y. A. Liu
出处
期刊:Aiche Journal [Wiley]
卷期号:69 (2) 被引量:6
标识
DOI:10.1002/aic.17916
摘要

Abstract Ionic liquids (ILs) are promising alternatives to conventional solvents for selective separation of aromatics from hydrocarbon mixtures, and their implementations depend on economic feasibility demonstrated by process simulation. Prior process modeling studies typically assume simplified hydrocarbon feeds or use the COSMO‐SAC predictive model. Our goal is to evaluate how feed simplifications and COSMO‐SAC predictions impact process modeling. We collect experimental data for 1‐Ethyl‐3‐methylimidazolium bis(trifluoromethylsulfonyl)imide ([EMIM][NTf2]) from the ILThermo database to regress UNIQUAC model binary interaction parameters for 17 hydrocarbons. We find that feed simplifications tend to significantly underpredict process energy requirements and fail to reveal important details in the extractive distillation section of the process. COSMO‐SAC predictions underpredict activity coefficient of aliphatics in [EMIM][NTf2] by a large margin, which leads to lower aromatic‐aliphatic selectivities and overprediction of process energy requirements. It is significant enough to lead to the conclusion of process infeasibility in the case of [EMIM][NTf2].

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Owen应助含蓄戾采纳,获得10
刚刚
Ava应助奇奇采纳,获得10
3秒前
小马甲应助MsFelinus采纳,获得10
4秒前
5秒前
zzzzzz发布了新的文献求助10
6秒前
fufufuf发布了新的文献求助10
6秒前
暴躁的花发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
OKC发布了新的文献求助10
7秒前
shane完成签到 ,获得积分10
8秒前
蜜汁章鱼丸完成签到 ,获得积分10
8秒前
FashionBoy应助最好的我们采纳,获得10
9秒前
乐乐应助yyy采纳,获得10
10秒前
陈诚完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
Chris学长完成签到,获得积分10
11秒前
QYA发布了新的文献求助10
11秒前
luchang123qq发布了新的文献求助10
12秒前
zzzzzz完成签到,获得积分10
13秒前
14秒前
14秒前
14秒前
15秒前
含蓄戾发布了新的文献求助10
16秒前
小闫同学完成签到 ,获得积分10
16秒前
17秒前
17秒前
Wearnn发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
RR完成签到,获得积分10
19秒前
fufufuf完成签到,获得积分20
19秒前
Aoyang完成签到,获得积分10
20秒前
lxl发布了新的文献求助10
20秒前
小夏发布了新的文献求助10
20秒前
隐形曼青应助称心鸵鸟采纳,获得10
21秒前
123发布了新的文献求助10
21秒前
24秒前
24秒前
26秒前
28秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
适配Micro-LED色转换的高兼容性量子点负性光刻胶制备与工艺研究 500
Direct and Iterative Linear System Solvers 500
Vander's Renal Physiology第10版 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7309426
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8926516
关于积分的说明 18918829
捐赠科研通 6971669
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3212964
关于科研通互助平台的介绍 2381418
邀请新用户注册赠送积分活动 2190803