Avances en la Predicción de Propiedades Físicas, Físico-Químicas y de Transporte de Líquidos Iónicos

• José O. Valderrama ^[1] ; Roberto E. Rojas ^[1]
  1. [1] Univ. de La Serena, Chile
• Localización: Información tecnológica, ISSN-e 0718-0764, ISSN 0716-8756, Vol. 20, Nº. 4, 2009, págs. 149-160
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Advances in the Prediction of Physical, Physicochemical and Transport Properties of Ionic Liquids
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• Resumen
  • español

    Se presenta y discute los avances del grupo de investigación de la Universidad de La Serena sobre la estimación de las propiedades físicas, fisicoquímicas y de transporte de líquidos iónicos (LIs). Aunque se ha sostenido que los métodos usuales que se aplican a fluidos orgánicos no pueden ser aplicados a los LIs y que se requiere un nuevo formalismo que explique el comportamiento especialmente diferente de los LIs, el grupo de trabajo de La Serena ha demostrado que esto no es correcto. Este trabajo presenta los resultados de varios métodos tradicionales para estimar las propiedades de fluidos que han sido aplicados a los LIs; en particular, técnicas de contribución de grupos, correlaciones generalizadas, correlaciones empíricas, y redes neuronales. De esta forma se han correlacionado y predicho hasta la fecha las propiedades críticas, la presión de vapor, la densidad y la viscosidad de líquidos iónicos.

  • English

    The advances done by the research group in La Serena-Chile on the estimation of several physical, physicochemical, and transport properties of ionic liquids (ILs) are presented and analyzed. Although it has been mentioned in the literature that the methods usually applicable to organic fluids cannot be used to estimate the properties of ILs and a new formalism to explain the especial behavior of ILs should be formulated, the group in La Serena has demonstrated that this is not correct. This work presents the results of applying several traditional methods for estimating some properties of ILs; in particular, group contribution techniques, generalized correlation, empirical correlations, and neural networks have been employed. Until now, the critical properties, the vapor pressure, the density and the viscosity of ILs have been correlated and predicted.