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Universidade do Estado do Rio de Janeiro Instituto de Química Departamento de Físico-Química Prof.: Angela Rocha, Márcio Paredes e Pedro Alijó Equilíbrio Líquido-Líquido Binário Grupo: Diogo Duarte Gabriele Vitorino Nathalia Zhou Rafaela Nepomuceno Sumário 1. Introdução ................................................................................................................. 4 2. Objetivo .................................................................................................................... 7 3. Metodologia .............................................................................................................. 7 3.1. Materiais ............................................................................................................ 7 3.2. Reagentes .......................................................................................................... 7 3.3. Procedimento Experimental ............................................................................... 8 4. Resultados e Discussões ......................................................................................... 9 4.1. Modelagem ...................................................................................................... 12 4.2. Análise de Sensibilidade Paramétrica .............................................................. 14 4.3. Previsão do equilíbrio líquido-líquido-vapor e do equilíbrio líquido-vapor. ....... 15 5. Conclusão ............................................................................................................... 17 6. Referências Bibliográficas ...................................................................................... 18 Anexo I : Rotina computacional implementada em SCILAB .......................................... 19 Anexo II: Dados obtidos computacionalmente .............................................................. 28 Índice de figuras Figura 1: Estabilidade da mistura [3]. .............................................................................. 4 Figura 2: Três tipos de diagrama de solubilidade líquido/líquido a pressão constante [1]. ........................................................................................................................................ 5 Figura 3:Comparação entre os dados experimentais da prática e da literatura. ........... 11 Figura 4: Comparação entre os dados experimentais e os obtidos via modelo. ........... 13 Figura 5: Sensibilidade dos parâmetros de interação binária, A12 e A21, em relação às perturbações de ±1%, ±3% e ±5%. ............................................................................... 14 Figura 6: Diagrama de blocos do algoritmo ................................................................... 16 Figura 7: Gráfico da curva de equilíbrio líquido-líquido com o equilíbrio líquido-vapor . 17 Índice de tabelas Tabela 1:Volumes de EGME adicionados durante o procedimento. ............................... 8 Tabela 2: Cálculos para a determinação da fração molar da mistura binária. ................. 9 Tabela 3: Cálculos para a determinação da fração molar da mistura binária (continuação). ................................................................................................................. 9 Tabela 4: Dados de fração molar de EGME provindos da literatura [2]. ....................... 10 Tabela 5:Parâmetros de interação binária calculados pelo modelo. ............................. 12 Tabela 6: Previsão do equilíbrio líquido-líquido-vapor segundo modelo. ...................... 15 Tabela 7: Frações molares do EGME nas fases alfa e beta. ........................................ 28 Tabela 8: Frações molares do líquido e vapor no equilíbrio líquido-líquido-vapor. ....... 29 4 1. Introdução Muitos pares de espécies químicas, quando misturados em uma certa faixa de composições para formar uma única fase líquida, podem não satisfazer o critério de estabilidade. Consequentemente, nessa faixa de composições, tais sistemas se dividem em duas fases líquidas com composições diferentes, uma vez que o estado bifásico é mais estável quando comparado ao monofásico. Se as fases estão em equilíbrio termodinâmico, o fenômeno é um exemplo de equilíbrio líquido-líquido (ELL) [1]. O critério de estabilidade está relacionado com a energia de Gibbs livre do sistema. A diferença entre a energia livre de Gibbs da mistura e a dos componentes em seu estado puro, dG, diz que quando dG ≤ 0, tem-se o sistema monofásico estável. Caso contrário, ou seja, para dG > 0, a homogeneidade do sistema torna-se instável, tendo o mesmo separado em duas ou mais fases, diminuindo a energia livre de Gibbs e tendendo à estabilidade. A energia livre de mistura (ΔGmist) a temperatura e pressão constantes pode variar de acordo a composição da mistura, de acordo com os gráficos da figura 1 [3]. Figura 1: Estabilidade da mistura [3]. Analisando os gráficos acima, constata-se que em (a), ΔGmist < 0 independente da composição escolhida para análise, logo os dois líquidos são completamente miscíveis na pressão e temperatura especificadas. Em (b), ΔGmist > 0 independente da composição escolhida para análise, logo os dois líquidos são imiscíveis na pressão e 5 temperatura especificadas. Em (c), ΔGmist < 0 independente da composição escolhida para análise, logo os dois líquidos são miscíveis. Entretanto, se a composição da mistura está no intervalo entre x1 e x 2, ao traçar uma reta entre essas duas composições, os pontos dessa reta terão ΔGmist menor do que se estivessem na curva. Com isso, a mistura se separa em duas fases [3]. Os critérios de equilíbrio para o equilíbrio líquido-líquido são, especificamente, uniformidade de temperatura, pressão e da fugacidade de cada espécie química ao longo de ambas. Para o equilíbrio líquido-líquido em um sistema com N espécies a temperatura e pressão uniformes, identifica-se as fases líquidas pelos sobrescritos α e β [1]. Pela igualdade entre as fugacidades, introduzindo o coeficiente de atividade e admitindo que cada espécie pura existe como líquido na temperatura do sistema, tem- se que: 𝑥𝑖 𝛼 . 