Modelo de contribución de grupos para estimación de propiedades de fluidos orgánicos

PEREZ CORREA, I.; GIUNTA, P.; FRANCESCONI, J.; MARIÑO F.

San Rafael

Congreso; Congreso Latinoamericano de Ingeniería y Ciencias Aplicadas - CLICAP 2022; 2022

Facultad de Ciencias Aplicadas a la Ingeniería - UNCuyo

En todo diseño o simulación de un proceso que involucre la utilización de fluidos orgánicos es Relevante poseer una herramienta que permita realizar estimaciones de sus propiedades ya que estos datos no suelen estar disponibles en bibliografía para todas las sustancias y, llevar a cabo los experimentos necesarios para conseguirlos, no siempre es conveniente y/o económico. Los modelos que predicen las propiedades de compuestos orgánicos establecen una relación, llamada relación cuantitativa estructura-propiedad (QSPR), en donde se utilizan características estructurales de la molécula para calcular sus propiedades físicas, químicas, entre otras. La forma de representar las características estructurales de las sustancias es a través de descriptores moleculares, siendo el modelo de grupos funcionales el más utilizado, este asume que la molécula puede ser seccionada en distintas partes y cada una de ellas aporta individualmente al cálculo de la propiedad. El propósito del presente trabajo consiste en la generación de un modelo para 8 propiedades termodinámicas de interés (temperatura de ebullición, temperatura de fusión, presión crítica, volumen crítico, temperatura crítica, calor latente de vaporización, entalpía de fusión y entalpía de formación gaseosa) utilizando como descriptor molecular a los grupos funcionales, también serán considerados términos de interacción cruzada entre los grupos con el objetivo de estudiar su efecto en las propiedades de los compuestos. Los ajustes obtenidos serán contrastados con el modelo de Joback, tomado como referencia, que estima el mismo conjunto de propiedades. Este modelo de referencia utiliza entre 155-438 compuestos según la propiedad representados mediante 41 grupos funcionales. La base de datos que utilizaremos contiene 2594 sustancias, descriptas mediante los mismos 41 grupos funcionales del modelo de referencia, sobre los cuales se realizaron dos regresiones. La primera de ellas (modelo reajustado) se obtuvo a partir de la misma metodología de Joback, utilizando sus ecuaciones y linealizando las que así lo requieran para poder llevar a cabo la regresión buscando mejorar sus coeficientes y, luego, se hizo una segunda regresión agregando la interacción cruzada entre los grupos (modelo de interacción cruzada). Se analizaron los supuestos para garantizar las condiciones del teorema de Gauss-Márkov sobre los ajustes obtenidos, también fueron aplicadas las transformaciones de Box-Cox-Tukey con el objetivo de validar los supuestos y mejorar la predictibilidad del modelo. El modelo de interacción cruzada presenta errores entre (0,5-3) % para la mayoría de las propiedades, el de reajuste (1-3) % superando ambos al modelo de referencia que posee valores del orden de (3-30) %. Cabe destacar que el punto de fusión presenta errores elevados en los tres casos, 41% en el modelo de referencia, 46% en modelo reajustado y 22% en modelo con interacción cruzada, sugiriendo que puede haber una dificultad de predicción de esta propiedad inherente al descriptor molecular utilizado.