Modèle de sips

Les écarts du modèle de SIPS sont de < 0,06, et dans la plupart des cas sont inférieurs à 0,02. Les écarts du modèle de SIPS modifié sont généralement inférieurs à 0,1. L`écart un peu plus grand dans le modèle de SIPS modifié est le prix que nous devons payer pour un modèle qui couvre toute la gamme de pressions et de températures par rapport au modèle de base de SIPS couvrant des données isothermes uniques. Les paramètres de SIPS modifiés qui sont présentés dans le tableau 3 montrent également la différence entre les caractéristiques d`adsorption du propane par rapport à l`azote, le méthane et l`éthane. Cependant, malgré la différence dans les caractéristiques d`adsorption, le modèle de SIPS semble être un modèle valide pour décrire les isothermes de propane, et à cet égard montre la même précision que dans le cas des trois autres adsorbates. Ce modèle approche le modèle de Langmuir alors que la valeur des deux exposants et égal à 1 et pour les concentrations plus élevées d`adsorbant il réduit au modèle de Freundlich. L`isotherme est donnée par l`expression suivante: où est la capacité d`adsorption maximale de Radke-Prausnitz (mg g − 1), est constante d`équilibre de Radke-Prausnitz, et est l`exposant de modèle de Radke-Prausnitz. Encore une fois, le modèle ne corresponde pas aux points de données observés (x i, y i), i = 1,…, n, exactement, de sorte que l`ensemble correspondant de points (x ^ i, y ^ i), i = 1,…, n, qui correspondent exactement au modèle et qui sont en même temps les plus proches des points de données expérimentales doit être considéré. Pour chaque point de données, la valeur de la variable indépendante x ^ i est exprimée en introduisant un terme d`erreur φ i: Kiseler a rapporté l`utilisation du modèle isotherme de Jovanovski tout en déterminant les isothermes d`adsorption pour le polymère imprimé de L-lysine. Leur rapport montre que la meilleure prédiction de la capacité de rétention a été obtenue en appliquant le modèle isotherme de Jovanovski [33].

Ces derniers temps, l`analyse de régression linéaire a été parmi les outils les plus prononcés et les plus viables fréquemment appliqués pour l`analyse des données expérimentales obtenues à partir du processus d`adsorption. Il a été utilisé pour définir la meilleure relation d`ajustement qui quantifie la distribution des adsorbats et aussi dans la vérification de la consistance des modèles d`adsorption et les hypothèses théoriques des modèles d`adsorption [77, 78]. Ce modèle isotherme a été appliqué pour la modélisation de plusieurs systèmes d`adsorption multicouches et hétérogènes [53, 54]. En regardant les sous-parcelles 3 – 7 des figures Figures55 où les résultats de la modélisation de Freundlich, Jovanovski, Redlich-Peterson, et SIPS isotherme sont présentés, le modèle de la performance de la méthode OLS peut être facilement reconnu. Pour tous les isothermes et tous les MNP testés, cette méthode a été la plus pauvre de toutes les méthodes, dans les deux aspects de sa précision et de sa précision. Il s`agit du résultat escompté, car les hypothèses de base lorsque la méthode OLS est valide ne sont pas remplies.