유전자 발현 프로그래밍을 이용한 고분자의 이산화탄소 용해도 평가

Aug 12, 2023

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 12505(2023) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

다양한 폴리머의 이산화탄소(CO2) 용해도를 평가, 예측 및 측정하는 것은 새로운 물질의 추출 및 생성과 같은 다양한 화학 응용 분야의 엔지니어에게 매우 중요합니다. 본 논문에서는 세 가지 폴리머의 이산화탄소 용해도 값을 예측하기 위해 유전자 발현 프로그래밍(GEP)을 기반으로 한 상관관계를 생성했습니다. 결과는 생성된 상관관계가 뛰어난 효율성을 나타낼 수 있으며 폴리스티렌(PS), 폴리부틸렌 숙시네이트-코-아디페이트(PBSA), 및 폴리부틸렌 숙시네이트(PBS)입니다. 헨리의 법칙에 기초한 추세 분석은 압력이 증가하고 온도가 감소하면 이산화탄소 용해도가 증가한다는 것을 보여주었습니다. 마지막으로 의심되는 데이터 포인트를 탐지하기 위해 레버리지 접근 방식을 사용하여 이상값 발견을 적용했습니다. 이상값 탐지는 개발된 상관관계의 통계적 타당성을 입증했습니다. 세 가지 생성된 상관 관계에 대한 William의 플롯은 PBS 중합체의 한 지점과 PS 중합체의 세 지점을 제외하고 모든 데이터 지점이 유효 구역에 위치함을 보여줍니다.

최근에는 석유 산업을 포함한 다양한 산업에서 다양한 폴리머의 적용이 매력적인 문제가 되었습니다. 다양한 폴리머의 유체 흡착 공정은 EOR(향상된 오일 회수)1,2,3, 가스 분리, 첨가제 흡수 및 발포 공정4,5과 같은 석유 산업 개념에서 중요한 상황입니다. 이산화탄소(CO2)는 폴리머의 구조, 폴리머 폼 및 생산 특성에서 주목할만한 역할을 하는 가장 중요한 가스 중 하나입니다4,6. 또한 CO2와 초임계 이산화탄소(SCCO2)(초임계 이산화탄소는 온도와 압력이 모두 임계값보다 높은 유체로 설명됨)는 가장 일반적인 친환경 소재 중 하나로 용매에 광범위하게 사용되어 왔습니다. , 재료 합성, 재료 변형, 발포 공정, 중합 및 입자 생산을 포함한 수많은 현장 처리에서 반용매 또는 용질입니다. SCCO2는 액체 또는 기체와 일반적으로 결합되는 특성의 혼합물을 나타내는 용매로서 잠재적으로 매력적입니다. CO2 용해도는 다양한 용액에 용해될 수 있는 최대 CO2 양입니다. 다양한 생분해성 고분자의 CO2 용해도 평가, 예측 및 측정은 새로운 물질의 추출 및 생성과 같은 다양한 화학 응용 분야의 엔지니어에게 주목할만한 기술이 되었습니다. 생분해성 폴리머는 박테리아 용해 과정에 의해 붕괴되어 CO2 및 N2와 같은 천연 유체로 생성되는 특정 유형의 폴리머입니다. 폴리부틸렌 숙시네이트(PBS)와 폴리부틸렌 숙시네이트-코-아디페이트(PBSA)는 Showa Highpolymer Co. Ltd.와 Showa Denko K.K15,16에서 생성한 두 가지 적용 가능한 생분해성 폴리머입니다.

