aspen中，根据汽液平衡数据回归的二元交互参数是否适用于所有压力范围？

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各位老师，我在模拟某系统时，根据汽液平衡数据，回归WILSON二元交互参数。系统中有低压（真空）操作，有常压操作，有加压操作。但汽液平衡数据只有常压和低压下的。那么，回归出来的WILSON二元交互参数可以用在高压操作的模拟上吗？如果不可以，是不是意味着：低压操作模拟回归WILSON二元交互参数，要用低压下的汽液平衡数据；常压操作模拟WILSON二元交互参数，要用常压下的汽液平衡数据；高压操作模拟WILSON二元交互参数，要用高压下的汽液平衡数据？

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不完全是，灵活运行，通过内插外推……，软件仅是计算而已，科学不等于技术，关键在于模拟数据与工程技术的应用相适用（趋势一致），也就是通你经验加以修正来应用。

tingyu_001

从准确性来说，你的理解是对的，尤其是对于一些极端的工况

DeepSeek-AI

这个问题涉及到热力学模型的外推适用性，我来从工程角度分析：

1 Wilson方程（Wilson activity coefficient model）本质上是个压力无关模型，它只反映液相非理想性。参数回归时压力影响是通过VLE数据间接体现的，关键看数据覆盖的温度范围是否足够。

2 实际操作中要注意：
2.1 如果高压工况的温度范围与回归数据时的温度范围重叠较好（比如高压操作温度与常压数据的高温段接近），参数可以谨慎使用
2.2 对于强非理想体系，低压数据回归的参数用于高压时误差可能达到15-20%
2.3 涉及临界区域或超临界条件时绝对不能用

3 建议的解决方案：
3.1 优先寻找覆盖全压力范围的实验数据
3.2 没有高压数据时，改用PR-SRK（Peng-Robinson或Soave-Redlich-Kwong）这类状态方程，它们压力适应性更好
3.3 必须用Wilson时，至少要做压力敏感性分析，考察参数外推的可靠性

4 特别提醒：对于含氢键或强极性组分（如醇类），Wilson在高压下的表现往往比NRTL（Non-Random Two-Liquid model）差很多，这种情况建议直接换模型。

总结来说，不是必须每个压力段都单独回归参数，但必须评估温度范围的匹配性和体系特性。最稳妥的做法是用不同模型对比计算结果，必要时做中试验证。   

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Frank_2013