Bestimmung von Aktivitätskoeffizienten aus partiellen Exzess-Ramanspektren

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Andreas Bräuer
• Fachliche Zuordnung: Technische Thermodynamik ; Chemische und Thermische Verfahrenstechnik
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 513859814

Exzessgrößen eines Gemisches beschreiben die Differenz zwischen einer Größe eines realen und eines idealen Gemisches bei gleicher Temperatur, gleichem Druck und gleicher Zusammensetzung. Laut „State-of-the-art“ kann für bestimmte binäre Gemische mittels partial least squares regression (PLSR) aus dem Exzess-Absorptionsspektrum eines Gemisches auf die Exzessgröße der Gibbs-Energie geschlossen werden. Diese Korrelationen von Gemisch-Exzessgrößen haben zwei Nachteile: (i) Sie hängen stark von den Gemischkomponenten ab, weshalb unterschiedliche Gemisch-Familien (bspw. Keton/Alkan oder Keton/Alkohol) nicht durch die gleiche Korrelation abgebildet werden können. (ii) Die eigentlich interessanten Aktivitätskoeffizienten der Komponenten im Gemisch können erst durch Anpassung der Wechselwirkungsparameter von gE-Modellen an die aus den Korrelationen resultierenden gE-Werte berechnet werden. Diese Nachteile können umgangen werden, wenn anstelle von Exzessgrößen eines Gemisches die partiellen Exzessgrößen der Komponenten im Gemisch miteinander korreliert werden. Deshalb sollen in diesem Vorhaben partielle Exzess-Ramanspektren von Gemischkomponenten mit ihren zugehörigen Aktivitätskoeffizienten korreliert werden. Die vorgeschlagene Korrelation von partiellen Exzessgrößen hat zwei Vorteile gegenüber dem „State-of-the-art“: (i) Weil anstelle von Gemischgrößen die partiellen Exzessgrößen korreliert werden, ist eine von der Gemischfamilie unabhängigere Korrelation zu erwarten. Der Grad der Unabhängigkeit von der Gemischfamilie hängt von der Korrelationsmethode ab, weshalb hier Methoden des maschinellen Lernens zum Einsatz kommen, die sowohl lineare Zusammenhänge (Partial least squares regression) als auch stark nicht-lineare Zusammenhänge (Convolutional neural networks) abbilden können. (ii) Die Aktivitätskoeffizienten der Gemischkomponenten resultieren direkt aus der Korrelation und müssen nicht in einem weiteren Schritt durch gE-Modelle erzeugt werden. Die so erfolgte Korrelation von partiellen Exzessgrößen ermöglicht zukünftig die experimentelle Bestimmung von Aktivitätskoeffizienten von Komponenten in einem Gemisch durch ramanspektroskopische Messungen, ohne dass Phasengleichgewichtsmessungen erfolgen müssen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen