Оценка эффективности влияния трубчатого турбулентного аппарата на кинетику процессов получения полимеров
Аннотация
Введение. В условиях высокого спроса на полимерную продукцию ведется постоянная модернизация технологических процессов ее производства, огромная доля которого основана на применении микрогетерогенных каталитических систем. Физико-химические свойства полимерной продукции можно улучшить с помощью целенаправленного гидродинамического воздействия в турбулентных потоках. Исследование возникающих физико-химических закономерностей процессов синтеза полимерной продукции в присутствии модифицированных каталитических систем вызывает большой интерес.
Цель статьи. Оценка эффективности гидродинамического воздействия в турбулентных потоках на характер неоднородности катализатора и кинетику процессов получения полимеров.
Материалы и методы. При исследовании процессов синтеза полимеров использован имитационный подход к модельному описанию системы, основанный на идее воспроизведения различных сценариев непрерывного производства и проведении необходимой эмпирической оценки. Для повышения скорости расчетов при имитационном моделировании используются технологии параллельного программирования и облачных вычислений.
Результаты исследования. Разработана методология решения обратных задач, которая позволяет на основе известной физико-химической информации определять влияние внешних факторов на кинетическую активность и неоднородность активных центров. Использование имитационного моделирования с применением технологии облачных вычислений позволяет однозначно идентифицировать характер кинетической неоднородности в условиях усреднения реакционной способности активных центров.
Обсуждение и заключение. Апробация нового имитационного подхода к решению обратной задачи позволила оценить эффективность влияния трубчатого турбулентного аппарата на кинетику процесса получения полиизопрена в присутствии титанового катализатора и идентифицировать наличие двух активных центров: тип АTi − lnM = 13,4, тип ВTi − lnM = 11,7, при этом доля активных центров типа АTi составляет 0,91; типа ВTi – 0,09. На основе полученных данных становится возможным проводить постановку и решение обратных задач идентификации кинетических параметров с целью дальнейшего модельного описания системы.
Литература
2. Impact of Methylaluminoxane Oxidation on the Ethylene Polymerization Using Ni Catalysts / R. Tanaka [et al.] // Organometallics. 2022. Vol. 41, Issue 21. P. 3024–3031. https://doi.org/10.1021/acs.organomet.2c00440
3. Исследование кинетики процесса полимеризации изопрена в присутствии неодимсодержащих каталитических систем, модифицированных в турбулентных потоках / Э. Н. Мифтахов [и др.] // Журнал прикладной химии. 2021. Т. 94, № 1. С. 77–83. https://doi.org/10.31857/S0044461821010114
4. Assessing the Hydrodynamic Effect on the Molecular Parameters of the Isoprene Polymerization Product in the Presence of a Neodymium–Based Catalytic System / S. Mustafina [et al.] // ACS Omega. 2022. Vol. 7, Issue 21. P. 17652–17657. https://doi.org/10.1021/acsomega.2c00469
5. Характеристики стереорегулярного цис-1,4-полиизопрена, полученного в условиях крупнотоннажного производства на титановых и лантаноидных катализаторах, модифицированных в турбулентных потоках / И. Ш. Насыров [и др.] // Журнал прикладной химии. 2021. T. 94, № 6. С. 741–747. https://doi.org/10.31857/S0044461821060074
6. Интенсификация быстрых химических процессов на межфазных границах двухкомпонентных жидких сред в трубчатых турбулентных реакторах / А. А. Берлин [и др.] // Химическая физика. 2019. Т. 38, № 1. С. 19–26. https://doi.org/10.1134/S0207401X19010059
7. Roshchin D. E., Patlazhan S. A., Berlin A. A. Free-radical Рolymerization in a Droplet with Initiation at the Interface // European Polymer Journal. 2023. Vol. 190. Article no. 112002. https://doi.org/10.1016/j.eurpolymj.2023.112002
8. Modified Free Volume Theory for Self-Diffusion of Small Molecules in Amorphous Polymers / A. Mansuri // Macromolecules. 2023. Vol. 56, Issue 8. P. 3224–3237. https://doi.org/10.1021/acs.macromol.2c02451
9. Multiscale Theoretical Tools for in Silico Macromolecular Chemistry and Engineering / M. Edeleva [et al.] // In-Silico Approaches to Macromolecular Chemistry. 2023. P. 17–69. https://doi.org/10.1016/b978-0-323-90995-2.00012-6
10. Кинетика полимеризации изопрена в присутствии каталитической системы NdCl3 ⋅ NCH3CH(OH)CH3–Al(i-C4H9)3–пиперилен / К. А. Терещенко [и др.] // Химическая физика. 2019. T. 13. C. 170–176. https://doi.org/10.1134/S0207401X19020134
11. Гидродинамическое воздействие на каталитическую систему TiCl4-Al(i-C4H9)3 при полимеризации изопрена / К. С. Минскер [и др.] // Вестник Башкирского университета. 2003. Т. 8, № 3–4. С. 29–31.
