遺伝子発現プログラミングを用いたポリマー中の二酸化炭素溶解度の評価について

Scientific Reports volume 13、記事番号: 12505 (2023) この記事を引用

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さまざまなポリマーにおける二酸化炭素 (CO2) の溶解度の評価、予測、測定は、新規材料の抽出や生成など、さまざまな化学用途のエンジニアにとって重要です。 この論文では、3 つのポリマーの二酸化炭素溶解度の値を予測するために、遺伝子発現プログラミング (GEP) に基づく相関関係が生成されました。 結果は、生成された相関関係が優れた効率を示し、ポリスチレン (PS)、ポリブチレンサクシネート - コアジペート (PBSA)、とポリブチレンサクシネート (PBS) です。 ヘンリーの法則に基づく傾向分析により、圧力の上昇と温度の低下が二酸化炭素の溶解度の増加につながることが示されました。 最後に、レバレッジアプローチを使用して異常値の検出を適用し、疑わしいデータポイントを検出しました。 外れ値の検出により、作成された相関関係の統計的妥当性が実証されました。 生成された 3 つの相関関係の William のプロットは、PBS ポリマーの 1 点と PS ポリマーの 3 点を除いて、すべてのデータ ポイントが有効ゾーン内に位置していることを示しました。

近年、石油産業を含むさまざまな産業において、さまざまなポリマーの応用が魅力的な課題となっています。 さまざまなポリマーにおける流体吸着プロセスは、石油増進回収 (EOR)1、2、3、ガス分離、添加剤の吸収、発泡プロセス 4、5 などの石油産業の概念において重要な状況です。 二酸化炭素 (CO2) は最も重要なガスの 1 つであり、ポリマーの構造、ポリマー発泡体、および生産特性において注目すべき役割を果たします 4,6。 また、CO2 および超臨界二酸化炭素 (SCCO2) (超臨界二酸化炭素は、温度と圧力の両方が臨界値よりも高い流体として説明されます) は、溶剤に広く使用されている最も一般的な環境に優しい材料の 1 つとなっています。 、材料合成、材料改質、発泡プロセス、重合および粒子生成を含む多くの分野の処理における反溶媒または溶質7、8、9。 SCCO2 は、液体または気体と一般的に結合する特性の混合物である特性を示す溶媒として潜在的に魅力的です。 CO2 溶解度は、さまざまな溶液に溶解できる最大 CO2 量です。 さまざまな生分解性ポリマーにおける CO2 溶解度の評価、予測、測定は、新規材料の抽出や生成など、さまざまな化学用途のエンジニアにとって注目すべき技術となっています 10、11、12、13、14。 生分解性ポリマーは、細菌の溶解プロセスによって崩壊し、最終的には CO2 や N2 などの自然流体中で発生する特定のタイプのポリマーです。 ポリブチレンサクシネート (PBS) とポリブチレンサクシネート-コ-アジペート (PBSA) は、昭和高分子株式会社と昭和電工株式会社によって生成された 2 つの適用可能な生分解性ポリマーです15,16。

