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Este documento técnico explora la optimización del proceso de oxidación del isopropanol para producir acetona y peróxido de hidrógeno. Se analizan las variables clave del proceso, como la temperatura, la presión y la concentración de los reactivos, y se presentan ecuaciones cinéticas y termodinámicas relevantes. El documento también incluye ejemplos de código en python para simular el comportamiento de las variables del proceso.
Tipo: Ejercicios
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2.2. Variables que intervienen en la optimización del proceso Ecuaciones cinéticas Mecanismo de reacción La oxidación del isopropanol se lleva a cabo mediante un mecanismo de radicales libres, que implica las siguientes etapas: a). Iniciación: Formación de radicales libres a partir del isopropanol. b). Propagación: Reacción de los radicales libres con el oxígeno para formar peróxidos. c). Terminación: Descomposición de los peróxidos para formar productos de oxidación. La cinética de la oxidación del isopropanol se puede describir mediante la ecuación de velocidad (Cabezas, 2020): r = k [Isopropanol] [Oxígeno] donde: r: velocidad de reacción k: constante de velocidad [Isopropanol]: concentración de isopropanol [Oxígeno]: concentración de oxígeno Ecuación de calor de vaporización El calor de vaporización es la cantidad de energía necesaria para cambiar el estado de una sustancia de líquido a gas, es decir, para vaporizarla. También se conoce como entalpía de vaporización. El calor de vaporización se mide en unidades de energía por unidad de masa, como joules por gramo (J/g) o calorías por gramo (cal/g). Es una propiedad física característica de cada sustancia y depende de la temperatura y la presión ΔHv = Q / m donde:
Figura 2.1 Proceso para la síntesis de la acetona por oxidación del isopropanol En la figrua 2.1 se presenta el proceso para sintetizar acetona partir del isoporpanol. El isopropanol pasa a un reactor donde este se oxida, la reacción se lleva a 100 °C , posteriormente pasa a un separador donde se separa una mezcla de fase liquida y gaseosa, la fase liquida pasa una columna de destilación, posterior a esto la acetona para por una segunda columna de destilación para purificar, en esta etapa se separa la acetona con agua y subproductos 2.2.2. Optimización de variables (cuáles minimizan y cuáles maximizan) Las variables del proceso que se pueden maximizar son
Para ello las variables que se consideraron para la optimización es la Temperatura, y la presión, ya que este nos permitirá cuanta cantidad de energía se puede ocupar para purificar el producto de la segunda columna de destilación a una temperatura adecuada que es de 50 a 100 °C las interpretación de la variables se muestran a 100 °C. Para la cantidad de calor que se ocuparia en una columna de destilacion se realizo una grafica que se muestra en la figura 2.2 y 2.3 que muestra el comportamiento de la capacidad calorifica a 340 K que da un valor de 1.17 J/KmolK, esto nos permite realizar una comparacion a diferente temperatura , como en la grafica 2. 4 , Figura 2.2 Capacidad calorifica
#antoine Temp = np.linspace(276, 373 , 100) f=21. g=2616. h=-20. An=np.exp((f-g)/(Temp+h)) fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 5)) axs[0].plot(T, Cp,color="red") axs[0].set_title('Capacidad Calorífica vs Temperatura (Acetona)') axs[0].set_xlabel('Temperatura (K)') axs[0].set_ylabel('Capacidad Calorífica de liquido (kJ/kmol·K)') axs[1].plot(Temp,An,color="orange") axs[1].set_title('Presion (Acetona)') axs[1].set_xlabel('Temperatura (K)') axs[1].set_ylabel('Antoine (Pa)') plt.tight_layout() plt.show()
Figura 2.5 Código en Python para la programación de las variables