Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Khoa Học Tự Nhiên
Hoá học
Prediction of vapor-liquid equilibria of binary mixtures using quantum calculations and activity coefficient models
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Prediction of vapor-liquid equilibria of binary mixtures using quantum calculations and activity coefficient models
Mai Lan
90
5
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
In this work, the conductor-like screening model COSMO-SAC (segment activity coefficient) obatained from the density functional theory calculations DFT-VWN-BP with basis set DNP (double numerical basis set augmented with polarization function). The molecular-single sigma profiles were generated by using COSMO calculations. | Journal of Chemistry, Vol. 47 (5), P. 547 - 551, 2009 PREDICTION OF VAPOR-LIQUID EQUILIBRIA OF BINARY MIXTURES USING QUANTUM CALCULATIONS AND ACTIVITY COEFFICIENT MODELS Received 2 May 2008 PHAM VAN TAT Department of Chemistry, University of Dalat ABSTRACT In this work, the conductor-like screening model COSMO-SAC (segment activity coefficient) obatained from the density functional theory calculations DFT-VWN-BP with basis set DNP (double numerical basis set augmented with polarization function). The molecular-single sigma profiles were generated by using COSMO calculations. The vapor-liquid equilibria (VLE) for three binary mixtures water(1) - ethanol(2), methanol(1) - benzene(2) and toluene(1) chlorobenzene(2) were calculated from these sigma profiles. The VLE data of these mixtures turn out to be in good agreement with experimental data as far as such data resulting from the activity coefficient models Wilson [1] and NRTL (non-random two-liquid) [2]. RMS error, mean relative deviation of pressure (MRDp) and mean deviation of vapor composition (MDy) are less than 0.087, 9.052 and 0.065, respectively. Keywords: Vapor-liquid equilibria, conductor-like screening model COSMO-SAC. I - INTRODUCTION Prediction of vapor-liquid equilibria is a important goal in physical chemistry and chemical engineering. Reliable information of vapor-liquid equilibria is most decisive for developing the usual liquid fuels. The experimental measurement of VLE can be expensive and sometimes highly challenging in several industrial applications. Recent years, trustworthy theoretical methods based on ab initio quantum calculations [3, 4] and Gibbs ensemble Monte Carlo simulation technique [5, 6] are thus very desirable. The theoretical methods conductor-like screening model for real solvents COSMO-RS proposed by Klamt et al. [3] and the conductor-like screening model COSMO-SAC (segment activity coefficient) developed by Lin et al. [4] were used for prediction of vapor-liquid and .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
SMOOTHING, FILTERING AND PREDICTION: ESTIMATING THE PAST, PRESENT AND FuTuRE
SRAM IDT7026 SEU prediction and on orbit validation
Multi-regression prediction model for surface roughness and tool wear in turning novel aluminum alloy (LM6)/fly ash composite using response surface and central composite design methodology
FreeContact: Fast and free software for protein contact prediction from residue co-evolution
Cellular network traffic prediction using exponential smoothing methods
Hypergraph and protein function prediction with gene expression data
Performance analysis of stock market prediction techniques
Traffic flow prediction model based on neighbouring roads using neural network and multiple regression
Performance analysis of a real time adaptive prediction algorithm for traffic congestion
A novel method to improve the speed and the accuracy of location prediction algorithm of mobile users for cellular networks
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.