Mezclas de Alcoholes con Combustibles Diésel: Propiedades Condicionadas por las Interacciones Moleculares
RESUMEN: En vista de la creciente necesidad de implementar combustibles de origen fósil con una fracción de combustibles de base renovable en los motores de combustión interna, es necesario disponer de herramientas prácticas que verifiquen que las nuevas mezclas cumplan con las normas de regulación...
- Autores:
-
Álvarez Garcés, Arnaldo
- Tipo de recurso:
- Doctoral thesis
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/17204
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10495/17204
- Palabra clave:
- Flash point (Thermodynamics)
Etanol
Ethanol
Biocombustibles
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Propiedad química
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Propiedad térmica
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Sustancia bioquímica
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Técnicas de predicción
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Contribución de grupos
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RESUMEN: En vista de la creciente necesidad de implementar combustibles de origen fósil con una fracción de combustibles de base renovable en los motores de combustión interna, es necesario disponer de herramientas prácticas que verifiquen que las nuevas mezclas cumplan con las normas de regulación de combustibles. Variaciones de la Viscosidad Cinemática (VC) y la Temperatura de Punto de inflamación (TFP) del combustible podrían implicar modificaciones en el motor que garanticen su seguridad, rendimiento y emisiones. En la presente Tesis Doctoral se proponen métodos predictivos para la VC y la TFP de mezclas basados en interacción de grupos. El método para predecir la VC es aplicable a mezclas binarias y ternarias de sustancias puras conformadas por parafinas, alcoholes, aromáticos, naftenos y metilésteres. Los métodos para predecir la TFP son aplicables a mezclas complejas alcohol-diésel y alcohol-diésel-biodiesel de palma. El método propuesto para predecir la VC se basa en la Ecuación de Eyring, mientras que la energía libre de activación de exceso se obtuvo a partir del método UNIFAC del equilibrio líquido vapor. Fue necesario modificar sus parámetros de interacción de grupos para hacerlo aplicable a la viscosidad de mezclas. Para predecir la TFP se tomó como punto de partida la Ecuación de Liaw. Adicionalmente, se aplicó el método UNIFAC-Dortmund para predecir los coeficientes de actividad de las mezclas consideradas en este trabajo. Para conocer la constitución del diésel se propuso un método de caracterización que emplea una distribución tipo Gamma para cada familia en función del número de átomos de carbono de los constituyentes. También se propuso un método simplificado para el cálculo de la TFP basado en las ecuaciones de Liaw con Gibbs-Duhem, donde se empleó esta última para obtener un coeficiente de actividad representativo de las mezclas complejas diésel o diésel-biodiesel de palma. Al comparar con los datos experimentales, los resultados de VC y TFP obtenidos teóricamente en este trabajo arrojaron resultados satisfactorios. Además, la precisión y margen de aplicabilidad de estos métodos son mejores que aquellos disponibles a la fecha en la literatura. Al predecir la TFP de mezclas alcohol-diésel se obtuvo una máxima desviación promedio (AD) de -2.15°C, mientras que en mezclas alcohol-diésel-biodiesel la máxima AD fue 5.8°C. En la mayoría de los casos, el método menos preciso fue el que aplica solo la Ecuación de Liaw. El método para predecir la VC arrojó resultados satisfactorios, para la mayoría de grupos funcionales orgánicos, cuando se evaluó su versatilidad frente a la variación de la temperatura. Estos resultados fueron mejores que aquellos mencionados en la literatura que aplican métodos de contribución de grupo. Las mezclas alcohol-diésel y alcohol-diésel-biodiesel distan mucho del comportamiento ideal, por lo que hasta el momento era imposible predecir satisfactoriamente con los métodos conocidos. Se propone para trabajos futuros desarrollar un método para predecir la VC aplicable a mezclas complejas que tenga en cuenta la temperatura y los demás grupos funcionales de sustancias orgánicas que no se incluyeron en este trabajo. |
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Lapuerta Amigo, MagínAgudelo Santamaria, John RamiroÁlvarez Garcés, ArnaldoGrupo de Manejo Eficiente de la Energía (GIMEL)2020-11-06T20:39:48Z2020-11-06T20:39:48Z2020http://hdl.handle.net/10495/17204RESUMEN: En vista de la creciente necesidad de implementar combustibles de origen fósil con una fracción de combustibles de base renovable en los motores de combustión interna, es necesario disponer de herramientas prácticas que verifiquen que las nuevas mezclas cumplan con las normas de regulación de combustibles. Variaciones de la Viscosidad Cinemática (VC) y la Temperatura de Punto de inflamación (TFP) del combustible podrían implicar modificaciones en el motor que garanticen su seguridad, rendimiento y emisiones. En la presente Tesis Doctoral se proponen métodos predictivos para la VC y la TFP de mezclas basados en interacción de grupos. El método para predecir la VC es aplicable a mezclas binarias y ternarias de sustancias puras conformadas por parafinas, alcoholes, aromáticos, naftenos y metilésteres. Los métodos para predecir la TFP son aplicables a mezclas complejas alcohol-diésel y alcohol-diésel-biodiesel de palma. El método propuesto para predecir la VC se basa en la Ecuación de Eyring, mientras que la energía libre de activación de exceso se obtuvo a partir del método UNIFAC del equilibrio líquido vapor. Fue necesario modificar sus parámetros de interacción de grupos para hacerlo aplicable a la viscosidad de mezclas. Para predecir la TFP se tomó como punto de partida la Ecuación de Liaw. Adicionalmente, se aplicó el método UNIFAC-Dortmund para predecir los coeficientes de actividad de las mezclas consideradas en este trabajo. Para conocer la constitución del diésel se propuso un método de caracterización que emplea una distribución tipo Gamma para cada familia en función del número de átomos de carbono de los constituyentes. También se propuso un método simplificado para el cálculo de la TFP basado en las ecuaciones de Liaw con Gibbs-Duhem, donde se empleó esta última para obtener un coeficiente de actividad representativo de las mezclas complejas diésel o diésel-biodiesel