Líquidos Iónicos en la optimización de Operaciones Unitarias con Herramientas Computacionales
Los líquidos iónicos son fluidos formados únicamente por iones, que generalmente están constituidos por cationes orgánicos, aromáticos con átomos de nitrógeno y aniones inorgánicos, poliatómicos y voluminosos, como los gruposhexaflourofosfato, triflato, trifluoroacetato y triflimida, los cuales están unidos por fuerzas intermoleculares más débiles que las que actúan sobre las sales tradicionales, lo que les permite encontrarse en fase líquida bajo condiciones normales de presión y temperatura. Entre ellos pueden citarse: el 1,3-Dimetilimidazolio bis(trifluorometilsulfonil)imida y el 1-Etil-2,4-dimetilimidazolio trifluorometanosulfonato.
Dentro de sus propiedades destacan: gran estabilidad térmica con límites superiores de temperatura que oscilan entre los 350 y los 400°C; débil interacción coulómbica entre sus iones que limita la formación de pares iónicos necesarios para la volatilización, confiriéndole bajas presiones de vapor; gran estabilidad química porque son inertes y no inflamables; buena conductividad eléctrica; gran estabilidad a la oxidación y reducción; bajo punto de fusión, generalmente menor a la temperatura ambiente alcanzando incluso los -100°C según el compuesto, tamaño del ión o simetría; viscosidades que varían entre 10 y 500 cP; densidades que oscilan entre 1,12 y 2,24 g/cm3 y comportamiento polar similar al de los alcoholes de cadena corta. (García y otros, 2010).
Estas propiedades les brindan la posibilidad de emplearlos con éxito en diversas aplicaciones industriales, entre las que resaltan: su uso como fluido térmico por el amplio rango de temperatura en el que permanece como líquido; para eliminar azeótropos por su empleo como agente extractante puesto que tienen una alta selectividad, fácil recuperación y baja volatilidad; como lubricante por su estabilidad térmica y bajo punto de fluidez; como electrolito en variadas aplicaciones electroquímicas; en membranas líquidas iónicas soportadas; como dispersantes tensoactivos en pinturas y como agentes de separación en la extracción líquido-líquido y absorción de gases.
En este sentido, como agentes de separación en las operaciones unitarias adquieren gran importancia, a causa de su baja volatilidad, estabilidad térmica y estabilidad química,permitiendo ser utilizados como sustitutos de los solventes orgánicos tradicionales, que por ser tan volátiles, pueden generar efectos perjudiciales para la salud humana y requieren de la reposición de importantes cantidades de solvente fresco al proceso. No obstante, modelar los equilibrios líquido vapor de estas mezclas para la optimización de los procesos ha sido un reto, en primer lugar se utilizaban los métodos de contribución de grupos como UNIFAC y los de coeficientes de actividad como NRTL, pero estos requieren de la obtención de parámetros de interacción binaria a partir de ajustes por regresiones tomando datos experimentales como base, lo que se convierte en una desventaja para los compuestos novedosos de los cuales no se tienen datos experimentales. (Sanz, 2016).
De este modo, una alternativa empleada hoy día es el uso de los modelos de solvatación COSMO (RS y SAC) de los paquetes Turbomole y COSMOtherm, basados en la química cuántica que facilitan la predicción de los equilibrios sin necesidad de datos experimentales para realizar los ajustes por regresión. Estos modelos aprovechan las distribuciones superficiales de carga polarizada (sigma profile) de los componentes de una mezcla para la predicción de sus coeficientes de actividad.Una vez obtenidos, se han introducido en códigos realizados en MATLAB con las ecuaciones de Raoult Modificada, Antoine y Rachford- Rice para el modelado de una separación flash y otros procesos de absorción, obteniendo buenos resultados que han sido validados introduciendolos sigma profiles, volúmenes de cavidad y presiones de vapor de los pseudocomponentes en el simulador ASPEN PLUS. (Sanz, 2016).
Estos trabajos han generado mínimas variaciones en los cálculos realizados por MATLAB y ASPEN PLUS debido a que la ecuación de Rachford- Rice asume que el proceso es isotérmico, mientras que el simulador emplea el balance de energía. Además,como se trata de un problema no lineal, de los algoritmos del OPTI Toolbox de MATLAB disponibles y probados, el BONMIN es el que ha arrojado los resultados de manera más rápida y a partir de cualquier valor inicial, permitiendo a los investigadores conocer que para optimizar la separación de los componentes debe emplearse un sólo líquido iónico, el que sea más afín al compuesto a separar y no una mezcla de líquidos iónicos, así como, comprobar que al aumentar el tamaño del catión aumenta la solubilidad del líquido iónico y por tanto el rendimiento de la separación. (Sanz, 2016).
Referencias:
García E., De Los Ríos, A., Hernández, F., Larrosa, A., Ginestá, A, Sánchez, S., Lozano, L. y Godinez, C. (2010).Aplicaciones de los líquidos iónicos en la industria química. Departamento de Ingeniería Química y Ambiental de la Universidad Politécnica de Cartagena.
Sanz, R. (2016). Optimización de operaciones unitarias utilizando líquidos iónicos como agentes materiales de separación. Trabajo de grado para obtener el título de Ingeniero Químico d
e Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales de la Universidad Politécnica de Madrid.[Documento en línea].Disponible: http://repositorio.upct.es/bitstream/handle/10317/1745/ali.pdf;jsessionid=384D8893B2B5324E44485061B0F9BE30?sequence=1. Consultado: [Abril 8, 2016].
Arroyo, M., Meléndez, L., Ramírez, A. y Sierra, A., (2014). La química verde y el desarrollo sustentable. Revista Iberoamericana para la investigación y el desarrollo educativo. Volumen 5, Número 9.Disponible: http://www.ride.org.mx/index.php/ RIDE/article/view/1/5. Consultado: [Abril 8, 2016].
