离子液体捕获可冷凝气体(Chem. Rev. 2023)

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摘要 可冷凝气体是在大气压和室温下以气态形式排放到大气中的可冷凝和挥发性蒸汽或有机化合物(包括水蒸气)的总和。石化、化工、包装印刷、工业涂料、矿山开采活动排放的可冷凝有毒有害气体严重污染大气环境,危害人体健康。但这些气体又是必需的化学原料。因此,开发绿色高效的捕集技术对高效利用凝析气资源具有重要意义。为了克服传统有机溶剂和碱吸收方法中存在的污染和腐蚀问题,被称为“液体分子筛”的离子液体因其优异的分离和再生性能而受到前所未有的关注,并逐渐成为学者们用来取代传统吸收剂的绿色溶剂。 图1 离子液体的各种应用 近日,石河子大学和北京化工大学的雷志刚教授团队在化学与化工领域的顶级评论期刊 Chemical Reviews发表了一篇题为 Condensable Gases Capture with Ionic Liquids 的文章,介绍了预测分子热力学模型在离子液体捕获可冷凝气体领域的应用。 本文综述了离子液体在凝析气分离中的研究进展。作为化学工程的基础,本文首先详细讨论了预测分子热力学的起源及其在理论和工业中的广泛应用。随后,本文重点介绍了离子液体在捕获几种重要的典型可冷凝气体方面的最新研究成果,包括水蒸气、芳香族挥发性有机物(即 BTEX)、氯化挥发性有机物、氟化制冷剂气体、低碳醇、酮、醚、酯蒸气等。使用纯离子液体、混合离子液体,以及作为吸收剂的IL+有机溶剂混合物也简要扩展了负载有作为吸附剂的IL的多孔材料的相关报道。最后,对该领域的发展前景和研究方向进行了展望。 雷志刚教授团队开发的 ADF Lei 2018 和 COSMO-UNIFAC 模型已嵌入大型商业软件化学与材料软件 AMS 的 COSMO-RS 模块中,并广泛应用于含离子液体系统的气体分离领域。该综述提供了集成于 AMS 软件中的 ADF Lei 2018 版本的 COSMO-RS 的相关参数,如表 1 所示。 AMS 软件提供的热力学模型窗口界面如下图所示: 结语 由于它们的广泛应用和在上述领域的一些著名代表,预测型分子热力学已在化学工程中成立。预测型分子热力学未来的发展和研究方向: 尽管预测分子热力学模型适用于溶剂-聚合物系统,但据我们所知,到目前为止,还没有包括含有聚离子的系统;值得注意的是,离子液体可以用作电池电解质,但离子液体与其他化合物在电场条件下的相互作用在分子水平上仍不清楚。预测分子热力学可以为液体结构的细节提供理论见解。预测分子热力学尚未扩展到核工业中遇到的同位素蒸馏分离(即 H2O−D2O−T2O 分离);预测分子热力学尚未扩展到去除高纯度湿电子化学品制备过程中遇到的金属离子(例如,在电子级NMP 的生产过程中需要去除至少20个金属离子);预测分子热力学从不排除实验工作,而是将实验、计算和理论分析紧密结合在一起。换句话说,它们为实验提供了理论和建模支持,实验反过来验证了它们的适用性。因此,仍然需要有限数量的实验工作。 参考文献: Guoxuan Li; Kai Chen; Zhigang Lei; Zhong Wei. Condensable […]

阿斯利康:药物工艺开发中溶解度预测模型的评估(Cryst. Growth Des. 2022)

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在合成药物工艺开发中的许多单元操作设计中,溶解度是一个重要属性,然而直接测量潜在溶剂、混合溶剂中的溶解度,有时候并不理想或实用。在制药工业中投入使用的,包括有几种预测化合物在有机溶剂中溶解度的理论模型。ETC(Enabling Technologies Consortium) 合作,需要进行溶解度模型标准测试,以便指导溶解度模型的更好使用。 阿斯利康的研究人员针对一组较为广泛的溶质-溶剂组合,包括24 种溶质和80 种溶剂、混合溶剂,对多种溶解度模型进行了评估。作为 ETC 内部共同努力的一部分,对乙酰唑胺、咖啡因、西咪替丁、桂利嗪、格列本脲、奥美拉唑、扑热息痛、吡罗昔康、利培酮和糖精进行了测量。ETC 合作参与者额外提供了的溶解度的一些内部数据,涵盖了更有限的溶剂范围。 溶解度模型的方法各不相同,包括从第一性原理模型(COSMO-RS 和 COSMO-SAC)到回归模型(R-UNIFAC 和Lovette-Amgen模型)等。作者使用不同的适应度测量,对每种模型的性能进行了广泛的评估。 尽管作者提出了几种不同的性能指标(如准确性、RMSE和MCC),但没有一种指标能够完美地捕捉模型在所有预期情况下的适用性。建议研究者评估每个指标在其预期应用中的重要性,并根据所需数据规模和应用模型的能力来平衡评估。 结果表明,溶解度模型确实可用于化学过程开发,这些模型在性能方面非常具有吸引力。通过有效的初步筛选,能够产生较小的潜在溶剂和溶剂混合物集,以便进一步筛选,而且在后期开发中,能够识别和消除二元体系协同溶解度效应的潜在影响。 从这些模型的总体趋势来看,使用的实验数据越多,总体性能改善越大。使用DSC或参考溶解度时,基于ADF-COSMO的模型通常是最准确的。R-UNIFAC模型在不同任务中的表现各不相同,只有从参考溶剂和多态性处理的选择上将它们区分开来。Lovette-Amgen模型在单溶剂系统的大多数评估中表现得异常出色(使用数据训练了该模型),但二元溶剂评估方面显著落后(数据未用于训练模型)。 参考文献 Evaluation of Predictive Solubility Models in Pharmaceutical Process Development─an Enabling Technologies Consortium Collaboration, Michael A. Lovette, Jacob Albrecht, Ravi S. Ananthula, Francesco Ricci, Rahul Sangodkar, Mansi S. Shah, and Simone Tomasi, Cryst. Growth Des. 2022, DOI: 10.1021/acs.cgd.2c00368

 
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