Novos modelos baseados em estruturas moleculares para estimativa da solubilidade de CO2 em diferentes cloretos de colina

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May 24, 2023

Novos modelos baseados em estruturas moleculares para estimativa da solubilidade de CO2 em diferentes cloretos de colina

Relatórios Científicos volume 13,

Scientific Reports volume 13, Número do artigo: 8495 (2023) Citar este artigo

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Neste estudo, a solubilidade do CO2 em diferentes solventes eutéticos profundos (DESs) à base de cloreto de colina foi investigada usando a Relação Estrutura-Propriedade Quantitativa (QSPR). A este respeito, o efeito de diferentes estruturas do doador de ligação de hidrogênio (HBD) em cloreto de colina (ChCl) à base de solventes eutéticos profundos (DESs) foi estudado em diferentes temperaturas e diferentes proporções molares de ChCl como aceptor de ligação de hidrogênio (HBA) para HBD. 12 conjuntos de dados diferentes com 390 dados sobre a solubilidade do CO2 foram escolhidos da literatura para o desenvolvimento do modelo. Oito modelos preditivos, que contêm a pressão e um descritor estrutural, foram desenvolvidos na temperatura fixa (ou seja, 293, 303, 313 ou 323 K) e a razão molar constante de ChCl para HBD igual a 1:3 ou 1: 4. Além disso, também foram introduzidos dois modelos, que consideram os efeitos das estruturas de pressão, temperatura e HBD, simultaneamente nas razões molares iguais a 1:3 ou 1:4. Dois conjuntos de dados adicionais foram usados ​​apenas para validação externa adicional desses dois modelos em novas temperaturas, pressões e estruturas HBD. Foi identificado que a solubilidade do CO2 depende do descritor "EEig02d" de HBD. "EEig02d" é um descritor molecular derivado da matriz de adjacência de borda de uma molécula que é ponderada por momentos de dipolo. Este descritor também está relacionado ao volume molar da estrutura. A avaliação estatística dos modelos propostos para os conjuntos de dados de temperatura não fixa e fixa confirmou a validade dos modelos desenvolvidos.

A emissão significativa de gases de efeito estufa como o CO2 tem levado a dois desafios globais significativos, que são chamados de “Aquecimento Global” e “Mudanças Climáticas”1. Durante a última década, a presença do gás CO2 na atmosfera ultrapassou os limites aceitáveis ​​(ou seja, 350 ppm)2,3,4. Portanto, é necessário um grande esforço para eliminar o gás CO2 da atmosfera. Existem algumas tecnologias avançadas para diminuir a emissão de CO2, como a Captura e Armazenamento de Carbono (CCS). As tecnologias CCS são categorizadas principalmente em três grupos: pré-combustão, pós-combustão (PCC) e oxi-combustão (oxi-combustível)5. Dentre esses métodos, o método PCC é o mais prático e econômico. Ainda é necessário resolver vários desafios econômicos, tecnológicos, ambientais e de segurança, como (i) melhorar a eficiência da captura de CO2, (ii) reduzir os custos do processo e (iii) garantir que o armazenamento de CO2 seja ambientalmente sustentável6. A aplicação de solventes aquosos de alcanolamina (por exemplo, MEA) no método PCC é convencional devido à sua alta reatividade com CO2, disponibilidade, baixo custo e baixa viscosidade. No entanto, ainda existem várias falhas no uso desses tipos de solventes, incluindo alta perda de solvente, degradação, corrosão, alto consumo de energia durante o processo de regeneração, problemas ambientais e altos custos de regeneração7,8,9. Como resultado, é essencial desenvolver novos solventes verdes e baratos para processos de captura de CO2.

As pesquisas nos últimos anos têm se concentrado cada vez mais no desenvolvimento de novos solventes, como Líquidos Iônicos (ILs) e Solventes Eutéticos Profundos (DESs) para substituir os compostos orgânicos voláteis (VOC) convencionais em diferentes processos químicos e industriais10,11,12.

Em comparação com os solventes convencionais de captura de CO2 (ou seja, aminas), os LIs são mais capazes devido às suas propriedades intrínsecas atraentes, como baixa volatilidade, alta estabilidade térmica e excelente solubilidade de CO213,14. É bem conhecido que os LIs são sorventes físicos eficientes de CO2, que suas especificações podem ser ajustadas selecionando os cátions e ânions apropriados. Apesar dessas vantagens, o uso de LIs para captura de CO2 em aplicações industriais apresenta várias desvantagens, incluindo sua alta viscosidade, processos complicados e caros de síntese e purificação e alto custo. Existe uma preocupação crescente em relação à toxicidade de vários ILs15. Existem novas classes de solventes conhecidas como DESs, que possuem méritos adicionais de baixo custo, baixa toxicidade, biodegradabilidade, fácil preparo e não necessidade de purificação16. Os DESs podem ser sintetizados pela mistura de um doador de ligação de hidrogênio (HBD) (por exemplo, ácidos carboxílicos, amidas, aminas, álcool ou haletos metálicos) com um aceitador de ligação de hidrogênio (HBA) (por exemplo, fosfônio quaternário ou sais de amônio) nas proporções molares apropriadas17 . A propriedade mais promissora dos DESs é a diversidade de estruturas. Por causa de seus benefícios inerentes, incluindo baixa pressão de vapor, alta estabilidade térmica e química, não inflamabilidade e uma ampla gama de ajustes, os DESs ganharam atenção considerável18,19. Em particular, DESs baseados em colina têm sido investigados intensivamente. Uma vez que os DESs à base de colina são constituídos principalmente por compostos naturais; portanto, eles não têm influências ambientais prejudiciais. Entre os sais de colina amplamente utilizados, o cloreto de colina (ChCl) é um material não tóxico, biodegradável e barato, sintetizado a partir de produtos ou subprodutos de reservas fósseis (ou seja, petróleo) ou extraído da biomassa19.

 98%) were eliminated. Therefore, the remaining 444 molecular descriptors of the HBD structures were used for the model construction./p> 0.6 and Q2 > 0.5)60. The values of descriptors with acceptable statistical parameters are indicated in Table 4. The values of some descriptors (i.e. H6m and RDF065u) are zero for several HBDs. It means that these descriptors are not appropriate for the model development because these descriptors cannot distinguish between some structures. Apart from this point, it is obvious that it is better to choose a descriptor that is not only repeated in all of the sub-datasets, but have acceptable statistical parameters. Therefore, it is confirmed that the selected descriptor (i.e., EEig02d) is an appropriate molecular descriptor in the developed models./p>