İçeriğe atla

Aktiflik Kavramı, İdeal Olmayan Çözeltilerde Derişim Düzeltmesi

Teradigma sitesinden

Aktiflik Kavramı: İdeal Olmayan Çözeltilerde Derişim Düzeltmesi ve Moleküler Düzenin Termodinamik Yansıması


1. Giriş

Kimyasal sistemlerin gerçek davranışı, ideal çözelti yaklaşımının öngördüğü tablolardan sistematik biçimde sapma gösterir. Bu sapma, çözeltideki bileşenlerin birbirleriyle kurduğu karmaşık etkileşim ağının bir yansımasıdır. 1907’de Gilbert Newton Lewis tarafından geliştirilen aktiflik (activity) kavramı, söz konusu ideallikten uzaklaşmayı termodinamik formalizm içinde ifade etmenin en güçlü yollarından biri olarak yerleşik hale gelmiştir.[1] Aktiflik, yalnızca bir düzeltme çarpanı değil; moleküller arası etkileşimlerin, iyon atmosferlerinin ve çözücü-çözünen ilişkilerinin tamamını tek bir boyutsuz büyüklük altında özetleyen özlü bir kavramdır. Kimyasal termodinamiğin bu merkezi terimini kavramak, denge sabitleri, çözünürlük hesaplamaları, elektrokimyasal potansiyeller ve faz dengeleri gibi pek çok alanda doğru sonuçlara ulaşmanın ön koşuludur.


2. Temel Kavramlar ve İşleyiş

2.1 İdeal Çözelti Modeli ve Sınırları

İdeal çözelti modeli, Raoult yasasına dayandırılır: her bileşenin buhar basıncı, saf haldeki buhar basıncı ile mol kesrinin çarpımına eşittir. Matematiksel ifadesiyle,

pi=xipi*

burada pi bileşen i’nin çözeltideki kısmi basıncı, xi mol kesri ve pi* saf bileşenin buhar basıncıdır. Bu modelde bileşenlerin kimyasal potansiyeli,

μi=μi+RTlnxi

şeklinde yazılır. Ancak bu ifade yalnızca bileşenler arasındaki etkileşimlerin birbirine özdeş olduğu sistemlerde geçerlidir; başka bir deyişle, A–A, B–B ve A–B çift etkileşimlerinin aynı nitelikte bulunduğu durumlarla sınırlıdır.[2]

Gerçek çözeltilerde bu koşul nadiren sağlanır. Çözünen ile çözücü arasındaki etkileşim enerjileri farklılaştığında, denge konumları ve fazlar arası dağılımlar ideal modelin öngördüklerinden saptığı gözlemlenir. Söz konusu sapma, pozitif (Raoult yasasından yukarı yönlü) ya da negatif (aşağı yönlü) olabilir.[3]

2.2 Aktiflik ve Aktivite Katsayısının Tanımı

Lewis, kimyasal potansiyelin gerçek davranışını yansıtacak biçimde genelleştirilmesi için aktiflik ai büyüklüğünü tanımlamıştır:

μi=μi+RTlnai

Aktiflik, mol kesrinin (ya da molalite veya molarite ile çalışılan sistemlerde ilgili derişim büyüklüğünün) boyutsuz bir katsayı olan aktivite katsayısı γi ile çarpımına eşittir:

ai=γixi

İdeal koşullarda γi=1 olur ve aktiflik mol kesirine indirgenir. Gerçek sistemlerde ise γi1 olup bu değer sıcaklığa, basınca ve tüm bileşenlerin bileşimine bağımlıdır.[4] Aktivite katsayısı büyüklüğü ve işareti, çözelti bileşenlerinin etkileşim karakterini doğrudan yansıtır:

  • γi>1: Bileşenler arasındaki itme niteliğindeki etkileşimler baskın; buhar basıncı ideal değerden yüksek (pozitif sapma).
  • γi<1: Bileşenler arasındaki çekim niteliğindeki etkileşimler baskın; buhar basıncı ideal değerden düşük (negatif sapma).