ポリマー中のガス溶解度、特に CO2 を予測するために、1986 年以来、さまざまな実験的、経験的、理論的アプローチが研究されました。1986 年と 1993 年に、Shah ら 17,18 は、圧力を高めた状態でのシリコーンポリマー中の CO2 を含むさまざまなガスの溶解度を測定しました。 26 気圧まで、温度値は 10、35、55 °C です。 1994 年に、Li ら 19 はアミン系における CO2 の溶解度を予測しました。 彼らは、モノエタノールアミン (MEA)、メチルジエタノールアミン (MDEA)、および水 (H2O) という 3 つの溶媒を含む二成分混合物および三成分混合物を検討しました。 彼らは 0 ～ 225 °C の範囲の温度を使用しました。 彼らは、アミン混合物中の CO2 の溶解度を温度の関数としてモデル化しました。 2 年後、Sato et al.20 は、高圧および高温条件下でポリスチレン中の CO2 と N2 の溶解度を調査しました。 彼らは、最大 20 MPa の圧力および 373.2 ～ 453.2 K の温度でガスの溶解度を測定しました。1998 年に、Aubert21 は、水晶微量天秤技術を使用して、最大 9.65 MPa の圧力での CO2 溶解度を計算しました。 翌年、Webb et al.22 とSato et al.23 は、高圧および高温下でのポリマー中の CO2 の拡散と溶解度を評価しました。 彼らの研究によると、溶解度は圧力を上げると増加し、温度を上げると減少します。 2000 年に、Sato et al.15 は、CO2 の溶解度と拡散係数を決定するための経験的関係を提案しました。 彼らは、圧力と温度をそれぞれ 1.025 ～ 20.144 MPa と 323.15 ～ 453.15 K の範囲の従属変数とみなしました。 彼らは、圧力を上げ、温度を下げることによって、溶融状態のポリマー中の CO2 の溶解度が増加することを達成しました。 1 年後、Hilic ら 24 は、圧力 3.05 ～ 45 MPa、温度 338 ～ 402 K を考慮して、ポリスチレン中の N2 と CO2 の溶解度を測定しました。さらに、振動ワイヤ力センサーを使用した実験手法を適用しました。 彼らは、圧力の増加と温度の低下に伴う溶解度の増加の間に線形関係を取得しました。 同年、Sato et al.25 は、313.15 ～ 373.15 K の温度範囲および最大 17.5 MPa の圧力における CO2 の溶解度を計算しました。 2002 年に Park ら 26 は、温度 40、60、80 °C、圧力 0.1 ～ 50 psia の値におけるアルカノールアミン溶液中の CO2 溶解度について研究しました。 これらは、これらの溶液中の CO2 の気液平衡を表しています。 同年、Sato et al.27 は、温度 373.15、427.15、および 473.15 K、最大 20 MPa の圧力で、ポリ (2,6-ジメチル-1,4-フェニレン エーテル) (PPO) および PS における CO2 溶解度を調査しました。 。 彼らは、PPO 濃度が増加すると CO2 の溶解度が増加することを発見しました。 1 年後の 2003 年に、Hamedi ら 28 は、温度と圧力の入力範囲がそれぞれ 283 ～ 453 K、1 ～ 200 bar の群寄与状態方程式 (EoS) に基づいて、さまざまなポリマーにおける CO2 の吸着を予測しました。 。 彼らの最良の結果は、ポリスチレンの平均絶対相対誤差 (AARE) が 5.5% でした。 2006 年に、Li ら 29 は、磁気懸濁天秤 (MSB) を使用して、180 ～ 200 K の温度および最大 28 MPa の圧力でポリ乳酸中のガスの溶解度および拡散率を測定しました。 さらに、彼らはフィックの第 2 法則に基づく理論モデルを採用して、ポリ乳酸中の N2 と CO2 の拡散係数を抽出しました。 彼らは、同じ温度では CO2 が N2 よりも低い拡散率を示すことを発見しました。 同年、Nalawade et al.9 は、ポリマー溶融物を処理するための環境に優しい溶媒として SCCO2 を使用しました。 SCCO2 はポリマーへの溶解度が高いため、多くの重合プロセスに適用できることがわかりました。 2007 年に、Lei ら 30 は、浮力相関と Sanchez および Lacombe の状態方程式を生成し、CO2 の膨潤度、結晶化度、ポリプロピレン中の溶解度を推定しました。 彼らは、CO2 溶解度が最初に減少し、次に温度とともに増加することを達成しました。 2 年後、Khajeh ら 31 は、ポリマー中の CO2 の溶解度を予測するための適応ニューロ ファジー推論システム (ANFIS) に基づくインテリジェント モデルを開発しました。 彼らは、さまざまなポリマーに対して最大 37 のデータポイントを使用しました。 2011 年に Xu ら 32 は、ポリマーのエーテル基とカルボニル基、すなわちポリ(エチレンオキシド) (PEO)、ポリ(プロピレンオキシド) (PPO)、ポリ(酢酸ビニル) における CO2 の溶解度相関関係の理論的研究を調査しました。 PVAc)、ポリ(エチレンカーボネート) (PEC)、およびポリ(プロピレンカーボネート) (PPC)。 彼らは、PPC における CO2 の溶解度が、研究で使用された他のポリマーよりも高いことを示しました。 翌年、Han ら 13 は連続反応を開発し、SCCO2 用途における経済的な概念を検討しました。 2013 年に、Li ら 33 は、ポリマー中のガス溶解度を推定するための人工ニューラル ネットワーク (ANN) を開発しました。 彼らの研究では、相関関係を使用して、実験データと予測データの間の良好な一致が実証されました。 同年、Minelli と Sarti34 は、拡散係数を速度因子として考慮することにより、さまざまなガラス状ポリマーにおける CO2 の溶解度と透過性を測定しました。 2015 年に、Ting と Yuan 10、Li ら 7、Quan ら 12 によるさまざまな数学的および理論的アプローチが研究され、溶解度を含む CO2 の特性が推定されました。 それらはすべて、CO2の溶解度が圧力と直接関係があり、温度と逆関係があることを示しました。 2 年後、Mengshan ら 8,35 は、ポリマー中の CO2 と SCCO2 の溶解度を予測するための、拡散理論に基づく人工ニューラル ネットワークと人工知能技術を開発しました。 2019 年に、Soleimani ら 4 は、CO2 の溶解度を推定するためのデシジョン ツリー (DT) ベースのスマート モデルを開発しました。 彼らは、温度の範囲が 306 ～ 483.7 K、圧力の範囲が 1.025 ～ 44.41 MPa の 515 のデータ ポイントを使用しました。 1 年後、Li ら 36 は CO2 ポリマー系の包括的なレビューを調査しました。 彼らは、ポリマー中の CO2 溶解度を測定するために、熱力学計算モデルとコンピューター シミュレーションという 2 種類のマルチスケール手法を使用しました。 彼らが開発したモデルは、相レオロジー特性やポリマーの自己組織化など、化学や化学産業で利用できます。 2022 年には、水ポリマー系における CO2 やその他のガスの溶解度を測定するために、さまざまな実験、理論、モデリング研究が行われています。 Sun ら 37 は、サンプル分析アプローチを使用して、油ベースおよび水ベースの掘削液中の CO2 溶解度を測定しました。 彼らの結果は、ガス溶解度に対する電解質の塩析効果は、イオンのモル濃度が増加するにつれて増加する可能性があることを示しました。 彼らの研究では、油ベースと水ベースの掘削液における CO2 溶解度の誤差がそれぞれ 6.75% と 3.47% であることも示しました。 さらに、牛木ら 38 は、摂動鎖統計的会合流体理論 (PC-SAFT) および自由体積法を実行して、ポリカプロラクトン (PCL) における CO2 の溶解度および拡散率を評価しました。 彼らの研究によれば、CO2 の溶解度はヘンリーの法則に従うことが認められ、PC-SAFT EoS は溶解度を十分に記述しました。 また、Kiran et al.39 は、ポリマー中の CO2 と N2 の拡散率と溶解度を評価しました。 彼らは、溶解度のモデリングに Sanchez-Lacombe EoS を使用しました。 さらに、Ricci et al.40 は、ポリマー中の CO2 の超臨界収着と輸送に関する包括的な理論的枠組みを提供しました。 彼らの研究では、最大 18 MPa までのさまざまな温度と圧力における重要領域全体で利用可能なデータを利用して、CO2 収着がモデル化されました。