고분자, 특히 CO2의 기체 용해도를 예측하기 위해 1986년부터 다양한 실험적, 경험적, 이론적 접근법이 조사되었습니다. 1986년과 1993년에 Shah et al.17,18은 압력이 증가할 때 실리콘 고분자에서 CO2를 포함한 다양한 기체의 용해도를 측정했습니다. 최대 26기압, 온도 값 10, 35, 55°C. 1994년에 Li et al.19은 아민 시스템에서 CO2의 용해도를 예측했습니다. 그들은 세 가지 용매, 즉 모노에탄올아민(MEA), 메틸디에탄올아민(MDEA) 및 물(H2O)을 포함하는 이원 및 삼원 혼합물을 고려했습니다. 그들은 0~225°C 범위의 온도를 사용했습니다. 그들은 아민 혼합물의 CO2 용해도를 온도의 함수로 모델링했습니다. 2년 후, Sato et al.20은 고압 및 온도 조건에서 폴리스티렌의 CO2와 N2 용해도를 조사했습니다. 그들은 최대 20MPa의 압력과 373.2~453.2K의 온도에서 기체 용해도를 측정했습니다. 1998년에 Aubert21는 수정 미세 천칭 기술을 사용하여 최대 9.65MPa의 압력에서 CO2 용해도를 계산했습니다. 내년에 Webb et al.22과 Sato et al.23은 고압 및 온도 하에서 고분자 내 CO2의 확산과 용해도를 평가했습니다. 그들의 연구에 따르면 용해도는 압력이 증가하면 증가하고 온도가 증가하면 감소합니다. 2000년 Sato et al.15은 CO2의 용해도와 확산계수를 결정하기 위한 경험적 관계를 제안하였다. 그들은 각각 1.025–20.144 MPa 및 323.15–453.15 K 범위의 종속 변수로 압력과 온도를 고려했습니다. 그들은 압력이 증가하고 온도가 감소함에 따라 용융 상태 중합체에서 CO2의 용해도가 증가한다는 것을 달성했습니다. 1년 후 Hilic et al.24은 폴리스티렌에서 N2와 CO2의 용해도를 측정했는데, 이는 3.05~45MPa의 압력과 338~402K의 온도를 고려했습니다. 또한 진동 와이어 힘 센서를 사용한 실험 기술이 적용되었습니다. 그들은 압력 증가와 온도 감소에 따른 용해도 증가 사이에 선형 관계를 얻었습니다. 같은 해에 Sato et al.25은 313.15~373.15K의 온도 범위와 최대 17.5MPa의 압력에서 CO2의 용해도를 계산했습니다. 2002년에 Park et al.26은 온도에 대해 40, 60 및 80°C 값과 압력에 대해 0.1-50 psia 값에서 알칸올아민 용액의 CO2 용해도에 대해 연구했습니다. 그들은 이 용액에서 CO2의 증기-액체 평형을 나타냈습니다. 같은 해 Sato et al.27은 373.15, 427.15, 473.15K의 온도와 최대 20MPa의 압력에서 폴리(2,6-디메틸-1,4-페닐렌 에테르)(PPO) 및 PS의 CO2 용해도를 조사했습니다. . 그들은 PPO 농도가 증가함에 따라 CO2의 용해도가 증가한다는 것을 얻었습니다. 1년 후인 2003년에 Hamedi et al.28은 온도와 압력에 대해 입력 범위가 각각 283~453K와 1~200bar인 그룹 기여 상태 방정식(EoS)을 기반으로 다양한 고분자의 CO2 흡착을 예측했습니다. . 가장 좋은 결과는 폴리스티렌의 평균 절대 상대 오차(AARE)가 5.5%였습니다. 2006년에 Li 등29은 자기 현탁 저울(MSB)을 사용하여 180~200K의 온도와 최대 28MPa의 압력에서 폴리락타이드의 기체 용해도와 확산도를 측정했습니다. 또한 그들은 폴리락타이드 내 N2와 CO2의 확산계수를 추출하기 위해 Fick의 제2법칙에 기초한 이론적 모델을 채택했습니다. 그들은 동일한 온도에서 CO2가 N2보다 낮은 확산도를 보인다는 것을 알아냈습니다. 그해 Nalawade 등9은 폴리머 용융물 처리를 위한 친환경 용매로 SCCO2를 사용했습니다. 그들은 SCCO2를 폴리머에 대한 높은 용해도로 인해 많은 중합 공정에 적용할 수 있게 되었습니다. 2007년에 Lei 등30은 폴리프로필렌의 CO2 팽윤 정도, 결정화도 및 용해도를 추정하기 위해 부력 상관 관계와 Sanchez 및 Lacombe 상태 방정식을 생성했습니다. 