2.3 Standart Hal Seçimi

Aktifliğin değeri, seçilen standart hale bağlıdır. İki farklı sınır koşulu yaygın biçimde kullanılır:

Raoultçu standart hal: Saf bileşen referans alınır; xi1 sınırında γi1. Bu yaklaşım çözücüler için uygundur.

Henryci standart hal: Sonsuz seyreltme sınırı referans alınır; xi0 sınırında γi1. Bu yaklaşım çözünen bileşenler (özellikle elektrolitler) için tercih edilir.[5]

Molalite tabanlı ifadeler (mol/kg çözücü) özellikle elektrolit çözeltilerinde yaygındır; bu durumda aktiflik,

ai=γmmim

şeklinde yazılır; burada m=1 mol/kg standart molalitedir.

2.4 Artık Gibbs Enerjisi ve Aktivite Katsayısı İlişkisi

Aktivite katsayıları, artık (molar fazla) Gibbs enerjisi GE ile doğrudan bağlantılıdır:

GE=RTixilnγi

GE, gerçek çözelti Gibbs enerjisinden ideal çözelti katkısının çıkarılmasıyla elde edilir ve sistemi “ne kadar ideal olmadığını” ölçen merkezi termodinamik büyüklük konumundadır.[6] Artık entalpi HE ve artık entropi SE de benzer şekilde tanımlanır:

HE=RT2ixi(lnγiT)P,x

Bu ifade, aktivite katsayısının sıcaklık türevi aracılığıyla karışmanın ısıl etkilerini hesaplamaya olanak tanır.

2.5 Elektrolit Çözeltileri: Debye–Hückel Teorisi

Elektrolit çözeltilerinde ideal olmayan davranışın temel kaynağı iyon–iyon elektrostatik etkileşimleridir. Debye ve Hückel, 1923’te iyon atmosferi kavramına dayanan ve bu etkileşimleri nicelleştiren öncü bir teori geliştirmiştir.[7] Teorinin temelinde her iyonun, karşıt yüklü iyonlarla daha yoğun biçimde çevrili olduğu, difüz bir iyon bulutu ile sarılı olduğu varsayımı yatmaktadır.

Ortalama iyon aktivite katsayısı γ± için Debye–Hückel sınır yasası şu biçimde yazılır:

logγ±=A|z+z|I

burada A0.509 (kg/mol)1/2 (25 °C, saf su için), z+ ve z sırasıyla katyon ve anyon yükleri, I ise iyonik kuvvettir:

I=12imizi2

Bu denklem, seyreltik çözeltilerde (I0.01 mol/kg) yüksek doğrulukla çalışır. Daha konsantre çözeltiler için iyonların sonlu boyutunu hesaba katan genişletilmiş Debye–Hückel eşitliği ve ardından Pitzer denklemleri geliştirilmiştir.[8]

Ortalama aktivite katsayısı γ±, 1:1 elektrolitler için şöyle ifade edilir:

γ±=(γ+γ)1/2

Tek iyon aktivite katsayılarının bağımsız olarak deneysel yolla belirlenmesinin mümkün olmadığı, bu büyüklüklerin yalnızca birlikte gözlemlenebilir olduğu bilinmektedir.[9]

2.6 Elektrolit Olmayan Çözeltiler: Lokal Bileşim Modelleri

Elektrolit içermeyen sıvı karışımlar için aktivite katsayısı modelleri, “lokal bileşim” kavramına dayanır: bir molekülün yakın çevresindeki komşu dağılımının çözeltinin ortalama bileşiminden farklı olduğu varsayımı.

Wilson modeli (1964), lokal hacim kesrlerini kullanan ilk başarılı korelasyonlardandır. Fazla Gibbs enerjisi,

GERT=x1ln(x1+Λ12x2)x2ln(x2+Λ21x1)

şeklinde yazılır; Λij parametreleri enerji farkı terimlerini içerir.[10]

NRTL (Non-Random Two-Liquid) modeli, rasgelesi olmayan iki-sıvı modeli olarak da adlandırılır. Renon ve Prausnitz tarafından 1968’de önerilmiş olan bu model, lokal bileşimi non-rastgele bir parametreyle (α12) tanımlar ve sıvı–sıvı dengesinin de modellenmesine olanak verir.

UNIQUAC (Universal Quasi-Chemical) modeli, Abrams ve Prausnitz (1975) tarafından geliştirilmiş, her bileşene ait hacim (r) ve yüzey (q) parametrelerini kullanan daha kapsamlı bir çerçevedir. Artık Gibbs enerjisi iki katkıya ayrılır:

GE=GkombE+GartE

Kombinasyonel katkı boyut ve şekil farklılıklarından kaynaklanırken artık katkı enerjetik etkileşimleri temsil eder.[11]

UNIFAC (UNIQUAC Functional-Group Activity Coefficients) modeli, UNIQUAC’ın fonksiyonel grup katkılarına dayalı öngörücü uzantısıdır. Fredenslund ve ark. (1975) tarafından önerilen bu model, molekülleri fonksiyonel gruplara ayırarak deneysel veri gerektirmeksizin tahmin yapılmasına olanak tanır.[12]


3. Güncel Akademik Araştırmalardan Bulgular

3.1 Makine Öğrenmesi ile Aktivite Katsayısı Tahmini

Son yıllarda, klasik termodinamik modellerin sınırlılıklarını aşmak amacıyla makine öğrenmesi yaklaşımları aktiflik katsayısı tahmininde kapsamlı biçimde uygulanmaktadır. Rittig ve ark. (2023), iyon sıvıları içindeki çözütlerin sıcaklığa bağlı aktivite katsayılarını tahmin etmek için grafik sinir ağları (GNN) geliştirilmiştir; bu yaklaşımın matris tamamlama yöntemleri ve COSMO-RS modelinden üstün performans sergilediği saptanmıştır.[13]

Modified UNIFAC 2.0, 2024 yılında Dortmund Veri Bankası’ndan elde edilen 27.035 ikili sistemden alınan 500.000’den fazla veri noktası kullanılarak matris tamamlama yöntemiyle yeniden parametre edilmiştir. Bu çalışmada daha önce mevcut olmayan grup etkileşim parametreleri tüm etkileşim matrisi eşzamanlı olarak doldurularak tamamlanmıştır.[14]

Abranches, Maginn ve Colón (2023), termodinamik bilgisiyle zenginleştirilmiş Gaussian süreçleri ve aktif öğrenme algoritmalarını kullanarak faz diyagramı inşaası için aktivite katsayısı elde etme yöntemini araştırmıştır. Bulgular, belirli durumlarda yalnızca tek bir aktif öğrenme veri noktasının faz diyagramını doğru biçimde tanımlamaya yettiğini ortaya koymuştur.[15]

3.2 Makine Öğrenmesi ve COSMO-RS Entegrasyonu

COSMO-RS (COnductor-like Screening MOdel for Real Solvents), kuantum mekanik hesaplamalardan elde edilen yüzey yük yoğunluğu dağılımlarına (σ-profilleri) dayanan, sistem özgü parametre gerektirmeyen öngörücü bir termodinamik modeldir. Model, Klamt (1995) tarafından önerilmiş olup sonraki yıllarda COSMO-SAC (segment aktivite katsayısı) biçimine de dönüştürülmüştür.[16]

Springer Nature’da yayımlanan güncel bir çalışmada, COSMO-SAC ile makine öğrenmesi entegre edilmiş; sonsuz seyreltme aktivite katsayılarının (γ) hızla ve yüksek doğrulukla tahmin edilmesi sağlanmıştır. Bu yaklaşımın, büyük ölçekli çözücü tarama uygulamaları için gereken kuantum kimyası hesaplama süresini önemli ölçüde kısalttığı bildirilmiştir.[17]

Qin ve ark. (2024), iyonik sıvılarda CO₂ ve N₂ çözünürlüklerini tahmin etmek amacıyla COSMO-RS kaynaklı tanımlayıcılar ile makine öğrenmesi modellerini (SVM, ANN, GBR) bir araya getirmiştir. N₂ çözünürlüğü için R2=0.9999 düzeyinde sonuçlara ulaşılmıştır.[18]

3.3 Elektrolit Çözeltileri: Güncel Gelişmeler

Debye–Hückel teorisinin derişime bağlı dielektrik sabit (statik permitivite) yaklaşımı ile geliştirilmesi üzerine yapılan çalışmalar, yüksek derişimlerdeki sistemlerde belirgin doğruluk artışı sağladığını ortaya koymuştur. Bu doğrultuda genişletilmiş Pitzer–Debye–Hückel (PDH) terimi, UNIQUAC modeli ile birleştirilmiş ve çoklu elektrolit sistemlerinde faz dengelerinin başarıyla modellenmesi sağlanmıştır.[19]

Blended amin çözücü sistemlerinde (EAE-1DMA2P) aktivite katsayısı modeliyle yapılan VLE hesaplamalarında, modele aktivite katsayısının dahil edilmesinin AARD değerini yalnızca %0,79’a düşürdüğü bulunmuştur; bu sonuç, aktivite katsayısı modellemesinin CO₂ yakalama işlemlerindeki doğruluğu üzerine doğrudan etki ettiğini göstermektedir.[20]

PMC’de yayımlanan bir çalışmada toplam aktivite katsayısı (γtotal) aracılığıyla iki negatif-sapma ve dört pozitif-sapma çözeltisi incelenmiştir. Pozitif sapmalar A–B etkileşiminin A–A ve B–B etkileşimlerine kıyasla zayıf kaldığı sistemlerde, negatif sapmalar ise çapraz etkileşimlerin baskın olduğu sistemlerde gözlemlenmiştir.[21]


4. Kavramsal Analiz

4.1 Nizam, Gaye ve Sanat Analizi

Aktiflik kavramının termodinamik formülasyonu, son derece özlü ve işlevsel bir yapı sergiler. Kimyasal potansiyel ifadesi,

μi=μi+RTlnai

yalnızca birkaç terimden oluşmasına karşın iyon–iyon, iyon–dipol, van der Waals ve hidrojen bağı etkileşimlerini kapsayan tüm etkileşim ağını tek bir skalere —aktivite katsayısına— sıkıştırmaktadır. Böylesi kapsamlı bir bilginin bu denli ekonomik bir matematiksel yapı içinde taşınıyor olması düşündürücüdür.

Aktivite katsayısının sistemin bileşimine, sıcaklığına ve basıncına bağımlılığının termodinamik tutarlılık koşullarıyla (Gibbs–Duhem bağıntısı) kısıtlanmış olması,

ixidlnγi=0(T,P=sabit)

bu büyüklükler arasındaki zorunlu koordinasyona işaret etmektedir. Herhangi bir bileşenin aktivite katsayısı bağımsız biçimde değişirken bu kısıtın otomatik olarak karşılanıyor olması, sistemin sahip olduğu içsel tutarlılığın dikkat çekici bir yönünü oluşturmaktadır.[22]

Debye–Hückel teorisinde, iyon atmosferi konsepti doğal bir öz-tutarlı düzenin mükemmel bir örneğini sunmaktadır: her iyon kendi atmosferini şekillendirirken atmosfer de iyonun etkin yükünü ve hareketliliğini belirler. Bu karşılıklı belirleme, çözeltinin tamamına yayılan bir enerji minimizasyonu durumunda kararlılık kazanır. γ±I ilişkisinin seyreltik çözeltilerde 104 mertebesindeki yoğunluklara kadar deneysel verilerle örtüşmesi, bu yapısal koordinasyonun oldukça hassas bir denge üzerine kurulduğunu ortaya koymaktadır.