𝛾𝑖 𝛼 = 𝑥𝑖 𝛽 . 𝛾𝑖 𝛽 (1) Através da regra das fases, uma mistura binária terá dois graus de liberdade. Contudo, como a pressão já foi especificada só restará um grau de liberdade. Portanto, o sistema será especificado apenas determinando a temperatura ou a composição. Logo, o equilíbrio líquido-líquido pode ser representado em um diagrama de solubilidade de temperatura versus composição [1]. Figura 2: Três tipos de diagrama de solubilidade líquido/líquido a pressão constante [1]. Para um sistema binário parcialmente miscível têm-se os diagramas representados na figura 2. É possível observar que à medida que se altera a 6 temperatura de interesse a miscibilidade é modificada. Tem-se a temperatura máxima de miscibilidade denominada temperatura consoluta superior (TCSS), nesse caso Tu, e a temperatura mínima de miscibilidade denominada temperatura consoluta inferior (TCIS), nesse caso TL [1]. Os pontos consolutos são estados limites do equilíbrio bifásico nos quais todas as propriedades das duas fases são idênticas. Acima do TCSS e abaixo do TCIS estão presentes apenas uma fase líquida. Os coeficientes de atividade, 𝛾𝑖 𝛼 e 𝛾𝑖 𝛽 vêm da mesma função de Gibbs de excesso, sendo funções idênticas distinguidas matematicamente somente pelas frações molares das quais elas são funções [1]. Além do mais, são a única contribuição termodinâmica para o cálculo do equilíbrio líquido-líquido. Assim, a escolha de uma expressão que se adeque às várias característicasdo sistema é essencial para um cálculo apurado do referido equilíbrio. No presente trabalho, o modelo escolhido para descrever o fenômeno é o modelo de composição local UNIQUAC. Tal modelo leva em consideração duas contribuições: uma combinatorial, para levar em conta as diferenças de tamanho e de forma das moléculas, e uma residual, que leva em conta as interações moleculares [1]. A expressão, tal como é utilizada na programação, segue abaixo: 𝑙𝑛𝛾𝑖 = 𝑙𝑛𝛾𝑖 𝑐 + 𝑙𝑛𝛾𝑖 𝑅 (2) 𝑙𝑛𝛾𝑖 𝑐 = 1 − 𝐽𝑖 + 𝑙𝑛𝐽𝑖 − 5. 𝑞𝑖. (1 − 𝐽𝑖 𝐿𝑖 + 𝑙𝑛 𝐽𝑖 𝐿𝑖 ) (3) 𝑙𝑛𝛾𝑖 𝑅 = 𝑞𝑖 (1 − 𝑙𝑛𝑠𝑖 − ∑ 𝜃𝑗𝑗 𝜏𝑖𝑗 𝑠𝑗 ) (4) 𝜃𝑖 = 𝑥𝑖𝑞𝑖 ∑ 𝑥𝑗𝑞𝑗𝑗 (5) 𝐽𝑖 = 𝑟𝑖 ∑ 𝑟𝑗𝑥𝑗𝑗 (6) 𝐿𝑖 = 𝑞𝑖 ∑ 𝑞𝑗𝑥𝑗𝑗 (7) 𝑠𝑖 = ∑ 𝜃𝑙𝜏𝑙𝑖𝑙 (8) 7 𝜏𝑖𝑗 = 𝑒𝑥𝑝 ( −𝐴𝑖𝑗 𝑅.𝑇 ) (9) Os parâmetros r e q podem ser obtidos na literatura sendo, respectivamente, 0,920 e 1,400 para água e 5,517 e 4,988 para o EGME [4]. Para o equilíbrio líquido-líquido-vapor, também observado nesse experimento, admitiu-se válido a lei de Raoult, sendo regido pela expressão [1]: 𝑥𝑖 𝛼 . 𝛾𝑖 𝛼. 𝑃𝑖 𝑠𝑎𝑡 = 𝑦𝑖. 𝑃 (10) 2. Objetivo O objetivo do presente trabalho é construir o diagrama de miscibilidade de dois líquidos parcialmente miscíveis em função da temperatura com os dados obtidos experimentalmente. Para além, realizar a modelagem do equilíbrio líquido-líquido, avaliando a sensibilidade dos parâmetros de interação binária do modelo e antecipar o comportamento do equilíbrio líquido-líquido-vapor e equilíbrio líquido-vapor. 3. Metodologia 3.1. Materiais ● 1 Bureta de 50 mL; ● 1 Garra para bureta; ● 1 Termômetro digital; ● 1 Pipeta volumétrica de 20 mL; ● 1 Pera; ● 1 Erlenmeyer de 125 mL; ● 1 Placa de aquecimento; ● 1 Agitador magnético. 3.2. Reagentes ● Etileno glicol monobutil éter (2- butóxi-etanol); ● Água destilada. 8 3.3. Procedimento Experimental Inicialmente foram adicionados 40 mL de água e 5 mL de etileno glicol monobutil éter (EGME) ao erlenmeyer. Essa mistura foi aquecida e submetida a agitação constante até que se observou a formação de duas fases, indicada pelo turvamento da solução. Nesse momento, a temperatura foi anotada e a mistura retirada do aquecimento para esfriar até que se observou apenas uma fase novamente (desturvação) e anotou-se também essa temperatura. Novas quantidades de etileno glicol monobutil éter foram sendo adicionadas e o procedimento foi sendo repetido até o final. A tabela com as quantidades de etileno glicol monobutil éter que foram adicionadas segue na tabela 1. Tabela 1:Volumes de EGME adicionados durante o procedimento. Volume final de EGME (mL) Volume de acréscimo de EGME (mL) Volume de água (mL) 5,00 - 40,00 6,00 1,00 40,00 11,00 5,00 40,00 19,00 8,00 40,00 29,00 10,00 40,00 44,00 15,00 40,00 55,00 11,00 40,00 Por fim, para determinar a temperatura do equilíbrio líquido-líquido-vapor, a mistura foi aquecida, com a rolha levemente apoiada no erlenmeyer, lentamente até ocorrer o início da ebulição, sempre pausando a agitação para observar a evolução de bolhas, resfriando a mistura e percebendo a diminuição da temperatura até que a ebulição parasse. 