12. Молекулярные характеристики цис-1,4-полиизопрена при формировании каталитической системы TiCl4-Al(i-C4H9)3 в турбулентном режиме / В. П. Захаров [и др.] // Высокомолекулярные соединения. Серия Б. 2004. Т. 46, № 10. С. 1765–1769.
13. Determination of Catalyst Active Sites Distributions in Ionic Polymerization / T. S. Usmanov [et al.] // Inverse Problems in Science and Engineering. 2005. Vol. 13. P. 101–107. https://doi.org/10.1080/10682760410001697822
14. Мифтахов Э. Н., Мустафина С. А. Решение обратной задачи формирования молекулярно-массового распределения методом регуляризации А. Н. Тихонова : cвидетельство о государственной регистрации программы. № 2021618232; заявл. 11.05.2021; опубл. 25.05.2021.
15. Исследование кинетической неоднородности каталитической системы на основе сольвата хлорида гадолиния в производстве 1,4–цис–полиизопрена / Э. Н. Мифтахов [и др.] // Журнал прикладной химии. 2022. Т. 95, № 3. С. 423–429. https://doi.org/10.31857/S0044461822030100
16. Кинетическая неоднородность титановых и неодимовых катализаторов производства 1,4–цис–полиизопрена / Захаров В. П. [и др.] // Химическая физика. 2015. Т. 9. С. 300–305. https://doi.org/10.7868/S0207401X15030139
17. Обратная задача молекулярно–массового распределения и анализ функций распределения / Л. А. Бигаева [и др.] // Башкирский химический журнал. 2014. Т. 21, № 2. С. 65–69.
18. Controlling the Activity of Particles of TiCl4–Al(i-C4H9)3 Catalytic System by Changing Their Dispersion Composition in the Process of Producing Low-Molar-Mass Polybutadiene − a Component of Sticky Glue / A. Ziganshina [et al.] // Polymer Science, Series D. 2020. Vol. 13. P. 365−371. https://doi.org/10.1134/s199542122004022x
19. Модифицированный метод решения обратных задач формирования молекулярно-массового распределения в условиях интервального характера исходных экспериментальных данных / Э. Н. Мифтахов [и др.] // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Химия. 2022. Т. 1, № 47. С. 102–112. https://doi.org/10.26456/vtchem2022.1.10
20. Kinetic Heterogeneity of Polymer Products Obtained in the Presence of Microheterogenic Catalytic Systems Based on Gel Chromatograms / E. Miftakhov [et al.] // Periódico Tchê Química. 2021. V. 18, Issue 38. P. 27–37. https://doi.org/10.52571/PTQ.v18.n38.2021.03_MIFTAKHOV_pgs_27_37.pdf
21. О проблеме решения обратной некорректной задачи в химической технологии полимеров: интерпретация гель–хроматограмм / Л. А. Бигаева [и др.] // Вестник Казанского технологического университета. 2015. Т. 18, № 3. С. 86–92.
22. Cloud Computing in Construction Industry: Use Cases, Benefits and Challenges / S. Bello [et al.] // Automation in Construction. 2020. Vol. 122. Article no. 103441. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2020.103441
23. Mustafa C., Zeebaree S. Sufficient Comparison among Cloud Computing Services: IaaS, PaaS, and SaaS: A Review. 2021. Vol. 5. P. 17–30. http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.4481415
24. A Survey of Biological Data in a Big Data Perspective / D. Gabriel [et al.] // Big Data. 2022. Vol. 10, Issue 4. P. 279–297. https://doi.org/10.1089/big.2020.0383
25. Developing Methods and Algorithms for Cloud Computing Management Systems in Industrial Polymer Synthesis Processes / E. Miftakhov [et al.] // Emerging Science Journal. 2021. Vol. 5, Issue 6. P. 964–972. https://doi.org/10.28991/esj-2021-01324
26. SaaS is the Service for Solving Problems of Chemical Kinetics / A. Daminov [et al.] // 2021 International Conference on Information Technology and Nanotechnology (ITNT). 2021. P. 1–4. https://doi.org/10.1109/ITNT52450.2021.9649017
27. Making it Rain: Cloud-based Molecular Simulations for Everyone / P. Arantes [et al.] // Journal of Chemical Information and Modeling. 2021. Vol. 61. P. 4852–4856. https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2021-9f2m5
28. GROMACS in the Cloud: A Global Supercomputer to Speed Up Alchemical Drug Design / K. Carsten [et al.] // Journal of Chemical Information and Modeling. 2022. Vol. 62, Issue 7. P. 1691–1711. https://doi.org/10.1021/acs.jcim.2c00044