그들은 CO2 용해도가 처음에는 감소하다가 온도에 따라 증가하는 것을 달성했습니다. 2년 후 Khajeh et al.31은 적응형 신경 퍼지 추론 시스템(ANFIS)을 기반으로 폴리머 내 CO2 용해도를 예측하는 지능형 모델을 개발했습니다. 그들은 다양한 폴리머에 대해 최대 37개의 데이터 포인트를 사용했습니다. 2011년에 Xu 등32은 폴리머의 에테르 및 카르보닐 그룹, 즉 폴리(에틸렌 옥사이드)(PEO), 폴리(프로필렌 옥사이드)(PPO), 폴리(비닐 아세테이트)에서 CO2의 용해도 상관 관계에 대한 이론적 연구를 조사했습니다( PVAc), 폴리(에틸렌 카보네이트)(PEC) 및 폴리(프로필렌 카보네이트)(PPC). 그들은 PPC의 CO2 용해도가 연구에 사용된 다른 폴리머보다 높다는 것을 보여주었습니다. 내년에 Han et al.13은 SCCO2 응용 분야에서 연속 반응을 개발하고 경제적인 개념을 고려했습니다. 2013년에 Li et al.33은 고분자의 기체 용해도를 추정하기 위해 인공 신경망(ANN)을 개발했습니다. 그들의 연구는 상관관계를 사용하여 실험 데이터와 예측 데이터 사이의 좋은 일치를 보여주었습니다. 같은 해 Minelli와 Sarti34는 확산 계수를 운동 인자로 고려하여 다양한 유리질 중합체에서 CO2의 용해도와 투과성을 측정했습니다. 2015년에는 용해도를 포함한 CO2 특성을 추정하기 위해 Ting 및 Yuan10, Li et al.7 및 Quan et al.12의 다양한 수학적, 이론적 접근 방식이 연구되었습니다. 그들 모두는 CO2 용해도가 압력과 직접적인 관계가 있고 온도와 역의 관계가 있음을 보여주었습니다. 2년 후, Mengshan et al.8,35은 고분자 내 CO2와 SCCO2의 용해도를 예측하기 위해 확산 이론을 기반으로 인공 신경망과 인공 지능 기술을 개발했습니다. 2019년 Soleimani et al.4는 CO2 용해도 추정을 위한 의사결정나무(DT) 기반 스마트 모델을 개발했습니다. 그들은 온도의 경우 306~483.7K, 압력의 경우 1.025~44.41MPa 범위의 515개 데이터 포인트를 사용했습니다. 1년 후, Li et al.36은 CO2 폴리머 시스템에 대한 포괄적인 검토를 조사했습니다. 그들은 고분자의 CO2 용해도를 측정하기 위해 열역학적 계산 모델과 컴퓨터 시뮬레이션이라는 두 가지 유형의 다중 규모 방법을 사용했습니다. 개발된 모델은 상 유변학적 특성, 고분자 자기조립 등 화학 및 화학 산업에 활용될 수 있습니다. 2022년에는 물-고분자 시스템에서 CO2 및 기타 가스의 용해도를 측정하기 위해 다양한 실험, 이론 및 모델링 연구가 수행되었습니다. Sun et al.37은 샘플 분석 접근법을 사용하여 석유 기반 및 물 기반 굴착 유체의 CO2 용해도를 측정했습니다. 그들의 결과는 이온의 몰 농도가 증가함에 따라 기체 용해도에 대한 전해질의 염석 효과가 증가할 수 있음을 나타냅니다. 그들의 연구는 또한 석유 기반 및 물 기반 굴착 유체의 CO2 용해도 오류가 각각 6.75%와 3.47%임을 보여주었습니다. 게다가 Ushiki 등38은 교란 사슬 통계 관련 유체 이론(PC-SAFT)과 자유 부피 방법을 수행하여 폴리카프로락톤(PCL)의 CO2 용해도와 확산성을 평가했습니다. 그들의 연구에 따르면 CO2 용해도는 헨리의 법칙을 준수하는 것으로 인정되었으며, PC-SAFT EoS는 용해도를 충분히 설명했습니다. 또한 Kiran et al.39은 고분자 내 CO2와 N2의 확산성과 용해도를 평가했습니다. 그들은 용해도 모델링에 Sanchez-Lacombe EoS를 사용했습니다. 더욱이, Ricci et al.40은 고분자 내 CO2의 초임계 흡착 및 수송에 대한 포괄적인 이론적 틀을 제공했습니다. 그들의 연구에서 CO2 흡수는 최대 18 MPa의 다양한 온도와 압력에서 임계 영역 전체에 걸쳐 사용 가능한 데이터를 활용하여 모델링되었습니다.