9 4. Resultados e Discussões Ao término da realização do experimento, os dados obtidos foram coletados para que fosse possível a realização dos cálculos referentes às frações molares da mistura binária fazendo uso das massas molares e massas específicas de cada componente (MMEGME = 118,18 g/mol; MMÁgua = 18,03 g/mol; ρEGME = 0,9015 g/mL; ρÁgua = 9982 g/mL, sendo as duas últimas referenciadas a 20 ºC). Os resultados encontram-se na tabela que segue. Tabela 2: Cálculos para a determinação da fração molar da mistura binária. Volume EGME (mL) Volume Água (mL) Temp. Turvação (K) Temp. Desturvação (K) Temp. Média (K) Massa EGME (g) Massa Água (g) 5,0 40,0 338,15 337,85 338 4,5075 39,928 6,0 40,0 330,15 329,95 330,05 5,409 39,928 11,0 40,0 321,25 321,35 321,3 9,9165 39,928 19,0 40,0 319,05 318,85 318,95 17,1285 39,928 29,0 40,0 319,65 319,45 319,55 26,1435 39,928 44,0 40,0 323,65 323,25 323,45 39,666 39,928 55,0 40,0 331,15 330,95 331,05 49,5825 39,928 Tabela 3: Cálculos para a determinação da fração molar da mistura binária (continuação). Quantidade de matéria EGME (mol) Quantidade de matéria Água (mol) Fração molar EGME Fração molar Água 0,038140971 2,214531337 0,016931434 0,983068566 0,045769166 2,214531337 0,020249151 0,979750849 0,083910137 2,214531337 0,036507406 0,963492594 0,144935691 2,214531337 0,061427301 0,938572699 0,221217634 2,214531337 0,090821196 0,909178804 0,335640548 2,214531337 0,131614873 0,868385127 0,419550685 2,214531337 0,15927776 0,84072224 Com os dados dispostos, a primeira comparação realizada foi entre os resultados experimentais da prática e os experimentais disponíveis na literatura [2]. Os dados disponíveis na literatura estão dispostos em fração mássica, sendo preciso uma mudança para fração molar para que a comparação pudesse ser feita de maneira correta. Tal mudança segue a equação genérica para mistura binária: 10 𝑥𝑖 = 𝑤𝑖 𝑀𝑖 ⁄ 𝑤𝑖 𝑀𝑖 ⁄ + 𝑤𝑗 𝑀𝑗 ⁄ (11) em que xi é a fração molar do componente i, wi a fração mássica do componente i, Mi a massa molar do componente i, wj a fração mássica do componente j e Mj a massa molar do componente j. Tabela 4: Dados de fração molar de EGME provindos da literatura [2]. Temperatura (K) Fração molar da fase alfa Fração molar da fase beta 323,18 0,032958174 0,099891451 324,19 0,029616211 0,110336423 324,92 0,026799511 0,118917111 326,12 0,025598329 0,121377127 327,14 0,024234104 0,184781674 328,07 0,023451505 0,138935788 329,17 0,02306245 0,139655769 330,13 0,021063112 0,154612004 331,14 0,019927453 0,158504864 333,10 0,020153557 0,158936992 335,17 0,019476773 0,164265712 337,01 0,018247813 0,176037886 338,99 0,018395971 0,179776891 341,00 0,017547074 0,183595254 342,94 0,017970612 0,194031561 11 Figura 3:Comparação entre os dados experimentais da prática e da literatura. Como é possível constatar, há certa coerência entre os dados obtidos experimentalmente e os fornecidos pela literatura. Observa-se também que, para temperaturas mais baixas, próximas à temperatura consoluta inferior, os dados da literatura tendem a falhar, não fechando a curva de forma contínua. Tal tendência será observada mais adiante com os dados obtidos pelo modelo. Na parte esquerda do gráfico, correspondente a fase alfa, há uma concomitância maior entre os dados, o que não é observado na parte direita, correspondente a fase beta, na qual os dados distam entre si. É notável também que os dados da literatura para a fase beta não são tão regulares quanto os da fase alfa, podendo observar certa disparidade entre os mesmos. 12 4.1. Modelagem Paraa modelagem do equilíbrio líquido-líquido em questão, como já fora exposto na introdução, fez-se o uso do modelo UNIQUAC para o cálculo do coeficiente de atividade. Em um primeiro momento, foi preciso uma estratégia de modelagem para a determinação dos parâmetros de interação binária A12 e A21. Para tal, utilizando três pares dos dados obtidos experimentalmente, excetuando-se o referente à temperatura consoluta inferior, para a fase alfa e beta como dados de entrada e dando um chute para as duas incógnitas em questão, A12 e A21, foi possível, através da função objetiva (1) e utilizando-se a função fsolve do Scilab, a determinação das mesmas. Como dados de entrada para o cálculo, além das frações molares já mencionadas, utilizou-se as temperaturas ajustadas, sendo definidas como a média entre as temperaturas dos extremos, obtendo, dessa forma, três pares de temperaturas. Tabela 5:Parâmetros de interação binária calculados pelo modelo. Temperaturas para os parâmetros (K) A12 A21 338,00 -1210,5116 2914,9378 330,05 -1350,8036 3032,8444 321,30 -1337,9762 2846,4538 A posteriori, realizou-se o ajuste polinomial (linear) dos parâmetros a fim de se obter os coeficientes da reta de ajuste. Vale ressaltar que ao traçar de forma linear, há um erro no ajuste, que é compensado pelo modelo. O referido ajuste encontra-se incluído na rotina de programação. Com os parâmetros de interação binária calculados, foi possível, então, o cálculo das frações molares do EGME nas fase alfa e beta através do modelo. Tendo em vista a mesma função objetiva utilizada para a determinação dos parâmetros de interação binária e sendo agora as frações molares, x1α e x1β, incógnitas, através de um chute dentro da faixa dos dados experimentais e variando-se a temperatura numa faixa considerável para que fosse possível a constatação de que houvesse a formação de 13 uma “ilha”, foi possível o cálculo das frações molares (Anexo II). Novamente, o uso da função fsolve foi requerido e tal procedimento pode ser contemplado no anexo I. Com os referidos dados, foi possível plotar o gráfico que segue com o intuito de comparar os dados obtidos experimentalmente com os calculados via modelo. Figura 4: Comparação entre os dados experimentais e os obtidos via modelo. Como é possível observar e como já foi relatado na primeira comparação entre os dados experimentais e os fornecidos pela literatura, para temperaturas baixas próximas à consoluta inferior, o modelo tende a falhar, uma vez que os parâmetros de interação binária não são bem definidos e tendem a extrapolar, resultando em uma não continuidade da curva. Fora isso, é notório que para as demais temperaturas o modelo apresenta resultados satisfatórios, com valores que se aproximam dos obtidos experimentalmente. 14 4.2. Análise de Sensibilidade Paramétrica A análise de sensibilidade paramétrica, que tem por intuito a averiguação da confiabilidade dos resultados obtidos através da modelagem, foi realizada perturbando- se os parâmetros de interação binária em 1%, 3% e 5% para mais e para menos. A sensibilidade dos resultados pôde ser observada no gráfico que segue. Figura 5: Sensibilidade dos parâmetros de interação binária, A12 e A21, em relação às perturbações de ±1%, ±3% e ±5%. De modo geral, é possível observar que a sensibilidade dos parâmetros às perturbações foi pequena, tendo pequena disparidade quanto ao valor original. Para a região de menores temperaturas contatou-se que, para temperaturas próximas à consoluta inferior, houve um erro associado já que, como já fora mencionado, o modelo é falho e não prevê de forma confiável os parâmetros de interação binária. 15 4.3. Previsão do equilíbrio líquido-líquido-vapor e do equilíbrio líquido- vapor. Após atingir todas as temperaturas referentes aos volumes de EGME adicionados, deixou-se que o aquecimento prosseguisse até que fosse possível observar as primeiras bolhas formadas. Tal fato constatou que o equilíbrio trifásico fora atingindo, havendo a existência de duas fases líquidas em equilíbrio com uma fase vapor, caracterizando-se o equilíbrio líquido-líquido-vapor. Segundo a regra das fases, um problema de equilíbrio trifásico apresenta apenas um grau de liberdade. Porém, como a pressão fora especificada, o sistema binário tornou-se invariante, podendo-se escolher qualquer composição para determinar a temperatura do equilíbrio trifásico. A modelagem de previsão do equilíbrio líquido-líquido-vapor foi feita a partir das equações de equilíbrio líquido-vapor (10) e líquido-líquido (1) como apresentado na introdução. A média entre as temperaturas de ida e volta do ponto em que se atingiu o equilíbrio trifásico, 371,175 K (97,85 oC), foi utilizada como chute para obtenção dos dados referentes ao equilíbrio. Já os chutes para as frações molares da fase alfa e beta foram retirados dos dados obtidos para o equilíbrio líquido-líquido para uma temperatura próxima a temperatura de chute, e o chute para a fração molar da fase vapor foi um valor intermediário aos chutes das frações molares das fases alfa e beta. Assim como nos cálculos anteriores, a função fsolve foi requerida e o procedimento de cálculo segue no anexo I. Os resultados obtidos seguem. Tabela 6: Previsão do equilíbrio líquido-líquido-vapor segundo modelo. Temperatura do ELLV (K) Fração molar da fase alfa Fração molar da fase beta Fração molar do vapor 372,43068 0,0046312 0,3174209 0,0293847 De forma complementar, o equilíbrio líquido-vapor também foi observado e a modelagem do seu comportamento se deu através de uma rotina de cálculo de BOL T, na qual especificou-se as frações molares líquidas e a pressão, obtendo-se as frações 16 molares da fase valor e as temperaturas. O cálculo se deu de forma iterativa, utilizando-se um laço for para variar as frações molares líquidas e um laço while o cálculo das frações molares do vapor e da temperatura. A seguir apresenta-se o gráfico do equilíbrio líquido-líquido com o equilíbrio líquido-vapor e toda rotina computacional citada segue simplificada no fluxograma, bem como no anexo I. Figura 6: Diagrama de blocos do algoritmo 17 Figura 7: Gráfico da curva de equilíbrio líquido-líquido com o equilíbrio líquido-vapor Delimitada pelos asteriscos cianos e pela linha contínua preta encontra-se a região de equilíbrio líquido-vapor, sendo a linha preta representativa do equilíbrio entre as três fases (xα, xβ e y). Na região delimitada pela mesma linha contínua preta e pelos círculos azuis encontra-se o equilíbrio líquido-líquido. 5. Conclusão Após todos os cálculos foi possível constatar que o experimento em questão, quando realizado de maneira cuidadosa, possibilita predizer, de forma confiável, o equilíbrio líquido-líquido entre dois líquidos parcialmente miscíveis em função da temperatura. Além do mais, também foi possível a previsão do comportamento do equilíbrio líquido-líquido-vapor e líquido-vapor. 18 Adicionalmente, o modelo UNIQUAC escolhido para a modelagem do fenômeno se apresentou satisfatório, apresentando pouca sensibilidade quanto às perturbações em seus parâmetros de interação binária. 6. Referências Bibliográficas [1] SMITH, J. M.; NESS, H. C. Van; ABBOTT, M. M. Introdução à Termodinâmica da Engenharia Química. 7a ed. [S.l.]: LTC, 2007. [2] KIM, K. Y.; LIM, K.-H. Fits of Scaling and UNIQUAC Equations to Liquid- Liquid Equilibrium (LLE) Phase Compositions of the Binary Amphiphile 2- Butoxyethanol (1) + Water (2) Measured by the Phase Volume Method. J. Chem. Eng. Data, 2001. v. 46, n. 4, p. 967–973. [3] Apuntes Científicos. Universidad del Valle de México Coyoacán. Soluciones Binarias y Miscibilidad Parcial. Disponível em: http://apuntescientificos.org/binariasuvm.html[4] CHIAVONE-FILHO, O.; PROUST, P.; RASMUSSEN, P. Vapor-Liquid Equilibria for Glycol Ether + Water Systems. J. Chem. Eng. Data 1993, 38, p. 128–131. http://apuntescientificos.org/binariasuvm.html 19 Anexo I: Rotina computacional implementada em SCILAB clc clear //.ELL B - equilíbrio líquido-líquido binário (água/EGME) - efeito da temperatura. // xi_alfa * gammai_alfa = xi_beta * gammai_beta //Componente 1 -> EGME //Componente 2 -> água //Curva de solubilidade// T_turvacao = [65;57;48.1;45.9;46.5;50.5;58] //ºC T_turvacao = T_turvacao + 273.15 //K T_desturvacao = [64.7;56.8;48.2;45.7;46.3;50.1;57.8] //ºC T_desturvacao = T_desturvacao + 273.15 //K R = 8.314 //Cte. Universal dos gases V_agua = 40 //mL V_EGME = [5;6;11;19;29;44;55] //mL MM_agua = 18.03 //g/mol MM_EGME = 118.18 //g/mol rho_agua = 0.9982 //g/mL rho_EGME = 0.9015 //g/mL m_agua = rho_agua.