Связь коэффициентов диффузии в неидеальных бинарных леннард-джонсовских смесях с энтропией

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Методом молекулярной динамики проведено моделирование неидеальных леннард-джонсовских смесей. Определены значения давления, внутренней энергии, химического потенциала и коэффициентов диффузии в зависимости от состава и плотности. Неидеальное поведение смесей задавалось параметрами в правилах смешения для потенциала межмолекулярного взаимодействия. Рассмотрено четыре варианта значений таких параметров. Термодинамическая согласованность рассчитанных термодинамических свойств была проверена с использованием выражения Гиббса–Дюгема. Вычислена величина избыточной энтропии, и показана ее связь с эйнштейновскими коэффициентами диффузии. Определен параметр в уравнении регрессии, которое связывает избыточную энтропию с эйнштейновскими коэффициентами диффузии. Его значение получилось 0.8, что близким к значениям в аналогичных выражениях для других веществ.

Об авторах

И. П. Анашкин

ФГБОУ ВПО “Казанский национальный исследовательский технологический университет”

Email: anashkin.ivan@kstu.ru
Россия, Татарстан

С. Г. Дьяконов

ФГБОУ ВПО “Казанский национальный исследовательский технологический университет”

Email: anashkin.ivan@kstu.ru
Россия, Татарстан

А. В. Клинов

ФГБОУ ВПО “Казанский национальный исследовательский технологический университет”

Автор, ответственный за переписку.
Email: anashkin.ivan@kstu.ru
Россия, Татарстан

Список литературы

  1. Taylor R., Krishna R. Multicomponent mass transfer. New York: Wiley, 1993. 579 p.
  2. The Stokes-Einstein law for diffusion in solution // Proc. R. Soc. Lond. Ser. Contain. Pap. Math. Phys. Character. 1924. V. 106. № 740. P. 724–749.
  3. Shabarova L.V. et al. Modeling Thermal Gas Dynamic Processes of the Production of Silicon from Its Halides // Theor. Found. Chem. Eng. 2020. V. 54. № 4. P. 631–640.
  4. Rosenfeld Y. Relation between the transport coefficients and the internal entropy of simple systems // Phys. Rev. A. 1977. V. 15. № 6. P. 2545–2549.
  5. Dyre J.C. Perspective: Excess-entropy scaling // J. Chem. Phys. 2018. V. 149. № 21. P. 210901.
  6. Dehlouz A. et al. Entropy Scaling-Based Correlation for Estimating the Self-Diffusion Coefficients of Pure Fluids // Ind. Eng. Chem. Res. 2022. V. 61. № 37. P. 14033–14050.
  7. Novak L. Self-Diffusion Coefficient and Viscosity in Fluids // Int. J. Chem. React. Eng. 2011. V. 9. № 1.
  8. Novak L.T. Fluid Viscosity-Residual Entropy Correlation // Int. J. Chem. React. Eng. 2011. V. 9. № 1.
  9. Bell I.H. Entropy Scaling of Viscosity– I: A Case Study of Propane // J. Chem. Eng. Data. 2020. V. 65. № 6. P. 3203–3215.
  10. Bell I.H. Entropy Scaling of Viscosity– II: Predictive Scheme for Normal Alkanes // J. Chem. Eng. Data. 2020. V. 65. № 11. P. 5606–5616.
  11. Nikitiuk B.I. et al. Pair entropy and universal viscosity scaling for molecular systems via molecular dynamics simulations // J. Mol. Liq. 2022. V. 368. P. 120714.
  12. Yang X. et al. Entropy Scaling of Viscosity– III: Application to Refrigerants and Their Mixtures // J. Chem. Eng. Data. 2021. V. 66. № 3. P. 1385–1398.
  13. Bell I.H. et al. Modified Entropy Scaling of the Transport Properties of the Lennard–Jones Fluid // J. Phys. Chem. B. 2019. V. 123. № 29. P. 6345–6363.
  14. Bell I.H. et al. Modified Entropy Scaling of the Transport Properties of the Lennard–Jones Fluid // J. Phys. Chem. B. 2019. V. 123. № 29. P. 6345–6363.
  15. Viet T.Q.Q. et al. Mass effect on viscosity of mixtures in entropy scaling framework: Application to Lennard–Jones mixtures // Fluid Phase Equilibria. 2022. V. 558. P. 113459.
  16. Yokoyama I. A relationship between excess entropy and diffusion coefficient for liquid metals near the melting point // Phys. B Condens. Matter. 1998. V. 254. № 3–4. P. 172–177.
  17. Anashkin I., Dyakonov S., Dyakonov G. Relationship between the Transport Coefficients of Polar Substances and Entropy // Entropy. 2019. V. 22. № 1. P. 13.
  18. Bell I.H., Dyre J.C., Ingebrigtsen T.S. Excess-entropy scaling in supercooled binary mixtures // Nat. Commun. 2020. V. 11. № 1. P. 4300.
  19. Abraham M.J. et al. GROMACS: High performance molecular simulations through multi-level parallelism from laptops to supercomputers // SoftwareX. 2015. V. 1–2. P. 19–25.
  20. Van Der Spoel D. et al. GROMACS: Fast, flexible, and free // J. Comput. Chem. 2005. V. 26. № 16. P. 1701–1718.
  21. Pronk S. et al. GROMACS 4.5: a high-throughput and highly parallel open source molecular simulation toolkit // Bioinformatics. 2013. V. 29. № 7. P. 845–854.
  22. McQuarrie D.A. Statistical mechanics. Sausalito, Calif: University Science Books, 2000. 641 p.
  23. Widom B. Some Topics in the Theory of Fluids // J. Chem. Phys. 1963. V. 39. № 11. P. 2808–2812.
  24. articles [Online]. URL: https://github.com/KSTU/articles/tree/master/entropy-diffusion-mixture.
  25. Johnson J.K., Zollweg J.A., Gubbins K.E. The Lennard-Jones equation of state revisited // Mol. Phys. 1993. V. 78. № 3. P. 591–618.
  26. Demirel Y. Calculation of Excess Entropy for Binary Liquid Mixtures by the NRTL and UNIQUAC Models // Ind. Eng. Chem. Res. 1994. V. 33. № 11. P. 2875–2878.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

Скачать (223KB)
3.

Скачать (223KB)
4.

Скачать (180KB)
5.

Скачать (309KB)

© И.П. Анашкин, С.Г. Дьяконов, А.В. Клинов, 2023

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах