Mô hình UNIFAC (UNIFAC Model)

Mô hình UNIFAC (viết tắt của UNiversal quasi-chemical Functional-group Activity Coefficients) là một mô hình bán thực nghiệm sử dụng phương pháp đóng góp nhóm để ước tính hệ số hoạt độ trong các hỗn hợp không lý tưởng. Nguyên tắc cơ bản của UNIFAC là giả định rằng các đặc tính nhiệt động lực học của một hỗn hợp lỏng phụ thuộc chủ yếu vào các tương tác giữa các nhóm chức cấu thành nên các phân tử, thay vì tương tác giữa toàn bộ các phân tử. Do đó, mô hình này cho phép dự đoán các hệ số hoạt độ và cân bằng pha (lỏng-hơi, lỏng-lỏng) cho các hệ mà chưa có dữ liệu thực nghiệm, chỉ dựa trên cấu trúc phân tử của chúng. Nhờ khả năng này, UNIFAC đã trở thành một công cụ vô cùng quan trọng và được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như kỹ thuật hóa học, hóa lý và hóa dược.

Cơ sở lý thuyết

Nguyên tắc cơ bản

Mô hình UNIFAC được xây dựng dựa trên hai giả định cốt lõi. Thứ nhất là nguyên tắc đóng góp nhóm (Group Contribution Principle), vốn cho rằng một đặc tính vĩ mô (như hệ số hoạt độ) không phụ thuộc vào toàn bộ phân tử mà là tổng hợp từ sự đóng góp của các nhóm chức riêng lẻ cấu thành nên phân tử đó. Ví dụ, thay vì xem xét tương tác giữa phân tử propanol và nước, UNIFAC xem xét các tương tác giữa các nhóm CH₃, CH₂, OH và H₂O. Thứ hai là lý thuyết gần đúng hóa học (Quasi-chemical), cho rằng sự phân bố các nhóm chức trong hỗn hợp không hoàn toàn ngẫu nhiên mà chịu ảnh hưởng bởi năng lượng tương tác giữa chúng. Các nhóm có lực hút mạnh sẽ có xu hướng ở gần nhau nhiều hơn.

Phương trình UNIFAC

Về mặt toán học, hệ số hoạt độ của cấu tử i trong mô hình UNIFAC được tách thành hai thành phần: một phần tổ hợp (combinatorial) và một phần dư (residual):

$ \ln\gamma_i = \ln\gamma_i^C + \ln\gamma_i^R $

Trong đó:

• Phần tổ hợp ($ \ln\gamma_i^C $) chủ yếu tính đến sự khác biệt về kích thước và hình dạng của các phân tử trong hỗn hợp. Thành phần này thường được tính bằng một phương trình tương tự như phương trình Flory-Huggins, dựa trên các thông số về thể tích và diện tích bề mặt của các nhóm.
• Phần dư ($ \ln\gamma_i^R $) tính đến năng lượng tương tác giữa các nhóm chức khác nhau trong hỗn hợp. Đây là phần phản ánh độ phi lý tưởng về mặt năng lượng (enthalpy) và là cốt lõi của mô hình. Giá trị của nó phụ thuộc vào các tham số tương tác giữa từng cặp nhóm chức, vốn được xác định từ dữ liệu thực nghiệm về cân bằng pha.

Chắc chắn rồi, đây là phiên bản đã được chỉnh sửa và bổ sung cho toàn bộ phần còn lại của bài viết. Tôi đã gộp các section bạn gửi thành một khối liền mạch, chỉnh sửa lỗi, sắp xếp lại đề mục cho hợp lý, và bổ sung nội dung để tăng tính mạch lạc và chuyên sâu.

Chi tiết các thành phần của phương trình

Phương trình UNIFAC bao gồm hai thành phần chính, mỗi thành phần mô tả một khía cạnh khác nhau của sự phi lý tưởng trong hỗn hợp.

Phần tổ hợp ($ \ln\gamma_i^C $)

Thành phần này, còn được gọi là phần entropy, tính đến sự khác biệt về kích thước và hình dạng của các phân tử. Nó được tính toán dựa trên mô hình mạng tinh thể Guggenheim-Staverman, một dạng mở rộng của lý thuyết Flory-Huggins nổi tiếng:

$ \ln\gamma_i^C = \ln\frac{\Phi_i}{x_i} + \frac{z}{2} q_i \ln\frac{\theta_i}{\Phi_i} + l_i – \frac{\Phi_i}{xi} \sum{j} x_j l_j $

Trong đó:

• $x_i$ là phần mol của cấu tử i.
• $\Phi_i$ và $\theta_i$ lần lượt là phần thể tích và phần diện tích bề mặt của cấu tử i trong hỗn hợp, được tính bằng:
  $ \Phi_i = \frac{r_i x_i}{\sum_j r_j x_j} $ và $ \theta_i = \frac{q_i x_i}{\sum_j q_j x_j} $
• $r_i$ và $q_i$ là các tham số thể tích và diện tích bề mặt của phân tử i, được tính bằng cách cộng dồn đóng góp từ thể tích Van der Waals ($R_k$) và diện tích bề mặt ($Q_k$) của từng nhóm chức k:
  $ r_i = \sum_k \nu_k^{(i)} R_k $ và $ q_i = \sum_k \nu_k^{(i)} Q_k $, với $\nu_k^{(i)}$ là số lượng nhóm k trong phân tử i.
• $z$ là số phối trí, thường được lấy bằng 10.
• $l_i$ là một tham số hiệu chỉnh liên quan đến hình dạng phân tử: $l_i = \frac{z}{2}(r_i – q_i) – (r_i – 1)$

Phần dư ($ \ln\gamma_i^R $)

Đây là phần cốt lõi của mô hình UNIFAC, tính đến đóng góp về năng lượng (enthalpy) do tương tác giữa các nhóm chức khác nhau. Nó thể hiện sự sai khác về năng lượng khi một nhóm chức chuyển từ môi trường tinh khiết (chỉ có các nhóm giống nó) sang môi trường hỗn hợp.

$ \ln\gamma_i^R = \sum_k \nu_k^{(i)} [\ln\Gamma_k – \ln\Gamma_k^{(i)}] $

Trong đó:

• $\Gamma_k$ là hệ số hoạt độ dư của nhóm k trong hỗn hợp thực.
• $\Gamma_k^{(i)}$ là hệ số hoạt độ dư của nhóm k trong dung dịch tham chiếu (chỉ chứa cấu tử i tinh khiết).

Giá trị $\ln\Gamma_k$ được tính bằng biểu thức:
$ \ln\Gamma_k = Q_k \left[ 1 – \ln\left( \sum_m \Theta_m \Psi_{mk} \right) – \sum_m \frac{\Theta_m \Psi_{km}}{\sum_n \Theta_n \Psi_{nm}} \right] $
Trong đó:

• $\Theta_m$ là phần diện tích bề mặt của nhóm m trong hỗn hợp.
• $\Psi_{mn} = \exp\left(-\frac{a_{mn}}{T}\right)$ là tham số tương tác nhóm phụ thuộc nhiệt độ T (Kelvin). Tham số $a_{mn}$ đặc trưng cho năng lượng tương tác giữa nhóm m và n (với $a_{mn} \neq a_{nm}$), được xác định bằng cách hồi quy từ một cơ sở dữ liệu thực nghiệm khổng lồ về cân bằng pha. Đây chính là trái tim của phương pháp đóng góp nhóm.

Ứng dụng

Nhờ khả năng dự đoán mà không cần dữ liệu thực nghiệm cho hệ cụ thể, UNIFAC đã trở thành một công cụ tiêu chuẩn trong nhiều lĩnh vực:

• Kỹ thuật hóa học: Là công cụ không thể thiếu để thiết kế và tối ưu hóa các quy trình phân tách như chưng cất, trích ly lỏng-lỏng, và hấp thụ. Nó cho phép mô phỏng các tháp chưng cất và thiết bị trích ly cho các hỗn hợp mới.
• Hóa lý và Nghiên cứu: Giúp các nhà khoa học hiểu sâu hơn về các tương tác ở cấp độ phân tử, nghiên cứu ảnh hưởng của cấu trúc phân tử đến các đặc tính nhiệt động lực học vĩ mô.
• Phát triển sản phẩm: Được sử dụng trong ngành dược phẩm, hóa mỹ phẩm, và thực phẩm để dự đoán độ tan của hoạt chất trong các dung môi khác nhau, giúp thiết kế công thức sản phẩm ổn định và hiệu quả.
• Khoa học môi trường: Ước tính sự phân bố của các chất ô nhiễm giữa các pha môi trường như nước, đất, và không khí.

Ưu điểm và Hạn chế

Ưu điểm:

• Khả năng dự đoán cao: Điểm mạnh lớn nhất của UNIFAC là khả năng ước tính hệ số hoạt độ cho các hỗn hợp chưa từng được đo đạc thực nghiệm, chỉ cần biết cấu trúc phân tử của các cấu tử.
• Phạm vi ứng dụng rộng: Có thể áp dụng cho vô số hỗn hợp các hợp chất hữu cơ. Cơ sở dữ liệu tham số tương tác nhóm ($a_{mn}$) rất lớn và không ngừng được cập nhật.
• Nền tảng cho các mô hình khác: UNIFAC là cơ sở để phát triển nhiều mô hình tiên đoán khác, bao gồm cả các mô hình kết hợp phương trình trạng thái và mô hình hệ số hoạt độ.

Hạn chế:

• Độ chính xác phụ thuộc vào tham số: Độ chính xác của mô hình hoàn toàn phụ thuộc vào chất lượng và sự sẵn có của các tham số tương tác nhóm $a_{mn}$. Đối với các cặp nhóm chưa có dữ liệu, mô hình không thể sử dụng.
• Không phân biệt được đồng phân: Mô hình UNIFAC nguyên bản không thể phân biệt các đồng phân cấu trúc (ví dụ: ortho-, meta-, para-xylene) vì chúng được chia thành các nhóm chức giống hệt nhau.
• Hạn chế với một số hệ thống: Mô hình có thể cho kết quả kém chính xác đối với các hệ thống có tương tác phức tạp, các phân tử đa chức hoặc các hệ gần điểm tới hạn.
• Không áp dụng cho chất điện ly: Mô hình gốc không tính đến các tương tác tĩnh điện tầm xa, do đó không thể áp dụng cho dung dịch chứa muối hoặc các chất điện ly khác. Hạn chế này đã thúc đẩy sự ra đời của các biến thể.

Kết luận

Mô hình UNIFAC là một công cụ mạnh mẽ và hữu ích trong việc dự đoán các đặc tính nhiệt động lực học của hỗn hợp lỏng. Mặc dù có một số hạn chế, nó vẫn là một phương pháp nền tảng, được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu và ứng dụng thực tế. Các phiên bản cải tiến và mở rộng của UNIFAC (ví dụ: Modified UNIFAC (Dortmund), NIST-modified UNIFAC,…) tiếp tục được phát triển để nâng cao độ chính xác và mở rộng phạm vi ứng dụng của mô hình, khẳng định vị thế quan trọng của nó trong ngành kỹ thuật hóa học và nhiệt động lực học.

Các biến thể và cải tiến của UNIFAC

Để khắc phục những hạn chế của mô hình gốc, nhiều biến thể đã được phát triển:

Modified UNIFAC (Dortmund)

Đây là biến thể phổ biến và được sử dụng rộng rãi nhất, với những cải tiến quan trọng:

• Tham số tương tác phụ thuộc nhiệt độ: Thay vì dùng tham số $a_{mn}$ không đổi, biến thể này đưa vào sự phụ thuộc nhiệt độ, giúp mô tả chính xác hơn các hệ thống trong một dải nhiệt độ rộng, đặc biệt là tính toán entanpi hòa tan (heat of mixing).
• Cơ sở dữ liệu mở rộng và tinh chỉnh: Các tham số được hồi quy lại dựa trên một cơ sở dữ liệu cân bằng pha lớn hơn và đáng tin cậy hơn. Các nhóm chức cũng được định nghĩa lại một cách tinh vi hơn để phân biệt tốt hơn các đồng phân.
• Cải thiện phần tổ hợp: Công thức tính phần tổ hợp được hiệu chỉnh để cho kết quả tốt hơn.

NIST-modified UNIFAC

Là một biến thể do Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Hoa Kỳ (NIST) phát triển, chủ yếu dựa trên phiên bản Dortmund nhưng với một bộ tham số được tối ưu hóa và kiểm định nghiêm ngặt cho các hệ thống cụ thể, nhằm đạt được độ chính xác cao nhất.