*V_agua //Massa de água m_EGME = rho_EGME.*V_EGME //Massa de EGME n_agua = m_agua./MM_agua //Quantidade de matéria de água n_EGME = m_EGME./MM_EGME //Quantidade de matéria de EGME z_agua = n_agua./(n_agua+n_EGME) //Composiçao global de água z_EGME = n_EGME./(n_agua+n_EGME) //Composiçao global de EGME T = (T_turvacao + T_desturvacao)./2 //Temperatura média não ajustada nT = length(T) for i = 1:(nT-1)/2 Temp(i) = (T(i)+T(nT-i))/2; //Temperatura ajustada end //Dados experimentais literatura - Journal of Chemical and Engineering Data, Vol. 46, No. 4, 2001 Temperatura = [323.18; 324.19; 324.92; 326.12; 327.14; 328.07; 329.17; 330.13; 331.14; 333.1; 335.17; 337.01; 338.99; 341; 342.94] x_EGME_alfa = [0.032958174; 0.029616211; 0.026799511; 0.025598329; 0.024234104; 0.023451505; 0.02306245; 0.021063112; 0.019927453; 0.020153557; 0.019476773; 0.018247813; 0.018395971; 0.017547074; 0.017970612] x_EGME_beta = [0.099891451; 0.110336423; 0.118917111; 0.121377127; 0.184781674; 0.138935788; 0.139655769; 0.154612004; 0.158504864; 0.158936992; 0.164265712; 0.176037886; 0.179776891; 0.183595254; 0.194031561] scf(0) //plot(z_EGME,T,'k-o') //plot(z_EGME,Temp, 'b-*') //xtitle('Fração molar vs. Temperatura', 'Fração molar global', 'Temperatura (K)') //legend('Temperatura nao ajustada', 'Temperatura ajustada') 20 plot(z_EGME, T, 'ro') plot([x_EGME_alfa, x_EGME_beta], Temperatura', 'go') xtitle("Comparação dos resultados experimentais com os experimentais da literatura", "Fração molar de EGME", "Temperatura (K)") legend("Experimental", "Literatura") //Cálculo dos parâmetros binários de interação A12 e A21// r = [5.517;0.920]' // EGME, Agua q = [4.988;1.400]' // EGME, Agua function gama=UNIQUAC(A, x, T) for i = 1:2 for j = 1:2 soma_j1 = 0 for k = 1:2 soma_j1 = soma_j1 + (x(k)*r(k)) end phi(j) = (x(j)*r(j))/soma_j1 J(j) = r(j)/soma_j1 end for j = 1:2 soma_j2 = 0 for k = 1:2 soma_j2 = soma_j2 + (x(k)*q(k)) end theta(j) = (x(j)*q(j))/soma_j2 J_L(j) = r(j)/soma_j1/(q(j)/soma_j2) end tau = ones(2,2) tau(1,2) = exp(-A(1)./(R*T)) tau(2,1) = exp(-A(2)./(R*T)) s = 0 for j = 1:2 s = s + (theta(j)*tau(j,i)) end soma_j3 = 0 for j = 1:2 sj = 0 for k = 1:2 sj = sj + (theta(k)*tau(k,j)) end soma_j3 = soma_j3 + (theta(j)*tau(i,j))/sj end gamma_comb(i) = exp(1 - J(i) + log(J(i)) - 5*q(i)*(1 - J_L(i) + log(J_L(i)))) gamma_res(i) = exp(q(i)*(1 - log(s) - soma_j3)) end gama = gamma_comb.*gamma_res endfunction //Função objetiva - x_alfa.gamma_alfa-x_beta.gamma_beta = 0// function pa=parametros_UNIQUAC(A, x_alfa, x_beta, T) gamma_alfa = UNIQUAC(A, x_alfa, T) gamma_beta = UNIQUAC(A, x_beta, T) for i = 1:2 pa(i) = x_alfa(i)*gamma_alfa(i)-x_beta(i)*gamma_beta(i) end endfunction x1_alfa_z = [0.016931434; 0.020249151; 0.036507406] //z_EGME(1); z_EGME(2); z_EGME(3) x2_alfa_z = 1 - x1_alfa_z x_alfa = [x1_alfa_z,x2_alfa_z] 21 x1_beta_z = [0.15927776; 0.131614873; 0.090821196] //z_EGME(7); z_EGME(6); z_EGME(5) x2_beta_z = 1 - x1_beta_z x_beta = [x1_beta_z,x2_beta_z] chute_A12_A21 = [0;0] n = length(x_alfa)/2 for i = 1:n chute_x_alfa = x_alfa(i,:) //Pegar cada elemento de linha da matrix x_alfa(2x2) para todas as colunas. chute_x_beta = x_beta(i,:) [A12_A21,res,info] = fsolve(chute_A12_A21, list(parametros_UNIQUAC, chute_x_alfa, chute_x_beta, Temp(i))) if info <> 1 then disp(info), pause end A12(i) = A12_A21(1) A21(i) = A12_A21(2) disp(res,"Resíduos") end disp(T(1:n), 'Temperaturas para os parâmetros') disp(A12, 'A12') disp(A21, 'A21') disp("-------------------------------------------------------------") //Obtendo-se A12 e A21, pode-se plotar e achar uma reta de ajustE.// [a,b] = reglin(Temp',A12'); coef_A12 = [0; a; b]; //coeficientes da reta polinomial (linear) de ajuste para A12. [a,b] = reglin(Temp',A21'); coef_A21 = [0; a; b]; //coeficientes da reta polinomial (linear) de ajuste para A21. clear a b //Função para o parâmetro do modelo// function a=A12_A21(T, coef_A12, coef_A21) A12 = coef_A12(1)*T^2 + coef_A12(2)*T + coef_A12(3) A21 = coef_A21(1)*T^2 + coef_A21(2)*T + coef_A21(3) a = [A12;A21] endfunction //Determinação do coeficiente de atividade pelo modelo UNIQUAC// function calc_gama=UNIQUAC_novo(x, T, A) tau_novo = ones(2,2) tau_novo(1,2) = exp(-A(1)./(R*T)) tau_novo(2,1) = exp(-A(2)./(R*T)) for i = 1:2 for j = 1:2 soma_j1 = 0 for k = 1:2 soma_j1 = soma_j1 + (x(k)*r(k)) end phi(j) = (x(j)*r(j))/soma_j1 J(j) = r(j)/soma_j1 end for j = 1:2 soma_j2 = 0 for k = 1:2 soma_j2 = soma_j2 + (x(k)*q(k)) end theta(j) = (x(j)*q(j))/soma_j2 J_L(j) = r(j)/soma_j1/(q(j)/soma_j2) end 22 s = 0 for j = 1:2 s = s + (theta(j)*tau_novo(j,i)) end soma_j3 = 0 for j = 1:2 sj = 0 for k = 1:2 sj = sj + (theta(k)*tau_novo(k,j)) end soma_j3 = soma_j3 + (theta(j)*tau_novo(i,j))/sj end gamma_comb(i) = exp(1 - J(i) + log(J(i)) - 5*q(i)*(1 - J_L(i) + log(J_L(i)))) gamma_res(i) = exp(q(i)*(1 - log(s) - soma_j3)) end calc_gama = gamma_comb.*gamma_res endfunction //Função objetiva// function f=ELLB(xalfa_xbeta, T, A) xalfa = [xalfa_xbeta(1); 1-xalfa_xbeta(1)] xbeta = [xalfa_xbeta(2); 1-xalfa_xbeta(2)] gammaalfa = UNIQUAC_novo(xalfa, T, A) gammabeta = UNIQUAC_novo(xbeta, T, A) for i = 1:2 f(i) = xalfa(i)*gammaalfa(i)-xbeta(i)*gammabeta(i) end endfunctionchute_xalfa_xbeta = [0.007; 0.25] //chutes dentro dos limites T_grafico = 317:373 for i = 1:length(T_grafico) A = A12_A21(T_grafico(i), coef_A12, coef_A21) [x_alfa_beta, resi, info] = fsolve(chute_xalfa_xbeta, list(ELLB, T_grafico(i), A)) if info <> 1 then disp("info não é 1"), pause end disp(resi, "Resíduos") x1alfa(i) = x_alfa_beta(1) x1beta(i) = x_alfa_beta(2) xalfabeta = [x1alfa,x1beta] x_alfabeta = [xalfabeta(i,1);xalfabeta(i,2)] [xalfa_beta, resid, info] = fsolve(x_alfabeta, list(ELLB, T_grafico(i), A)) if info <> 1 then disp("info nao é 1"), pause end x1_alfa(i) = xalfa_beta(1) x1_beta(i) = xalfa_beta(2) disp(resi, "Resíduos") end disp(x1_alfa,"x1_alfa") disp(x1_beta,"x1_beta") disp("-------------------------------------------------------------") scf(1) plot(z_EGME, T, 'r*') plot([x1_alfa,x1_beta], T_grafico', 'bo') xtitle("Comparação entre os dados experimentais e os calculados", "Fração molar de EGME", "Temperatura (K)") 23 legend("Experimental", "Modelo") //Análise de sensibilidade paramétrica perturbação de 1%, 3% e 5% para mais e para menos// //Aumento de 5% for i = 1:length(T_grafico) A_mais5 = 1.05*A12_A21(T_grafico(i), coef_A12, coef_A21) [x_alfa_beta_mais5, resi, info] = fsolve(chute_xalfa_xbeta, list(ELLB, T_grafico(i), A_mais5)) if info <> 1 then disp("info não é 1"), pause end disp(resi, "Resíduos") x1alfa_mais5(i) = x_alfa_beta_mais5(1) x1beta_mais5(i) = x_alfa_beta_mais5(2) xalfabeta_mais5 = [x1alfa_mais5,x1beta_mais5] x_alfabeta_mais5 = [xalfabeta_mais5(i,1);xalfabeta_mais5(i,2)] [xalfa_beta_mais5, resid, info] = fsolve(x_alfabeta_mais5, list(ELLB, T_grafico(i), A_mais5)) if info <> 1 then disp("info nao é 1"), pause end x1_alfa_mais5(i) = xalfa_beta_mais5(1) x1_beta_mais5(i) = xalfa_beta_mais5(2) disp(resi, "Resíduos") end disp(x1_alfa_mais5,"x1_alfa com aumento de 5% em A12 e A21") disp(x1_beta_mais5,"x1_beta com aumento de 5% em A12 e A21") disp("-------------------------------------------------------------") //Aumento de 3% for i = 1:length(T_grafico) A_mais3 = 1.03*A12_A21(T_grafico(i), coef_A12, coef_A21) [x_alfa_beta_mais3, resi, info] = fsolve(chute_xalfa_xbeta, list(ELLB, T_grafico(i), A_mais3)) if info <> 1 then disp("info não é 1"), pause end disp(resi, "Resíduos") x1alfa_mais3(i) = x_alfa_beta_mais3(1) x1beta_mais3(i) = x_alfa_beta_mais3(2) xalfabeta_mais3 = [x1alfa_mais3,x1beta_mais3] x_alfabeta_mais3 = [xalfabeta_mais3(i,1);xalfabeta_mais3(i,2)] [xalfa_beta_mais3, resid, info] = fsolve(x_alfabeta_mais3, list(ELLB, T_grafico(i), A_mais3)) if info <> 1 then disp("info nao é 1"), pause end x1_alfa_mais3(i) = xalfa_beta_mais3(1) x1_beta_mais3(i) = xalfa_beta_mais3(2) disp(resi, "Resíduos") end disp(x1_alfa_mais3,"x1_alfa com aumento de 3% em A12 e A21") disp(x1_beta_mais3,"x1_beta com aumento de 3% em A12 e A21") disp("-------------------------------------------------------------") //Aumento de 1% for i = 1:length(T_grafico) A_mais1 = 1.01*A12_A21(T_grafico(i), coef_A12, coef_A21) [x_alfa_beta_mais1, resi, info] = fsolve(chute_xalfa_xbeta, list(ELLB, T_grafico(i), A_mais1)) if info <> 1 then disp("info não é 1"), pause end disp(resi, "Resíduos") 24 x1alfa_mais1(i) = x_alfa_beta_mais1(1) x1beta_mais1(i) = x_alfa_beta_mais1(2) xalfabeta_mais1 = [x1alfa_mais1,x1beta_mais1] x_alfabeta_mais1 = [xalfabeta_mais1(i,1);xalfabeta_mais1(i,2)] [xalfa_beta_mais1, resid, info] = fsolve(x_alfabeta_mais1, list(ELLB, T_grafico(i), A_mais1)) if info <> 1 then disp("info nao é 1"), pause end x1_alfa_mais1(i) = xalfa_beta_mais1(1) x1_beta_mais1(i) = xalfa_beta_mais1(2) disp(resi, "Resíduos") end disp(x1_alfa_mais1,"x1_alfa com aumento de 1% em A12 e A21") disp(x1_beta_mais1,"x1_beta com aumento de 1% em A12 e A21") disp("-------------------------------------------------------------") //Diminuição de 1% for i = 1:length(T_grafico) A_menos1 = 0.99*A12_A21(T_grafico(i), coef_A12, coef_A21) [x_alfa_beta_menos1, resi, info] = fsolve(chute_xalfa_xbeta, list(ELLB, T_grafico(i), A_menos1)) if info <> 1 then disp("info não é 1"), pause end disp(resi, "Resíduos") x1alfa_menos1(i) = x_alfa_beta_menos1(1) x1beta_menos1(i) = x_alfa_beta_menos1(2) xalfabeta_menos1 = [x1alfa_menos1,x1beta_menos1] x_alfabeta_menos1 = [xalfabeta_menos1(i,1);xalfabeta_menos1(i,2)] [xalfa_beta_menos1, resid, info] = fsolve(x_alfabeta_menos1, list(ELLB, T_grafico(i), A_menos1)) if info <> 1 then disp("info nao é 1"), pause end x1_alfa_menos1(i) = xalfa_beta_menos1(1) x1_beta_menos1(i) = xalfa_beta_menos1(2) disp(resi, "Resíduos") end disp(x1_alfa_menos1,"x1_alfa com diminuição de 1% em A12 e A21") disp(x1_beta_menos1,"x1_beta com diminuição de 1% em A12 e A21") disp("-------------------------------------------------------------") //Diminuição de 3% for i = 1:length(T_grafico) A_menos3 = 0.97*A12_A21(T_grafico(i), coef_A12, coef_A21) [x_alfa_beta_menos3, resi, info] = fsolve(chute_xalfa_xbeta, list(ELLB, T_grafico(i), A_menos3)) if info <> 1 then disp("info não é 1"), pause end disp(resi, "Resíduos") x1alfa_menos3(i) = x_alfa_beta_menos3(1) x1beta_menos3(i) = x_alfa_beta_menos3(2) xalfabeta_menos3 = [x1alfa_menos3,x1beta_menos3] x_alfabeta_menos3 = [xalfabeta_menos3(i,1);xalfabeta_menos3(i,2)] [xalfa_beta_menos3, resid, info] = fsolve(x_alfabeta_menos3, list(ELLB, T_grafico(i), A_menos3)) if info <> 1 then disp("info nao é 1"), pause end x1_alfa_menos3(i) = xalfa_beta_menos3(1) x1_beta_menos3(i) = xalfa_beta_menos3(2) disp(resi, "Resíduos") end 25 disp(x1_alfa_menos3,"x1_alfa com