Optimization of the Reduced Temperature Associated with Peng–Robinson Equation of State and Soave–Redlich–Kwong Equation of State To Improve Vapor Pressure Prediction for Heavy Hydrocarbon Compounds
Notice bibliographique
Résumé
A pragmatic technique has been developed to optimize the reduced temperature for the acentric factor associated with the Peng–Robinson equation of state (PR-EOS) and the Soave–Redlich–Kwong equation of state (SRK-EOS) by minimizing the deviation between the measured and calculated vapor pressures for nonhydrocarbon compounds and hydrocarbon compounds including heavy alkanes up to n -tritetracontane ( n -C 43 H 88 ) under different conditions. All the compounds are divided into four categories, that is, light-saturated hydrocarbons, heavy-saturated hydrocarbons, aromatic compounds, and other compounds, among which the first three categories are used to examine their effects on the optimum reduced temperature for the entire database. By redefining the reduced temperature, three existing alpha functions together with the newly developed alpha functions for the PR-EOS as well as one existing alpha function and the newly developed alpha functions for the SRK-EOS are then used to evaluate their respective accuracy of predicting vapor pressures for pure substances. As for the newly expanded database with 1880 data points, the reduced temperature has its optimum value of 0.59 for the acentric factor for both the PR-EOS and SRK-EOS corresponding to the minimum absolute average relative deviations (AARDs) of 4.04% and 4.08%, respectively. Therefore, it is recommended that a reduced temperature of 0.60 be used for predicting the vapor pressures of heavy hydrocarbon compounds and their mixtures, yielding AARDs of 4.08% and 4.12% and maximum absolute relative deviations (MARDs) of 77.20% and 79.74% for the PR-EOS and SRK-EOS, respectively. Among the three subdivided categories, the heavy-saturated hydrocarbons impose the largest effect on the optimum reduced temperature for the entire database, while the aromatic compounds take the second place, and the light-saturated hydrocarbons have the smallest effect. The sensitivity of the calculated alpha functions reduces with an increase in the reduced temperature, while it remains no change as the acentric factor varies. Finally, the newly developed alpha functions all lead to the minimum AARDs for the corresponding compound categories or for the entire database compared with existing alpha functions except for the light-saturated hydrocarbons. Also, the newly developed alpha function leads to the most accurate predictions of vaporization enthalpy with an AARD of 1.93% and MARD of 8.03% for the PR-EOS as well as an AARD of 2.02% and MARD of 7.76% for the SRK-EOS compared with the existing alpha functions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».