Các biến thể cho hệ có kích thước phân tử chênh lệch lớn

• UNIFAC-LBY (Lyngby): Cải thiện khả năng dự đoán cho các hỗn hợp chứa các phân tử có kích thước rất khác nhau (ví dụ: dung dịch polyme).
• UNIFAC-FV (Free Volume): Kết hợp khái niệm thể tích tự do (free volume) để mô tả tốt hơn các đặc tính của hỗn hợp, đặc biệt là độ nhớt và các hệ có sự chênh lệch lớn về kích thước phân tử.

Các mô hình mở rộng cho chất điện ly

Để áp dụng cho các dung dịch chứa muối, các mô hình như LIFAC hoặc e-UNIFAC đã được phát triển. Chúng kết hợp phương trình UNIFAC gốc với một số hạng bổ sung (thường dựa trên lý thuyết Debye–Hückel) để tính đến các tương tác tĩnh điện tầm xa giữa các ion và các phân tử dung môi.

So sánh với các mô hình khác

Hiệu quả của UNIFAC thường được đánh giá khi so sánh với các mô hình nhiệt động lực học khác:

• So với UNIQUAC: UNIFAC thực chất là một phương pháp đóng góp nhóm dựa trên phương trình UNIQUAC. UNIQUAC tính toán tương tác giữa các phân tử nguyên vẹn và cần tham số nhị phân cho mỗi cặp chất. Do đó, UNIQUAC chính xác hơn nếu có dữ liệu thực nghiệm, nhưng UNIFAC lại có khả năng tiên đoán cho các hệ chưa có dữ liệu.
• So với NRTL (Non-Random Two-Liquid): Tương tự UNIQUAC, NRTL là mô hình phân tử và cần tham số hồi quy từ dữ liệu thực nghiệm cho từng cặp. NRTL thường cho kết quả rất tốt cho các hệ phân lớp (cân bằng lỏng-lỏng, LLE).
• So với Phương trình trạng thái (EOS): Các EOS kinh điển (như Peng-Robinson) mô tả tốt pha khí và các điều kiện gần điểm tới hạn nhưng thường kém chính xác cho pha lỏng phân cực và không lý tưởng ở áp suất thấp. Các phương pháp hiện đại thường kết hợp EOS với một mô hình năng lượng dư Gibbs ($G^E$) như UNIFAC (gọi là quy tắc trộn $G^E$-EOS) để tận dụng điểm mạnh của cả hai: EOS cho pha hơi và UNIFAC cho pha lỏng.

Tài liệu tham khảo

• Fredenslund, A., Jones, R. L., & Prausnitz, J. M. (1975). Group-contribution estimation of activity coefficients in nonideal liquid mixtures. AIChE Journal, 21(6), 1086-1099. (Bài báo gốc về UNIFAC)
• Gmehling, J., Li, J., & Schiller, M. (1993). A modified UNIFAC model. 2. Present parameter matrix and results for different thermodynamic properties. Industrial & Engineering Chemistry Research, 32(1), 178-193. (Bài báo về Modified UNIFAC (Dortmund))
• Prausnitz, J. M., Lichtenthaler, R. N., & de Azevedo, E. G. (1999). Molecular thermodynamics of fluid-phase equilibria (3rd ed.). Prentice Hall. (Sách giáo trình kinh điển về nhiệt động lực học, có chương về UNIFAC)
• Poling, B. E., Prausnitz, J. M., & O’Connell, J. P. (2001). The properties of gases and liquids (5th ed.). McGraw-Hill. (Sách tham khảo về tính chất của các chất)
• Hansen, H. K., Rasmussen, P., Fredenslund, A., Schiller, M., & Gmehling, J. (1991). Vapor-liquid equilibria by UNIFAC group contribution. 5. Revision and extension. Industrial & Engineering Chemistry Research, 30(10), 2352-2355.
• Kang, J. W., Diky, V., & Frenkel, M. (2015). A new modification of the UNIFAC model. Fluid Phase Equilibria, 388, 116-123. (Bài báo về NIST-modified UNIFAC)

Câu hỏi và Giải đáp

5 Câu hỏi chuyên sâu về mô hình UNIFAC và câu trả lời

Làm thế nào để xác định được các tham số tương tác nhóm $a_{mn}$ trong mô hình UNIFAC?

