Influence of the Evaporation Temperature and Degree of Distillation on the Effective Separation Factor

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

We demonstrate the conceptual feasibility of step-by-step calculation of the effective separation factor β in distillation and sublimation processes as a function of the evaporation temperature T and degree of distillation g. The variation of β with T and g is thought to stem from the influence of T and g on the impurity distribution over the vaporizing material. The β(T) and β(g) dependences can be found using the Burton–Prim–Slichter equation and calculated impurity distributions in the vaporizing material at particular parameters of the substance and material. We present examples of such calculations for a beryllium-based model material.

About the authors

A. I. Kravchenko

Kharkiv Institute of Physics and Technology National Scientific Center, National Academy of Sciences of Ukraine

Email: krwchnko@gmail.com
61108, Kharkiv, Ukraine

A. I. Zhukov

Kharkiv Institute of Physics and Technology National Scientific Center, National Academy of Sciences of Ukraine

Author for correspondence.
Email: krwchnko@gmail.com
61108, Kharkiv, Ukraine

References

  1. King C.J. Separation processes. Second edition. N.Y.: Dover Publication, 2013.
  2. Девятых Г.Г., Еллиев Ю.Е. Глубокая очистки веществ. М.: Высшая школа, 1990. 192 с.
  3. Дытнерский Ю.И. Процессы и аппараты химической технологии. Изд. 2. В 2-х кн. Часть 2. Массообменные процессы и аппараты. М.: Химия, 1995. 368 с.
  4. Нисельсон Л.А., Ярошевский А.Г. Межфазовые коэффициенты распределения. Равновесия кристалл – жидкость и жидкость – пар. М.: Наука, 1992. 399 с.
  5. Кириллов Ю.П., Кузнецов Л.А., Шапошников В.А., Чурбанов М.Ф. Влияние диффузии на глубину очистки веществ дистилляцией // Неорган. материалы. 2015. Т. 51. № 11. С. 1177–1182. https://doi.org/10.7868/S002337X15100085
  6. Жуков А.И., Кравченко А.И. Расчет сублимации с учетом диффузии примеси // Неорган. материалы. 2017. Т. 53. № 6. С. 662–668. https://doi.org/10.1134/S0020168517060161
  7. Кравченко А.И., Жуков А.И. Температурная зависимость диффузионного числа Пекле в процессах сублимации некоторых простых веществ // Неорган. материалы. 2021. Т. 57. № 7. С. 789–795. https://doi.org/10.1134/S0020168521070101
  8. Kravchenko A.I., Zhukov A.I., Datsenko O.A. Temperature Dependences of the Peclet Number in Sublimation Processes of Simple Substances // Probl. At. Sci. Technol. 2022. № 1. P. 13–16. https://vant.kipt.kharkov.ua/
  9. Кравченко А.И., Жуков А.И. Коэффициенты разделения и числа Пекле в испарительных процессах рафинирования веществ с простой основой при температурах вблизи от температур плавления // Неорган. материалы. 2022. Т. 58. № 8. С. 891–897. https://doi.org/10.31857/S0002337X22080073
  10. Пазухин В.А., Фишер А.Я. Разделение и рафинирование металлов в вакууме. М.: Металлургия, 1969. 204 с.
  11. Несмеянов А.Н. Давление пара химических элементов. М.: Из-во АН СССР, 1961. 396 с.
  12. Кристаллизация из расплавов: Справочное изд. Пер. с нем. / Под ред. Бартел И., Буриг Э., Хайн К., Кухарж Л. М.: Металлургия, 1987. 320 с.
  13. Burton J.A., Prim R.C., Slichter W.P. The Distribution of Solute in Crystals Growth from the Melt. 1. Theoretical // J. Chem. Phys. 1953. V. 21. № 11. P. 1987–1991.
  14. Бартон Дж.А., Прим Р.К., Слихтер В.Р. Распределение примесей в кристаллах, выращенных из расплава. Ч. 1. Теория // Германий / Под ред. Петрова Д.А. М.: Иностранная лит., 1955. С. 74–81.
  15. Ostrogorsky A.G. Film Thickness and Convection Coefficient Formulations of keff // J. Serbian Soc. Comput. Mech. 2012. V. 6. № 1. P. 97–107. http://www.sscm.kg.ac.rs/jsscm/downloads/Vol6No1/Vol6No1_07.pdf
  16. Ostrogorsky A.G. Empirical Correlations for Natural Convection, Δ and keff // J. Cryst. Growth. 2015. V. 426. P. 38–48.
  17. Voloshin A.E., Prostomolotov A.I., Verezub N.A. On the Accuracy of Analytical Models of Impurity Segregation during Directional Melt Crystallization and Their Applicability for Quantitative Calculations // J. Cryst. Growth. 2016. V. 453. P. 188–197.
  18. Бокштейн Б.С., Ярославцев А.Б. Диффузия атомов и ионов в твердых телах. М.: МИСиС, 2005. 362 с.
  19. Багоцкий В.С. Диффузионный слой // Физический энциклопедический словарь (в 5 томах). М.: Сов. энциклопедия, 1960. Т. 1. С. 621.
  20. Багоцкий В.С. Основы электрохимиии. М.: Химия, 1988. 400 с.
  21. Papirov I.I., Kravchenko A.I., Mazin A.I., Shiyan A.V., Virich V.D. Impurity distributions in a Magnesium Sublimates // Probl. At. Sci.Technol. 2016. № 1. P. 21–22. https://vant.kipt.kharkov.ua/
  22. Кравченко А.И. Соотношение между эффективным и идеальным коэффициентами разделения при дистилляции и сублимации // Неорган. материалы. 2016. Т. 52. № 4. С. 423–430. https://doi.org/10.7868/S0002337X16040096
  23. Воротынцев В.М., Мочалов Г.М., Трубянов М.М., Шабыкин Д.Н. Температурная зависимость коэффициента разделения в прерывистой дистилляции аммония в температурном интервале между нормальной температурой кипения и критической температурой // ТОХТ. 2014. Т. 48. № 1. С. 60–65. https://doi.org/10.7868/S0040357114010151
  24. Кравченко А.И. Зависимость эффективного коэффициента разделения в некоторых металлических системах основа–примесь от степени перегонки // Неорган. материалы. 2015. Т. 51. № 2. С. 146–147. https://doi.org/10.1134/S0020168515010091

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2023 А.И. Кравченко, А.И. Жуков

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».