dc.contributorCisternas-Arapio, Luis
dc.contributorValderrama-Méndez, José
dc.contributorUnivesidad de Antofagasta
dc.creatorAguirre-Céspedes, Claudia Leonor
dc.date2017-03-28T21:25:14Z
dc.date2022-08-17T23:47:32Z
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dc.date2012
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dc.date.accessioned2023-08-22T09:32:33Z
dc.date.available2023-08-22T09:32:33Z
dc.identifierhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/10533/180246
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8336652
dc.descriptionPara optimizar el uso de Líquidos Iónicos (Lis) y diseñar éstos a la medida con fines específicos, es esencial tener un buen conocimiento de sus propiedades físicas y químicas. La habilidad para estimar las propiedades correcta y consistentemente es muy importante.Aunque, en principio, miles de Lis pueden ser creados, una búsqueda en la literatura de datos de propiedades físicas básicas tales como densidad, viscosidad, temperatura de fusión y otras, muestran que estas propiedades existen sólo para unos pocos ILs. Los modelos predictivos basados en Métodos de Contribución de Grupo (MGC) han mostrado ser útiles no sólo para el diseño de procesos o productos que involucran ILs, sino también pueden ser usados para eldesarrollo de métodos de Diseño Molecular con Ayuda Computacional de Lis (DMAC-LI).DMAC-LI puede ayudar a identificar un conjunto de Lis que tengan las propiedades deseadas para una aplicación en particular.Uno de los objetivos de esta tesis es desarrollar un modelo predictivo para estimar temperaturas de fusión para un amplio rango de Lis usando un método de contribución de grupo. La temperatura de fusión es una de las propiedades más difíciles de predecir desde unainformación estructural simple. Los factores que primeramente controlan la temperatura de fusión de un compuesto son fuerzas intermoleculares, simetría molecular y los grados de libertad conformacional de la molécula. En particular para Lis; carga, tamaño y ladistribución de carga en los iones respectivos también influyen en la temperatura de fusión.En el desarrollo del modelo propuesto basado en GC para la estimación de temperaturas de fusión de Lis, se han considerado las contribuciones de grupos iónicos y grupos metilenos, como parámetros aditivos, y dos parámetros geométricos característicos no aditivos, tales como simetría y flexibilidad. Todos estos factores son incluidos en el método a través de términos entálpicos y entrópicos en un modelo matemático de tipo racional. Un total de 293 datos de 136 Lis fueron usados en este estudio. La desviación relativa promedio.Esto está en acuerdo con Wu et al. (2010) quien analizó y estudió Lis basados en alquilsulfato para determinar su desempeño para aplicaciones electroquímicas. Se concluye que lamáquina de búsqueda creada es una buena herramienta computacional para ayudamos, en una primera etapa, a seleccionar Lis para aplicaciones específicas. Es necesario, sin embargo, realizar los estudios químicos y electroquímicos para una aplicación específica después desintetizar los Lis seleccionados.
dc.descriptionPFCHA-Becas
dc.descriptionDoctorado en Ingeniería de Procesos de Minerales
dc.description60p.
dc.descriptionPFCHA-Becas
dc.descriptionTERMINADA
dc.formatapplication/pdf
dc.languageeng
dc.relationinstname: Conicyt
dc.relationreponame: Repositorio Digital RI2.0
dc.relationinstname: Conicyt
dc.relationreponame: Repositorio Digital RI2.0
dc.relationhandle/10533/108040
dc.relationinfo:eu-repo/grantAgreement/PFCHA-Becas/RI20
dc.relationinfo:eu-repo/semantics/dataset/hdl.handle.net/10533/93488
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.titleNormal melting temperature estimatión using a group contributión method for the design and selectión of iónic liquids
dc.typeTesis Doctorado
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeTesis
dc.coverageAntofagasta


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