Trả lời:

Các tham số tương tác nhóm $a_{mn}$ được xác định thông qua quá trình hồi quy (regression) từ một lượng lớn dữ liệu thực nghiệm về cân bằng pha (VLE, LLE, VLLE) của các hỗn hợp khác nhau. Quá trình này thường được thực hiện theo các bước sau:

1. Thu thập dữ liệu: Dữ liệu thực nghiệm về cân bằng pha (ví dụ: thành phần pha lỏng và pha hơi ở một nhiệt độ và áp suất nhất định) được thu thập từ các nguồn tài liệu khoa học, cơ sở dữ liệu, hoặc các thí nghiệm trực tiếp.
2. Chọn mô hình: Mô hình UNIFAC (hoặc một biến thể cụ thể như Modified UNIFAC) được chọn.
3. Xác định nhóm chức: Các phân tử trong các hỗn hợp được phân tích thành các nhóm chức theo định nghĩa của mô hình UNIFAC đã chọn.
4. Hồi quy: Một hàm mục tiêu (objective function) được định nghĩa, thường là tổng bình phương sai số giữa hệ số hoạt độ dự đoán bởi mô hình và hệ số hoạt độ tính toán từ dữ liệu thực nghiệm. Các tham số $a_{mn}$ được điều chỉnh bằng các thuật toán tối ưu hóa (ví dụ: phương pháp gradient descent, Levenberg-Marquardt) để cực tiểu hóa hàm mục tiêu này.
5. Đánh giá và kiểm tra: Các tham số $a_{mn}$ thu được sau quá trình hồi quy được đánh giá và kiểm tra bằng cách so sánh kết quả dự đoán của mô hình với các dữ liệu thực nghiệm khác (không được sử dụng trong quá trình hồi quy).

Quá trình này đòi hỏi kỹ năng về nhiệt động lực học, thống kê, và lập trình. Các phần mềm chuyên dụng (ví dụ: Aspen Plus, Pro/II) thường được sử dụng để thực hiện việc hồi quy này.

Mô hình UNIFAC có thể xử lý các hệ thống có áp suất cao không?

Trả lời:

Mô hình UNIFAC nguyên bản (và hầu hết các biến thể của nó) được phát triển chủ yếu cho các hệ thống ở áp suất thấp đến trung bình (thường là dưới 10 bar). Ở áp suất cao, các tương tác giữa các phân tử trở nên phức tạp hơn, và các giả định của UNIFAC (ví dụ: thể tích hỗn hợp bằng tổng thể tích các cấu tử thuần) có thể không còn chính xác.

Tuy nhiên, có một số cách để mở rộng UNIFAC cho các hệ thống có áp suất cao:

• Kết hợp với phương trình trạng thái (EOS): Phương trình trạng thái (ví dụ: Peng-Robinson, SRK) có thể được sử dụng để mô tả pha hơi ở áp suất cao, trong khi UNIFAC vẫn được sử dụng để mô tả pha lỏng. Sự kết hợp này thường được gọi là mô hình gamma-phi ($ \gamma – \phi $). Trong đó hệ số fugacity ($ \phi $) được tính bằng EOS và hệ số hoạt độ ($ \gamma $) được tính bằng UNIFAC.
• Sử dụng các biến thể UNIFAC có tính đến thể tích tự do (free volume): Các biến thể như UNIFAC-FV được thiết kế để xử lý tốt hơn các hệ thống có sự khác biệt lớn về kích thước phân tử, và chúng cũng có thể cải thiện khả năng dự đoán ở áp suất cao.
• Phát triển các tham số tương tác nhóm phụ thuộc áp suất (ít phổ biến).

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng việc áp dụng UNIFAC cho các hệ thống áp suất cao thường đòi hỏi sự cẩn trọng và kiểm tra kỹ lưỡng với dữ liệu thực nghiệm.

Làm thế nào để xử lý các hệ thống có nhiều hơn hai pha lỏng (ví dụ: hệ ba pha lỏng) bằng UNIFAC?

Trả lời:

Việc tính toán cân bằng đa pha (nhiều hơn hai pha) bằng UNIFAC (hoặc bất kỳ mô hình hệ số hoạt độ nào) là một bài toán phức tạp hơn so với cân bằng hai pha. Về cơ bản, cần phải giải một hệ phương trình phi tuyến để tìm thành phần của tất cả các pha sao cho thế hóa học của mỗi cấu tử bằng nhau trong tất cả các pha.