de palma. Al comparar con los datos experimentales, los resultados de VC y TFP obtenidos teóricamente en este trabajo arrojaron resultados satisfactorios. Además, la precisión y margen de aplicabilidad de estos métodos son mejores que aquellos disponibles a la fecha en la literatura. Al predecir la TFP de mezclas alcohol-diésel se obtuvo una máxima desviación promedio (AD) de -2.15°C, mientras que en mezclas alcohol-diésel-biodiesel la máxima AD fue 5.8°C. En la mayoría de los casos, el método menos preciso fue el que aplica solo la Ecuación de Liaw. El método para predecir la VC arrojó resultados satisfactorios, para la mayoría de grupos funcionales orgánicos, cuando se evaluó su versatilidad frente a la variación de la temperatura. Estos resultados fueron mejores que aquellos mencionados en la literatura que aplican métodos de contribución de grupo. Las mezclas alcohol-diésel y alcohol-diésel-biodiesel distan mucho del comportamiento ideal, por lo que hasta el momento era imposible predecir satisfactoriamente con los métodos conocidos. Se propone para trabajos futuros desarrollar un método para predecir la VC aplicable a mezclas complejas que tenga en cuenta la temperatura y los demás grupos funcionales de sustancias orgánicas que no se incluyeron en este trabajo.ABSTRACT: With the increasing necessity of applying new fuels with a renewable fraction in internal combustion engines. It is necessary to provide practical tools, which can predict critical properties of these complex new fuel blends. In such a way that laboratories from the fuel industry can verify if these new fuel blends meet governmental restrictions related with their use in internal combustion engines. Variations in Flash Point Temperature (FPT) and Kinematic Viscosity (KV) of fuel could imply modifications in the engine in order to prevent from explosion hazards and low performance, and increase fuel consumption and emissions. This Doctoral thesis proposes two-group contribution based methods to predict FPT and KV in alcohol/diesel and alcohol/diesel/biodiesel fuel blends. The FPT prediction method is applicable to alcohol-diesel and alcohol-diesel-palm biodiesel complex blends, while the KV prediction method is applicable to binary and ternary blends. The KV prediction method proposed in this work is based on Eyring equation. The traditional UNIFAC method, which has been widely used to obtain the vapor-liquid equilibrium interaction parameters, was modified to predict the viscosity interaction parameters as well as the excess activation energy. On the other hand, two FPT models were developed in this work. They are based on Liaw equation, and they use the UNIFAC-Dortmund method to predict the vapor-liquid equilibrium activity coefficients of the complex fuel blends tested in this work. The first of the two FPT proposed methods applies the Liaw equation to 54 and 62 diesel and diesel-biodiesel constituents, respectively. The second method applies the Liaw-Gibs-Duhem equation to any alcohol-surrogate blend (a surrogate of diesel or diesel-biodiesel). Diesel fuel is a complex blend of hydrocarbons; then a characterization was carried out to apply the FPT Liaw method. In this work, a novel diesel characterization method with a Gamma distribution of probability per diesel family was proposed. Comparisons of results from the theoretical methods proposed in this thesis with the experimental ones showed good agreement. Additionally, the precision and applicability of these methods were better than others available in literature. The FPT of alcohol-diesel fuel blends was predicted with a maximum average deviation (AD) of -2.15°C, while for alcohol-diesel-biodiesel the FPT exhibited a maximum AD of 5.8°C. In most cases, the first method based only in the Liaw equation showed lower accuracy in comparison with the Liaw-Gibbs-Duhem one. The KV prediction method developed in this work presented satisfactory results under several temperature and functional groups. KV of new interesting fuel surrogates containing KV data of functional groups, which were non-available in literature, were measured and predicted in this research work. Finally, the KV method proposed here was more confident in predicting KV when compared with other models available from literature. In summary, the FPT of alcohol-diesel and alcohol-diesel-palm biodiesel fuel blends does not correspond to ideal blends, and the two methods proposed in this thesis allowed to predict the FPT of complex fuel blends with good accuracy. Another contribution from this thesis is that based on second order group contribution method, the KV can be predicted for complex fuel blends under different temperatures. However, more research is necessary to enhance the KV model based on new interaction parameters and adding additional organic functional groups.DoctoradoDoctor en Ingeniería de Materiales141application/pdfspaUniversidad de AntioquiaMedellín, ColombiaFacultad de Ingeniería. Doctorado en Ingeniería de Materialeshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Flash point (Thermodynamics)EtanolEthanolBiocombustiblesBiofuelsCombustibleFuelsPropiedad químicaChemical propertiesPropiedad térmicaThermal propertiesSustancia bioquímicaBiochemicalsViscosidadViscosityTécnicas de predicciónForecastingCombustibles dieselMezclaContribución de gruposPunto de encendidohttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_3041http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh2013001216http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept638http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept141http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept15159http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3943Mezclas de Alcoholes con Combustibles Diésel: Propiedades Condicionadas por las Interacciones MolecularesTesis/Trabajo de grado - Monografía - Doctoradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06https://purl.org/redcol/resource_type/TDhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/draftPublicationORIGINALAlvarezArnaldo_2020_MezclasViscosidadFlashpoint.pdfAlvarezArnaldo_2020_MezclasViscosidadFlashpoint.pdfTesis doctoralapplication/pdf4502799https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/358035ca-3f3e-4edc-ad4c-47965af45c79/downloadae4f7ebaa63002fa9a85582af2f08e20MD51trueAnonymousREADCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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