diminuição de 3% em A12 e A21") disp(x1_beta_menos3,"x1_beta com diminuição de 3% em A12 e A21") disp("-------------------------------------------------------------") //Diminuição de 5% for i = 1:length(T_grafico) A_menos5 = 0.95*A12_A21(T_grafico(i), coef_A12, coef_A21) [x_alfa_beta_menos5, resi, info] = fsolve(chute_xalfa_xbeta, list(ELLB, T_grafico(i), A_menos5)) if info <> 1 then disp("info não é 1"), pause end disp(resi, "Resíduos") x1alfa_menos5(i) = x_alfa_beta_menos5(1) x1beta_menos5(i) = x_alfa_beta_menos5(2) xalfabeta_menos5 = [x1alfa_menos5,x1beta_menos5] x_alfabeta_menos5 = [xalfabeta_menos5(i,1);xalfabeta_menos5(i,2)] [xalfa_beta_menos5, resid, info] = fsolve(x_alfabeta_menos5, list(ELLB, T_grafico(i), A_menos5)) if info <> 1 then disp("info nao é 1"), pause end x1_alfa_menos5(i) = xalfa_beta_menos5(1) x1_beta_menos5(i) = xalfa_beta_menos5(2) disp(resi, "Resíduos") end disp(x1_alfa_menos5,"x1_alfa com diminuição de 5% em A12 e A21") disp(x1_beta_menos5,"x1_beta com diminuição de 5% em A12 e A21") disp("-------------------------------------------------------------") scf(2) plot([x1_alfa_mais5,x1_beta_mais5], T_grafico', 'g*') plot([x1_alfa_mais3,x1_beta_mais3], T_grafico', 'b*') plot([x1_alfa_mais1,x1_beta_mais1], T_grafico', 'c*') plot([x1_alfa,x1_beta], T_grafico', 'k*') plot([x1_alfa_menos1,x1_beta_menos1], T_grafico', 'y*') plot([x1_alfa_menos3,x1_beta_menos3], T_grafico', 'r*')plot([x1_alfa_menos5,x1_beta_menos5], T_grafico', 'm*') xtitle("Análise de Sensibilidade Paramétrica", "Fração molar", "Temperatura (K)") legend("+5% em A12 e A21", "", "+3% em A12 e A21","", "+1% em A12 e A21","", "Valores originais de A12 e A21","", "-1% em A12 e A21","", "-3% em A12 e A21","", "-5% em A12 e A21","") //ELLV - x_alfa*gamma_alfa*P_sat = y*P// //EGME (P_sat [=] kPa e T [=] K). A1 = 5.89826 B1 = 1266.270 C1 = -117.913 //Água (P_sat [=] kPa, T [=] K) A2 = 6.78038 B2 = 1481.069 C2 = -62.966 T_bol = 371.175 P = 101.325 function psat=Antoine(Ai, Bi, Ci, T) psat = 10^(Ai - (Bi/(Ci + T))) endfunction function f=ELLV(ellv, A) 26 xalfa = [ellv(1); 1-ellv(1)] xbeta = [ellv(2); 1-ellv(2)] y = [ellv(3); 1-ellv(3)] Tb = ellv(4) gammaalfa = UNIQUAC_novo(xalfa, Tb, A) gammabeta = UNIQUAC_novo(xbeta, Tb, A) P_sat(1) = Antoine(A1, B1, C1, Tb) P_sat(2) = Antoine(A2, B2, C2, Tb) f = [xalfa(1)*gammaalfa(1)*P_sat(1)-y(1)*P; xalfa(2)*gammaalfa(2)*P_sat(2)-y(2)*P; xalfa(1)*gammaalfa(1)- xbeta(1)*gammabeta(1); xalfa(2)*gammaalfa(2)-xbeta(2)*gammabeta(2)] endfunction chute_x1alfa = 0.004 chute_x1beta = 0.3 chute_y = 0.05 A_ellv = A12_A21(T_bol, coef_A12, coef_A21) [e_llv, res, info] = fsolve([chute_x1alfa; chute_x1beta; chute_y; T_bol], list(ELLV, A_ellv)) if info <> 1 then disp("info não é 1"), pause end disp(res, "Resíduos") disp(e_llv(1), "x1 alfa") disp(e_llv(2), "x1 beta") disp(e_llv(3), "y1") disp(e_llv(4), "Temperatura do ELLV") disp("-------------------------------------------------------------") //ELV - Raoult: y*P = x*gamma*P_sat// Passo_alfa = (0.0046312-0)/100 for i = 1:101 if i == 1 then x1alfa_(i) = 0 x2alfa(i) = 1 else x1alfa_(i) = x1alfa_(i-1)+Passo_alfa x2alfa(i) = 1 - x1alfa_(i) end T1_sat = (B1/(A1 - log10(P)) - C1) T2_sat = (B2/(A2 - log10(P)) - C2) T_med_alfa = x1alfa_(i)*T1_sat + x2alfa(i)*T2_sat IT = 0 ITmax = 1000 tol = 1e-4 while IT < ITmax P1_sat_alfa = Antoine(A1, B1, C1, T_med_alfa) P2_sat_alfa = Antoine(A2, B2, C2, T_med_alfa) alfa_alfa = P1_sat_alfa/P2_sat_alfa A_elv_alfa = A12_A21(T_med_alfa, coef_A12, coef_A21) gama_alfa = UNIQUAC_novo([x1alfa_(i);x2alfa(i)], (T_med_alfa), A_elv_alfa) P2_sat_alfa_novo = P/(x1alfa_(i)*gama_alfa(1)*alfa_alfa + x2alfa(i)*gama_alfa(2)) T2_sat_alfa_novo = ((B2/(A2 - log10(P2_sat_alfa_novo))) - C2) tol = 1e-4 if abs(T2_sat_alfa_novo - T_med_alfa) < tol then y1alfa(i) = 1-(x2alfa(i)*gama_alfa(2)*P2_sat_alfa_novo)./P y2alfa(i) = (x2alfa(i)*gama_alfa(2)*P2_sat_alfa_novo)./P else T_med_alfa = T2_sat_alfa_novo end IT = IT+1 27 end T_bolha_alfa(i) = T2_sat_alfa_novo y1_alfa(i) = y1alfa(i) y2_alfa(i) = y2alfa(i) end Passo_beta = (1-0.3174209)/100 for i = 1:101 if i == 1 then x1beta_(i) = 0.3174209 x2beta(i) = 1 - x1beta_(i) else x1beta_(i) = x1beta_(i-1)+Passo_beta x2beta(i) = 1 - x1beta_(i) end T1_sat = (B1/(A1 - log10(P)) - C1) T2_sat = (B2/(A2 - log10(P)) - C2) T_med_beta = x1beta_(i)*T1_sat + x2beta(i)*T2_sat IT = 0 ITmax = 1000 tol = 1e-4 while IT < ITmax P1_sat_beta = Antoine(A1, B1, C1, T_med_beta) P2_sat_beta = Antoine(A2, B2, C2, T_med_beta) alfa_beta = P1_sat_beta/P2_sat_beta A_elv_beta = A12_A21(T_med_beta, coef_A12, coef_A21) gama_beta = UNIQUAC_novo([x1beta_(i);x2beta(i)], (T_med_beta), A_elv_beta) P2_sat_beta_novo = P/(x1beta_(i)*gama_beta(1)*alfa_beta + x2beta(i)*gama_beta(2)) T2_sat_beta_novo = ((B2/(A2 - log10(P2_sat_beta_novo))) - C2) tol = 1e-4 if abs(T2_sat_beta_novo - T_med_beta) < tol then y1beta(i) = 1-(x2beta(i)*gama_beta(2)*P2_sat_beta_novo)./P y2beta(i) = (x2beta(i)*gama_beta(2)*P2_sat_beta_novo)./P else T_med_beta = T2_sat_beta_novo end IT = IT+1 end T_bolha_beta(i) = T2_sat_beta_novo y1_beta(i) = y1beta(i) y2_beta(i) = y2beta(i) end disp(x1alfa_, "Composiçao do líquido na fase alfa - EGME") disp(y1_alfa, "Composição do vapor na fase alfa- EGME") disp(x1beta_, "Composição do líquido na fase beta - EGME") disp(y1_beta, "Composição do vapor na fase beta - EGME") scf(3) plot([x1alfa_,y1_alfa], T_bolha_alfa, 'c-*') plot([x1beta_,y1_beta], T_bolha_beta, 'c-*') plot([x1_alfa,x1_beta], T_grafico', 'b-o') vetor_temp = ones(1,61) passo = (e_llv(2)-e_llv(1))/60 plot([e_llv(1):passo:e_llv(2)], e_llv(4)*vetor_temp, 