2021.12.1
化学工学関連のオリジナルページ
自分は博士号を日大の栃木先生の所(化学工学)から頂きました(2007.3)。
その際には、蒸気圧、気液平衡を結構まじめに勉強しました。
その後、縁があって横浜国大の非常勤講師として、「化学プロセス・シミュレーション」を2011年から教えてきました。古いページを消去し整理しなおします。しばらくお待ちください。(横浜国大は2024年で終了しました。)
ASOG法とUNIFAC法(2024.9.1)
先日ASOG法で有名な栃木先生と久しぶりに飲んだ。
栃木先生は、いまだにASOGのパラメータを開発し続け、学会発表、論文発表を続けておられている。
でも（私が以前から指摘しているように）そのASOG法を使って実際に気液平衡を計算できるソフトウエアーが全くない。
UNIFAC法はコンソーシアム方式になってしまい、一般には利用できなくなってしまっている。
そこで、ある化合物（例えばペブブル酸）の気液平衡を知りたくても計算できるソフトは存在しない。
私は2019年にWebアプリの形で、AiSOGを作ったが公開はしていない。
9月3日にJoback法で著名なJoback先生と久しぶりに会って打ち合わせをする。誰でも使えるASOG法をどう残していくか？
日本での動きに期待せず、西欧で生き残ることを考えた方が良いのだろう。Joback先生も近いうちにWeb版を公開することになっている。公開されたらURLを紹介しよう。
復刻版：ASOGによる気液平衡推算法 ver. 20240903
Joback先生と話をした後、突貫工事で、復刻版ASOGによる気液平衡推算法のページを作ってみた。栃木先生のやられている新しいパラメータはこちらに収集して、実際に計算できるようにしていこうと思う。
ASOGにiを入れよう。(2019.8.18)
今年(2019年)はASOG(Analytical Solutions of Groups)の50周年の記念の年になります。
また、小島先生と栃木先生が「ASOGによる気液平衡推算法」という著書を講談社サイエンテイフイクから出版されてから40周年の年にもなります。
何か記念事業をとも考えているが、まずは自分の出来ることから。
蒸気圧
蒸気圧データのアントワン定数へのフィッティング
ここで紹介するプログラムは蒸気圧のデータからAntoine定数をフィティングします。
今までの方法（マルカート法)と比べ、実験値の異常データに対する耐性が高く、解の安定性が高まります。
また、このプログラムによって算出されたアントワン定数を使うと、原子団寄与法で分子の構造のみからアントワン定数を推算することが可能になります。
原理についてはこちらのページにまとめたので参照してください。
使い方の説明が必要ならこちらのページをお読み下さい。
Cox-Antoine線図についてはこちらを参照してください。
構造のみからAntoine定数を推算したい場合には、こちらを参照してください。
状態図
化合物のPVT線図を計算します。 PVTというのは、Pressure(圧力）、Volume（体積）、Temperature（温度）の事です。
化合物を、低い温度から徐々に温度を高くしていくと、固体から液体、気体へと状態が変化します。
固体、液体では影響が少ないですが、液体から気体に変化する際には、圧力の影響は非常に大きくなります。
化学工学で、圧力容器などを扱う際には大事な情報となります。
PVT線図の作図プログラム (99.1)[2018.11改訂]
気液平衡、活量係数
2種類（他成分）の液体を混合した場合、液体の組成と、気体の組成は多くの場合、同じになりません。
基本的には、似ていない相手を系外に追い出す作用が働きます。
また、追い出される力の分、沸騰する温度も低くなることが多くなります。
そうした、任意の液相組成、気相組成、温度を推算することが重要になります。
それが、気液平衡の推算です。
ポイントは、理想溶液からのズレを活量係数で補正することによって、理想液体と同じように扱うということです。
ASOG法気液平衡推算 HTML5バージョン1999.2(2011.4.19改訂)
ASOGと言うのは、Analytical Solution of Groups の略で、簡単にいえば分子をそれを構成する原子団に分割して、原子団ごとの相互作用のトータルで活量係数を見積もり、2分子系の気液平衡を推算する方法です。
ASOG法の基礎の解説は、こちらのページを参照ください。
プログラムの使い方はこちらの説明をお読みください。
化学工学と物性推算 (2013.4.5)
化学工学では多種多様な化学品を取り扱います。
しかしそれらの物性が全て既知かと言ったらそんな事はありません。
そこで物性推算が重要になります。
それは業界の誰もが認めていることでしょう。
だけれど、それではどう動いたらいいのかとなると、色々難しい問題があり、日本特有の意思決定のスピード欠如に陥っているように思えます。
HSPiPチームがどのようにやっているのかを参考までに示しましょう。
ここでの例題は拡張正則溶液理論を用いて、分子構造だけから気液平衡を推算してしまおうというものです。
ハンセンの溶解度パラメータを用いた気液平衡推算 (2013.4.5) 2015.1.6改訂
「化学工学と物性推算」で示したシミュレーション構築例、Y-VLEを実際に使ってみるページです。
分子のお絵かきを２つするだけで、WilsonパラメータとAntoine定数を構造のみから推算し、気液平衡を計算するプログラムです。
通常のプロセスシミュレータやCOSMO-RSなどでは蒸気圧式を入力する必要がありますが、構造のみしか必要としないので便利です。
