PSRK (ย่อมาจากPredictive Soave–Redlich–Kwong ) ^{[ 1 ]} เป็นวิธีการประมาณค่าสำหรับการคำนวณสมดุลเฟสของส่วนผสมขององค์ประกอบทางเคมี เป้าหมายดั้งเดิมของการพัฒนาวิธีนี้คือการทำให้สามารถประมาณคุณสมบัติของส่วนผสมที่มีองค์ประกอบวิกฤตยิ่งยวด สารประเภทนี้ไม่สามารถทำนายได้ด้วย แบบ จำลองที่มีอยู่ เช่นUNIFAC

PSRK เป็นสมการสถานะแบบกลุ่มส่วนประกอบ (group-contribution equation of state ) นี่คือวิธีการทำนายประเภทหนึ่งที่ผสมผสานสมการสถานะ (ส่วนใหญ่เป็นสมการกำลังสาม) กับ แบบจำลอง สัมประสิทธิ์กิจกรรมโดยอิงจากกลุ่มส่วนประกอบเช่น UNIFAC แบบจำลองสัมประสิทธิ์กิจกรรมนี้ใช้ในการปรับพารามิเตอร์ของสมการสถานะสำหรับสารผสมโดยใช้กฎการผสม (mixing rule)

การใช้สมการสถานะจะนำความสัมพันธ์ทางเทอร์โมไดนามิกทั้งหมดที่กำหนดไว้สำหรับสมการสถานะมาใช้ในแบบจำลอง PRSK ซึ่งทำให้สามารถคำนวณความหนาแน่นเอนทาลปีความจุความร้อนและคุณสมบัติอื่นๆ ได้

ดังที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ โมเดล PSRK นั้นมีพื้นฐานมาจากการผสมผสานระหว่างสมการสถานะ Soave–Redlich–Kwongกับกฎการผสมซึ่งพารามิเตอร์ต่างๆ ถูกกำหนดโดยวิธี UNIFAC

สมการสถานะของโซอาเวถูกกำหนดไว้ดังนี้:

${\displaystyle P={\frac {RT}{vb}}-{\frac {a\alpha (T)}{v(v+b)}}.}$

ฟังก์ชัน α ดั้งเดิมถูกแทนที่ด้วยฟังก์ชันของ Mathias–Copeman: ^{[ 2 ]}

${\displaystyle \alpha (T_{r})=\left[1+c_{1}\left(1-{\sqrt {T_{r}}}\right)+c_{2}\left(1-{\sqrt {T_{r}}}\right)^{2}+c_{3}\left(1-{\sqrt {T_{r}}}\right)^{3}\right]^{2}.}$

พารามิเตอร์ของสมการ Mathias–Copeman ถูกปรับให้เข้ากับข้อมูลความดันไอจากการทดลองของสารประกอบบริสุทธิ์ และให้คำอธิบายความดันไอ ที่ดี กว่าความสัมพันธ์เดิม รูปแบบของสมการถูกเลือกเนื่องจากสามารถลดรูปเป็นรูปแบบ Soave เดิมได้โดยการตั้งค่าพารามิเตอร์c ₂และc ₃ให้เป็นศูนย์ นอกจากนี้ พารามิเตอร์c ₁สามารถหาได้จากปัจจัยอะเซนทริกโดยใช้ความสัมพันธ์

${\displaystyle c_{1}=0.48+1.574\,\omega -0.176\,\omega ^{2}.}$

ขั้นตอนนี้อาจดำเนินการได้หากไม่มีพารามิเตอร์ Mathias–Copeman ที่เหมาะสม

กฎการผสม PSRK คำนวณค่าพารามิเตอร์aและbของสมการสถานะโดย

${\displaystyle {\frac {a}{bRT}}=\sum _{i}x_{i}{\frac {a_{i}}{b_{i}RT}}-{\frac {{\frac {g_{0}^{E}}{RT}}+\sum x_{i}\ln {\frac {b}{b_{i}}}}{0.64663}}}$

และ

${\displaystyle b=\sum _{i}x_{i}b_{i},}$

โดยที่พารามิเตอร์a _iและb _iคือพารามิเตอร์ของสารบริสุทธิ์ เศษส่วนโมลของสารเหล่านั้นกำหนดโดยx _iและพลังงานกิบส์ส่วนเกินกำหนดโดยg ^Eพลังงานกิบส์ส่วนเกินคำนวณโดยใช้แบบจำลอง UNIFAC ที่ปรับเปลี่ยนเล็กน้อย

สำหรับสมการสถานะ PSRK จำเป็นต้องทราบ อุณหภูมิ และความดันวิกฤตนอกจากนี้อย่างน้อยที่สุดยังต้องทราบค่าแฟคเตอร์อะเซนทริกสำหรับส่วนประกอบบริสุทธิ์ทั้งหมดในส่วนผสมที่พิจารณาด้วย