'k') xtitle("Curva do equilíbrio líquido-líquido-vapor", "Fraçao molar de EGME", "Temperatura (K)") legend("Equilíbrio líquido-vapor", "Equelíbrio líquido-líquido") 28 Anexo II: Dados obtidos computacionalmente Tabela 7: Frações molares do EGME nas fases alfa e beta. ELL x1 alfa x1 beta 0.042808 0.042808 0.0428814 0.0428814 0.0382653 0.0846033 0.0337717 0.0939814 0.0304833 0.1021002 0.0278837 0.1094775 0.025739 0.116348 0.0239204 0.1228416 0.0223484 0.129039 0.0209696 0.1349942 0.0197468 0.1407456 0.0186522 0.1463216 0.0176653 0.1517438 0.0167697 0.1570293 0.0159527 0.1621917 0.0152038 0.1672421 0.0145146 0.1721898 0.0138781 0.1770425 0.0132882 0.1818068 0.0127401 0.1864885 0.0122293 0.1910924 0.0117523 0.195623 0.0113058 0.200084 0.0108869 0.2044788 0.0104934 0.2088105 0.0101229 0.2130818 0.0097736 0.2172951 0.0094438 0.2214528 0.0091319 0.2255568 0.0088366 0.229609 0.0085567 0.2336112 0.008291 0.237565 0.0080385 0.2414718 0.0077984 0.245333 0.0075697 0.2491498 0.0073518 0.2529236 29 0.0071439 0.2566554 0.0069455 0.2603462 0.0067559 0.2639971 0.0065745 0.2676091 0.006401 0.2711829 0.0062347 0.2747194 0.0060755 0.2782195 0.0059227 0.2816839 0.0057761 0.2851133 0.0056353 0.2885085 0.0055001 0.29187 0.00537 0.2951985 0.005245 0.2984947 0.0051246 0.3017591 0.0050087 0.3049922 0.004897 0.3081947 0.0047893 0.311367 0.0046855 0.3145096 0.0045854 0.3176231 0.0044887 0.3207078 0.0043953 0.3237643 Tabela 8: Frações molares do líquido e vapor no equilíbrio líquido-líquido-vapor. ELLV x1 alfa y1 alfa x1 beta y1 beta 0. 0. 0.3174209 0.0293479 0.0000463 0.000437 0.3242467 0.0299 0.0000926 0.0008704 0.3310725 0.0304751 0.0001389 0.0013004 0.3378983 0.0310732 0.0001852 0.001727 0.3447241 0.0316944 0.0002316 0.0021503 0.3515499 0.0323391 0.0002779 0.0025701 0.3583756 0.0330074 0.0003242 0.0029867 0.3652014 0.0336996 0.0003705 0.0033999 0.3720272 0.034416 0.0004168 0.0038099 0.378853 0.0351571 0.0004631 0.0042167 0.3856788 0.0359232 0.0005094 0.0046203 0.3925046 0.0367148 0.0005557 0.0050206 0.3993304 0.0375324 0.0006021 0.0054179 0.4061562 0.0383764 0.0006484 0.005812 0.412982 0.0392476 0.0006947 0.006203 0.4198078 0.0401464 30 0.000741 0.006591 0.4266336 0.0410735 0.0007873 0.006976 0.4334593 0.0420296 0.0008336 0.0073579 0.4402851 0.0430155 0.0008799 0.0077369 0.4471109 0.0440319 0.0009262 0.0081129 0.4539367 0.0450797 0.0009726 0.008486 0.4607625 0.0461597 0.0010189 0.0088562 0.4675883 0.0472728 0.0010652 0.0092235 0.4744141 0.0484201 0.0011115 0.009588 0.4812399 0.0496026 0.0011578 0.0099496 0.4880657 0.0508213 0.0012041 0.0103085 0.4948915 0.0520774 0.0012504 0.0106646 0.5017173 0.0533721 0.0012967 0.0110179 0.508543 0.0547066 0.001343 0.0113685 0.5153688 0.0560824 0.0013894 0.0117164 0.5221946 0.0575008 0.0014357 0.0120616 0.5290204 0.0589633 0.001482 0.0124042 0.5358462 0.0604716 0.0015283 0.01274410.542672 0.0620272 0.0015746 0.0130814 0.5494978 0.0636319 0.0016209 0.0134162 0.5563236 0.0652877 0.0016672 0.0137484 0.5631494 0.0669963 0.0017135 0.014078 0.5699752 0.06876 0.0017599 0.0144051 0.576801 0.0705808 0.0018062 0.0147297 0.5836267 0.0724612 0.0018525 0.0150518 0.5904525 0.0744036 0.0018988 0.0153715 0.5972783 0.0764105 0.0019451 0.0156887 0.6041041 0.0784847 0.0019914 0.0160035 0.6109299 0.0806292 0.0020377 0.016316 0.6177557 0.082847 0.002084 0.016626 0.6245815 0.0851414 0.0021304 0.0169337 0.6314073 0.087516 0.0021767 0.0172391 0.6382331 0.0899744 0.002223 0.0175421 0.6450589 0.0925207 0.0022693 0.0178429 0.6518847 0.095159 0.0023156 0.0181413 0.6587105 0.097894 0.0023619 0.0184375 0.6655362 0.1007304 0.0024082 0.0187315 0.672362 0.1036733 0.0024545 0.0190232 0.6791878 0.1067283 0.0025008 0.0193128 0.6860136 0.1099014 0.0025472 0.0196001 0.6928394 0.1131988 0.0025935 0.0198853 0.6996652 0.1166275 31 0.0026398 0.0201684 0.706491 0.1201947 0.0026861 0.0204493 0.7133168 0.1239083 0.0027324 0.020728 0.7201426 0.127777 0.0027787 0.0210047 0.7269684 0.1318098 0.002825 0.0212793 0.7337942 0.1360168 0.0028713 0.0215519 0.7406199 0.1404087 0.0029177 0.0218224 0.7474457 0.1449974 0.002964 0.0220908 0.7542715 0.1497954 0.0030103 0.0223573 0.7610973 0.1548167 0.0030566 0.0226217 0.7679231 0.1600764 0.0031029 0.0228842 0.7747489 0.1655911 0.0031492 0.0231447 0.7815747 0.1713789 0.0031955 0.0234032 0.7884005 0.1774595 0.0032418 0.0236598 0.7952263 0.183855 0.0032882 0.0239145 0.8020521 0.1905895 0.0033345 0.0241673 0.8088779 0.1976895 0.0033808 0.0244182 0.8157036 0.2051847 0.0034271 0.0246672 0.8225294 0.2131079 0.0034734 0.0249144 0.8293552 0.2214956 0.0035197 0.0251597 0.836181 0.2303889 0.003566 0.0254032 0.8430068 0.2398335 0.0036123 0.0256448 0.8498326 0.2498812 0.0036586 0.0258847 0.8566584 0.2605903 0.003705 0.0261227 0.8634842 0.2720269 0.0037513 0.026359 0.87031 0.2842664 0.0037976 0.0265936 0.8771358 0.297395 0.0038439 0.0268264 0.8839616 0.3115118 0.0038902 0.0270574 0.8907873 0.3267312 0.0039365 0.0272867 0.8976131 0.3431861 0.0039828 0.0275143 0.9044389 0.3610321 0.0040291 0.0277403 0.9112647 0.3804517 0.0040755 0.0279645 0.9180905 0.4016618 0.0041218 0.0281871 0.9249163 0.4249209 0.0041681 0.028408 0.9317421 0.4505404 0.0042144 0.0286273 0.9385679 0.4788992 0.0042607 0.0288449 0.9453937 0.5104625 0.004307 0.029061 0.9522195 0.5458087 0.0043533 0.0292754 0.9590453 0.5856663 0.0043996 0.0294882 0.965871 0.630967 0.004446 0.0296995 0.9726968 0.6829224 0.0044923 0.0299091 0.9795226 0.7431401 32 0.0045386 0.0301172 0.9863484 0.813803 0.0045849 0.0303238 0.9931742 0.8979576 0.0046312 0.0305289 1. 1.
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