2024.9.27
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2011-2024年横浜国大(YNU)で行なった授業で使ったYNU-YMBを公開した。
重原子は15まで、CHNO以外の原子は１以下。パラメータは2013年のものなので古い。JSMEの使い方はこちらを参照して欲しい。
以降、2011.6.26の古い記述。
YMBシミュレータ（HTML5 プログラム 2011.6.10 Pass Codeを持っていれば精度が高く、熱伝導度の温度依存性も計算できる。）
シス、トランス化合物はその平均値を返す。
芳香族用のパラメター、ハロゲン化合物のパラメーターは入っていない。
（分子の描き方はこちらを参照してください。）
温度依存性を計算する。
沸騰の科学についてまとめました。こちらから参照してください。熱伝導率の理解に役立つと思います。
最新の推算方法は、HSPiPに搭載されている。HSPiPに搭載の商用版では、F, Cl, Br, I,S, P, B, Siが使える。芳香族も扱え、最大重原子数は120になる。
プログラムによってどんな原子団が使えるかはこちらで確認のこと
原理
液体の熱伝導率、 λlは、熱勾配を与えたときに、単位厚み、単位断面積、単位時間あたり媒体を通過する熱の量で定義される。
λlの値は多くの場合、 250-400 X 10-6 cal/cm s Kの範囲である。しかし、液体によっては、水素結合などによって引き起こされる会合性の液体の場合、より高い伝導率になる。
有機化合物の熱伝導率は他の物性推算で使われる式を用いて推算されるが、分子構造を考慮に入れることはそれほどない。
Sato – Riedel法や Robbins – Kingrea法などが有名である。
熱伝導率の温度依存性はそれほど大きくはない。多くの場合、温度が上がると伝導率は小さくなる。
推算法
液体熱伝導度の推算法としては対応状態原理法の１種のSato-Riedel法が著名である。この方法は以下の式で液体熱伝導度を推算する。
この式を使って””Chemical properties handbook, Yaws””にあるデータを検証すると以下のようになる。
非常に精度が出にくいことがわかる。
ニューラルネットワーク法を用いたJAVAの推算式が、pirikaのHPに置いてある。この精度は次のようになる。NN法は原理などわからなくても精度が出やすいが、化学としては面白くない。また、外挿になった時の精度が過学習によってとても低い場合がある。
YNU-シミュレータでは、任意の温度での密度を推算し、その密度を使ってQSPR式を構築して粘度を推算している。（2011年の結果である。最新の推算方法はHSPiPに搭載）
大きな誤差を与える化合物は、グリセリン、エチレングリコールなど3次元の水素結合を与える物、環状化合物などだ。
アセトンを例に音頭依存性を計算すると、以下のようになる。
構造のみから良好に熱伝導度が推算できている事が判るだろう。
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