ความน่าเชื่อถือของแบบจำลองสามารถปรับปรุงได้หากแทนที่ปัจจัยอะเซนทริกด้วยค่าคงที่ของ Mathias–Copeman ที่ปรับให้เข้ากับข้อมูลความดันไอเชิงทดลองของส่วนประกอบบริสุทธิ์

กฎการผสมใช้ UNIFAC ซึ่งต้องการพารามิเตอร์เฉพาะของ UNIFAC หลายอย่าง นอกเหนือจากค่าคงที่ของแบบจำลองบางส่วนแล้ว พารามิเตอร์ที่สำคัญที่สุดคือพารามิเตอร์ปฏิสัมพันธ์ระหว่างกลุ่ม ซึ่งได้มาจากการปรับค่าพารามิเตอร์ให้เข้ากับสมดุลไอ-ของเหลวของสารผสมจากการทดลอง

ดังนั้น เพื่อให้ได้พารามิเตอร์แบบจำลองที่มีคุณภาพสูง จึงจำเป็นต้องใช้ข้อมูลจากการทดลอง (ความดันไอของส่วนประกอบบริสุทธิ์และสมดุลไอ-ของเหลวของสารผสม) ซึ่งโดยปกติแล้วจะมาจากแหล่งข้อมูลเชิงข้อเท็จจริง เช่น ธนาคารข้อมูลดอร์ทมุนด์ซึ่งเป็นพื้นฐานในการพัฒนา PSRK ในบางกรณี ข้อมูลเพิ่มเติมที่จำเป็นอาจได้มาจากการทดลอง หากไม่มีข้อมูลจากแหล่งอื่น

พารามิเตอร์ล่าสุดที่มีอยู่ได้รับการเผยแพร่ในปี 2548 ^{[ 3 ]}ขณะนี้การพัฒนาเพิ่มเติมได้ถูกดำเนินการต่อโดยกลุ่ม UNIFAC Consortiumแล้ว

การทำนายสมดุลไอ-ของเหลวประสบความสำเร็จแม้ในส่วนผสมที่มีส่วนประกอบเหนือวิกฤต อย่างไรก็ตาม ส่วนผสมนั้นต้องต่ำกว่าวิกฤต ในตัวอย่างที่กำหนด คาร์บอนไดออกไซด์เป็นส่วนประกอบเหนือวิกฤตที่มีT _c  = 304.19 K ^{[ 4 ]}และP _c  = 7475 kPa ^{[ 5 ]}จุดวิกฤตของส่วนผสมอยู่ที่T  = 411 K และP  ≈ 15000 kPa องค์ประกอบของส่วนผสมใกล้เคียงกับคาร์บอนไดออกไซด์ 78 โมล% และไซโคลเฮกเซน 22 โมล%

PSRK อธิบายส่วนผสมไบนารีนี้ได้ค่อนข้างดีทั้งเส้นโค้งจุดน้ำค้าง เส้น โค้งจุดเดือดและจุดวิกฤตของส่วนผสม

ในงานติดตามผลของ PSRK ^{[ 6 ]} ( VTPR ) มีการอ้างถึงจุดอ่อนของแบบจำลองบางประการ:

• ความชันของฟังก์ชัน α ของ Mathias–Copeman นั้นปราศจากพื้นฐานทางอุณหพลศาสตร์ และหากนำไปขยายสัญญาณที่อุณหภูมิสูงขึ้น เส้นโค้งความดันไอที่อธิบายไว้จะมีแนวโน้มที่จะเบี่ยงเบนออกไป
• สมการสถานะของ Soave–Redlich–Kwong สามารถอธิบายความหนาแน่นของไอของสารบริสุทธิ์และสารผสมได้ค่อนข้างดี แต่ค่าเบี่ยงเบนของการทำนายความหนาแน่นของของเหลวนั้นสูง
• _{สำหรับการทำนายสมดุลไอ-ของเหลว (VLE )}ของสารผสมที่มีส่วนประกอบที่มีขนาดแตกต่างกันมาก (เช่นเอทานอล , C₂H₆O _และไอโคเซน , _{C₂₀H₄₂ )}จะพบข้อผิดพลาดเชิงระบบที่ใหญ่กว่า
• ความร้อนของการผสมและสัมประสิทธิ์กิจกรรมที่ความเจือจางอนันต์นั้นทำนายได้ไม่แม่นยำ

• คำอธิบายสั้นๆ เกี่ยวกับ PSRK จากผู้พัฒนา
• กลุ่มวิจัย UNIFACแห่งมหาวิทยาลัย Carl von Ossietzky เมือง Oldenburg (พัฒนาแบบจำลอง PSRK มาตั้งแต่ปี 2005)
• งานกลุ่มสำหรับ PSRK และ UNIFAC