Các bước thường được thực hiện là:

1. Giả định ban đầu: Đưa ra một giả định ban đầu về thành phần của tất cả các pha.
2. Tính hệ số hoạt độ: Sử dụng mô hình UNIFAC để tính hệ số hoạt độ của tất cả các cấu tử trong tất cả các pha, dựa trên thành phần giả định.
3. Tính thế hóa học: Tính thế hóa học ($ \mu_i $) của mỗi cấu tử i trong mỗi pha:
   $ \mu_i = \mu_i^0 + RT ln a_i = \mu_i^0 + RT ln (\gamma_i x_i) $
   (trong đó $ \mu_i^0 $ là thế hóa học chuẩn)
4. Kiểm tra điều kiện cân bằng: Kiểm tra xem thế hóa học của mỗi cấu tử có bằng nhau trong tất cả các pha hay không. Nếu không, điều chỉnh thành phần giả định và lặp lại các bước 2 và 3. Các thuật toán lặp (ví dụ: phương pháp Newton-Raphson, các phương pháp liên tiếp) thường được sử dụng để giải hệ phương trình phi tuyến này.
5. Kiểm tra sự ổn định: tính toán Gibbs Free Energy và kiểm tra hỗn hợp ở điều kiện đang xét có đạt cực tiểu hay không.

Việc tính toán cân bằng đa pha thường đòi hỏi các phần mềm chuyên dụng và các thuật toán phức tạp.

Sự khác biệt chính giữa UNIFAC và COSMO-RS là gì?

Trả lời:

UNIFAC và COSMO-RS (Conductor-like Screening Model for Real Solvents) đều là các phương pháp dự đoán hệ số hoạt độ dựa trên cấu trúc phân tử, nhưng chúng có những khác biệt quan trọng về cơ sở lý thuyết và cách tiếp cận:

Tóm lại, UNIFAC là một phương pháp đơn giản và hiệu quả cho các hệ thống “thông thường”, trong khi COSMO-RS là một phương pháp phức tạp hơn và có cơ sở lý thuyết vững chắc hơn, có thể xử lý các hệ thống phức tạp hơn.

Nếu một nhóm chức mới xuất hiện (chưa có trong cơ sở dữ liệu UNIFAC), làm thế nào để áp dụng mô hình UNIFAC?

Trả lời:

Đây là một thách thức quan trọng khi sử dụng UNIFAC. Có một số cách tiếp cận để giải quyết vấn đề này:

1. Tìm kiếm các nhóm chức tương tự: Cố gắng tìm kiếm các nhóm chức đã có trong cơ sở dữ liệu UNIFAC mà có cấu trúc và tính chất hóa học tương tự với nhóm chức mới. Sau đó, sử dụng các tham số tương tác của các nhóm chức tương tự này như một ước tính ban đầu.
2. Sử dụng các phương pháp tương quan (correlation methods): Có một số phương pháp tương quan (ví dụ: các phương pháp dựa trên cấu trúc phân tử, các phương pháp dựa trên tính chất vật lý) có thể được sử dụng để ước tính các tham số tương tác nhóm cho nhóm chức mới.
3. Thực hiện thí nghiệm: Thu thập dữ liệu thực nghiệm về cân bằng pha của các hỗn hợp có chứa nhóm chức mới. Sau đó, sử dụng các dữ liệu này để hồi quy các tham số tương tác nhóm cho nhóm chức mới, theo quy trình đã mô tả trong câu trả lời cho câu hỏi 1.
4. Sử dụng các phương pháp tính toán hóa học lượng tử: Các phương pháp tính toán hóa học lượng tử (ví dụ: DFT) có thể được sử dụng để tính toán năng lượng tương tác giữa các nhóm chức, từ đó ước tính các tham số tương tác nhóm.
5. Sử dụng các phương pháp học máy (machine learning): Các phương pháp học máy, đặc biệt là học sâu (deep learning), đang được phát triển để dự đoán các tham số tương tác nhóm dựa trên cấu trúc phân tử và các tính chất hóa học khác.

Trong thực tế, thường kết hợp nhiều phương pháp khác nhau để có được ước tính tốt nhất cho các tham số tương tác nhóm của nhóm chức mới. Việc bổ sung nhóm chức mới vào cơ sở dữ liệu UNIFAC là một quá trình liên tục và đòi hỏi sự hợp tác của cộng đồng khoa học.