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Enregistrement W3212614398 · doi:10.26434/chemrxiv.12662561.v1

Predicting Chemical Reaction Equilibrium in Dilute Solutions by Atomistic Simulation: Application to CO2 Reactive Absorption in Aqueous Primary Alkanolamine Solutions

2020· preprint· en· W3212614398 sur OpenAlexaff
Javad Noroozi, William Smith

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensUniversity of GuelphOntario Tech UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlkanolamineSolvationChemistryAqueous solutionThermodynamicsGibbs free energyEquilibrium constantSolventChemical equilibriumMolecular dynamicsPhysical chemistryComputational chemistryOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a general atomistic simulation framework for efficient reactive equilibrium calculations in dilute solutions, and its application to CO2 reactive absorption in aqueous alkanolamine solutions. No experimental data of any kind for the solvents is required and no empirical adjustments are required for its implementation. This hybrid methodology involves calculating the required reaction equilibrium constants by combining high–level quantum chemical calculations of ideal–gas standard reaction Gibbs energies (∆G0 ) with conventional free energy calculations for transfer of the molecular species from the ideal gas to infinite dilution in the solvent (i.e, their solvation free energies). For the solvation free energy calculations, we use explicit solvent molecular dynamics simulations with the General AMBER Force Field (GAFF). The resulting equilibrium constants are then coupled with a macroscopic Henry–Law–based ideal solution model to calculate the solution speciation and the CO2 partial pressure, PCO2 . We show results for seven primary amines: monoethanolamine (MEA), 2–amino–2–methylpropanol (AMP), 1–amino–2– propanol (1–AP), 2–amino–2–methyl–1,3–propanediol (AMPD), 2–aminopropane–1,3– diol (SAPD), 2–(2–aminoethoxy)ethanol (2–AEE) or diglycolamine (DGA), and 2– amino–1–propanol (2–AP). Experimental speciation and PCO2 data for some of these is available, with which we validate our methodology. We predict new results for others in cases when such data is unavailable, and provide explanations for the experimental inability to detect carbamate species in some cases. Our results for the pK value of the carbamate reversion reaction are within the chemical accuracy limit of 218.506/T in comparison with experiment when such data exist, which at 298.15 K corresponds to 0.73 pK units. We argue that the precision of our pK predictions in general is comparable to that which can be obtained from conventional experimental methodologies for these quantities. Our results suggest that the presented molecular simulation methodology may provide a robust and cost–efficient tool for solvent screening in the design of post–combustion CO2 capture processes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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