自分でできるようにしよう(MOOC)に活量係数の記事をアップしました。2012.1.12
液液抽出
ある物質を液液抽出したいという事は化学工学ではよくあると思います。
ところが、”ExcelでXXXX”とかいう化学工学の本を見ても「データに対してタイラインを引いて、うんたらかんたら」と説明があるだけで、どんな抽出溶媒を選んだらいいか？という疑問に答えるものはあまり見かけません。また、例題も、30年前から相変わらず、酢酸ーベンゼン系が使われています。
単純に考えると、２つの溶媒に対する分配係数がわかれば、液液抽出はわかります。
例えばオクタノール/水分配比率(logP, logKow)は世の中に膨大なデータがあり、推算式も多く開発されています。
（pirikaのlogKowに関する記事はこちらを参照） してください。
この値がわかればオクタノールを抽出溶媒に使った場合どのくらい抽出できるかはわかります。
それではそれ以外の溶媒を使った場合にはどうなるのでしょうか？
それを予測する方法としてハンセンの溶解度パラメータ（HSP)を使う方法があります。
（HSPについてはこちらを参照）
3次元のSP値が似たものは似たものを溶かすという理論が分配係数とどういう関係にあるか解析した例を紹介します。
2024.9.1 液液抽出をハンセンの溶解度パラメータで考えるのは難しかった。というページで解説した。通常の3D-HSPでは難しい。
自分でやってみよう(DIY)に抽出,抽出蒸留の溶媒選定の記事をアップしました。2012.1.12
溶解
溶解に関しては，ハンセンの溶解度パラメータを中心に膨大な例があるので，そちらを参照してください。
吸着、吸収
自分でやってみよう(DIY)に活性炭による吸着の記事をアップしました。2012.1.12
ヘンリー定数
除外塔の設計などでは化合物のヘンリー定数が重要になる。当然水への溶解度なども必要だ。そうしたデータを分子の構造のみから推算するにはpirikaの物性化学のページを参照して欲しい。
自分でできるようにしよう(MOOC)にシックハウス化合物を除外する為のヘンリー定数の利用の記事ををアップしました。2012.1.12
化学工学用物性定数
熱物性推算
化学工学上必要な物性値の推算は物性化学のページを御覧ください。
ハンセンの溶解度パラメータ（HSP）と化学工学 2012.7.27
今年の３月の初め、ある学会から化学工学の領域の読者相手に、化学工学の中でのデータ処理、統計解析の必要性について、記事を書いてくれないか依頼を受けました。
すぐに了承しましたが、学会から正式に依頼があるとされた4月の終わりになっても、なんの音沙汰もありません。６月になっても何もないのでこちらから問い合わせた所、遅れているといいます。
もう8月になるのに何の音沙汰もありません。
他にも執筆者の候補が色々おられるらしいので、今回は漏れたのでしょう。
途中まで書いたものはもったいないのでPirikaで公開します。
データベースの構築を例に，
- 情報収集(データベースの構築技術 )
- 情報解析(物性推算式の構築技術 )
- 情報集約(知識ベース[ナレッジ・ベース]化技術 )
- 情報発信技術
情報学の４大要素を解説します
超臨界2酸化炭素の密度の推算 (2004.5.10)(2018.11改訂)
超臨界炭酸ガスの密度のデータをニューラルネットワークで学習させ、密度を推算するJavaScriptのプログラムです。
超臨界二酸化炭素の溶解度パラメータ
ScCO2がどんなものを溶かし、どんなものを溶かさないか？
Try&Errorでやるのも良いですが、ハンセンの溶解度パラメータ（HSP）と関連付けて整理しておくと、実験条件の最適化には非常に役に立ちます。
（HSPについてはこちらを参照）してください。 同じScCO2でも温度、圧力によってHSPが変わってきます。
溶かしたい溶質のHSPと似た領域が温度-圧力のどこらへんにあるかを見てから実験をスタートすれば良いのです。
超臨界炭酸ガスへの溶解現象（2013.8.1）
ある温度、圧力で、ある有機物がどれだけ超臨界炭酸ガスへ溶解するのでしょうか？
一体どのような分子特性が溶解性を決めているのでしょうか？
化学工学的に考えてみました。
攪拌
フルゾーンの攪拌翼のレイノルズーNp線図をニューラルネットワークに学習させて、攪拌動力を予測するJavaScriptのプログラムです。
攪拌動力の計算 (2004.5.10)（2018.11改訂)
反応工学
最も簡単な逐次反応は， A→B, r1=k1Ca B→C, r2=k2Cb と書くことができます。
これをオイラー法で解く例題だ。JAVAScript とCanvasを使った初めてのプログラムです。
逐次回分反応の濃度変化。（2008.Feb.）
無次元数
化学工学では、フラスコレベルから工場での実機生産まで、スケールが非常に幅広く変わります。
そこで、スケールに依存しない値で現象を整理するということをよく行います。
最近のナノテクノロジー、インクジェット技術を含むマイクロリアクターなどでは、逆にもっと小さいスケールへ展開を図るため、無次元数の高度利用はますます重要になってきています。
無次元数の推算 (2013.4.17)
Pirikaでは、2005年頃まではJAVAのプログラムを使ったプログラムを開発してきました。
最近はiOSやAndroidでも動くようにHTML5＋CSS＋JavaScriptでプログラムを書くことが多くなってきました。
JAVAのプログラムはサポート外にしました。
Mail: yamahiroXpirika.com (Xを@に置き換えてください) メールの件名は[pirika]で始めてください。