Abstract:
Les procédures de mesure expérimentale sont complexes et coûteuses pour un grand
nombre de systèmes chimiques d'où la nécessité de développement des modèles prédictifs
fiables. Un grand nombre de modèles thermodynamiques ont été développés et sont rapportés
dans la littérature. Parmi ceux-ci le modèle NRTL (Non Randomn Two Liquids) a montré une
grande capacité de prédiction de données d'équilibre.
Le modèle NRTL nécessite la disponibilité de trois paramètres pour un système
binaire : les deux paramètres d’interactions moléculaires et le coefficient de répartition non
aléatoire .La valeur de ce dernier a été prise indépendante de la température et même aux
énergies d’interaction dans la plupart des travaux de recherche réalisés.
En se basant sur les notions de la thermodynamique, la nouvelle idée « l’étude de la
dépendance du coefficient de répartition non aléatoire de la température » a été inspirée. Le
but principal de cette étude est l’amélioration de la flexibilité et la fiabilité du modèle NRTL
en réduisant le nombre des paramètres à optimiser. Pour cela, 25 systèmes d‘équilibre
liquide -solide ont été étudié en calculant les solubilités pour différentes températures. Les
résultats obtenus à l’aide d’un algorithme génétique ont montré une concordance entre les
données expérimentales et les solubilités calculées
