Predictive models for the viscosities of multicomponent liquid n-Alkane and regular solutions

Authors


Abstract

The pseudo-binary model developed by Wu and Asfour (1992) has been used to modify some existing viscosity predictive models to that they can predict the viscosities of multicomponent liquid n-alkane and regular mixtures. The McAllister three-body interaction model and the Grunberg-Nissan viscosity equation were both employed, after modification, to successfully predict the viscosity of multicomponent liquid n-alkane and regular solutions. The modified Generalized Corresponding States Principel (MGCSP) reported by Wu and Asfour (1992), for only predicting the viscosities of n-alkane mixtures, has been extended to predit the viscosities of multicomponent regular solutions. The predictive capabilities of several predictive models were analyzed. The obtained results showed that the pseudo-binary McAllister model predicts the viscosity data better than the other existing predictive models.

Abstract

Nous avons eu recours au modèle pseudo-binaire mis au point par Wu et Asfour (1992) afin de modifier des modèles de prédiction de viscosité existants de sorte que ceux-ci puissent prédire les viscosités de solutions de n-alcane liquides et de solutions régulières à composantes multiples. Le modèle d'inter-action à trois corps de McAllister et l'équation de viscosité de Crunberg-Nissan ont été utilisés, après modification, pour prédire avec succès les viscosités desolutions de n-alcane liquides et de solutions régulières à composantes multiples. Le principe des états correspondants généralisé modifié (MGCSP) mentionné par Wu et Asfour (1992), visant à prédire uniquement les viscosités de mélanges de n-alcane, a été étendu dans le but de prédire les viscosités des solutions régulières à composantes multiples. Les capacités de prédiction de plusieurs modèles de prédiction ont été analysées. Les résultats obtenus montrent que le modèle pseudo-binaire de McAllister prédit les données de viscosité mieux que les autres modèles de prédiction existants.

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