Ajuste de datos de equilibrio líquido-vapor a la ecuación NRTL empleando algoritmos de optimización metaheurística

Abstract

En este trabajo se presenta una estrategia para el ajuste de datos experimentales a un modelo clásico para la predicción del equilibrio líquido-vapor. El ajuste se lleva a cabo por medio de la minimización de tres funciones objetivo de mínimos cuadrados, considerando por una parte la desviación con respecto a las composiciones en fase vapor, por otra las desviaciones con respecto a los coeficientes de actividad, y finalmente las desviaciones con respecto a la energía libre de Gibbs. El modelo empleado para el cálculo de los coeficientes de actividad es la ecuación NRTL, el cual se acopla a un entorno de optimización metaheurística codificado en Python. La minimización de las desviaciones se lleva a cabo empleando diversos métodos de optimización, tales como enjambre de partículas, optimizador del lobo gris, entre otros. Se analiza el desempeño de los distintos algoritmos en la solución del problema de ajuste de datos.