UNIFAC gibi grup katkısı yöntemlerinde de dikkat çekici bir yapısal özellik gözlemlenmektedir: binlerce farklı ikili karışım sistemi, görece sınırlı sayıda fonksiyonel grubun etkileşim parametresiyle tanımlanabilmektedir. Milyonlarca bileşiğin faz denge davranışının, bu denli az sayıda temel etkileşim parametresiyle öngörülebilir olması, kimyasal sistemlerdeki yapısal hiyerarşiye işaret etmektedir.

4.2 İndirgemeci ve Materyalist Safsataların Eleştirisi

Aktiflik ve aktivite katsayısı literatüründe, betimleyici kavramlara açıklayıcı güç yükleme eğilimi yaygın biçimde karşılaşılan bir söylem problemi olarak karşımıza çıkar. “Aktivite katsayısı idealilikten sapmayı düzeltir” ya da “Debye–Hückel teorisi iyon atmosferinin sönümleme etkisini açıklar” gibi ifadeler, gerçekte yalnızca gözlemlenen davranışı matematiğe döken ifadelerin, gözlemi yaratan mekanizma olarak sunulmasını içermektedir.

Daha köklü bir yanılgı, “elektronegatiflik A–B etkileşimini güçlendirir” türünden ifadelerde kendini gösterir. Elektronegatiflik, elektron yoğunluğunun belirli atom çekirdekleri etrafındaki dağılımını betimleyen soyut bir kavramdır. Gerçekte söz konusu olan şey, kuantum mekanik hesaplamaların ortaya koyduğu üzere, elektron yoğunluk dağılımının spesifik bir geometride ve spesifik bir enerji düzeyinde tertip edilmesidir; aktivite katsayısındaki sapma ise bu tertibin doğrudan sonucu olarak gözlemlenir.

Bir diğer yaygın indirgemeci ifade, “termodinamik denge ister” ya da “sistem arar” gibi teleolojik fiillerin termodinamik sürece atfedilmesidir. Denge konumuna varılması, eyleyicilik içermeyen çok sayıda olasılığın istatistiksel toplamından ortaya çıkan, olasılık dağılımının maksimumunun gözlemlenmesiyle tanımlanır. Gibbs enerjisinin minimuma indirgenmesi, termodinamik durum sayısının maksimuma ulaşmasının biçimsel dilidir; bu ifade bir hedefi değil, gözlemlenebilir bir düzeni betimler.

Makine öğrenmesi modellerinin aktivite katsayısı tahminindeki başarısı da benzer bir dikkatle ele alınmalıdır. “Model aktivite katsayısını öğrendi” ifadesi, modelin hangi fiziksel süreçlerin işlediğini kavradığını ima eder. Oysa gerçekte parametreler, kayıp fonksiyonunu minimize eden matematiksel bir optimizasyon süreciyle ayarlanmıştır. Modelin nesnel gerçekliğe yakınsayan tahminler üretmesi ise eğitim verisinin içerdiği gerçek sistemlerin düzenli yapısından kaynaklanmaktadır.

4.3 Hammadde ve Sanat Ayrımı Analizi

İdeal olmayan bir çözelti, onu oluşturan saf bileşenlerden niteliksel olarak farklı özellikler sergiler. Bu, bileşenlerin özelliklerinin basit bir toplamsal birleşimi değil, bileşenler arasındaki etkileşimden ortaya çıkan yeni ve bütünsel bir niteliksel gerçekliktir.

NaCl’nin saf kristal halinde klorür ve sodyum iyonları mevcuttur; ancak sulu çözelti halinde γ± değerleri konsantrasyona bağlı olarak 0.1 ile üzeri değerler arasında değişir, iyon atmosferi meydana gelir ve iletkenlik yeni bir karakteristik eğri çizer. Bu özellikler, kristaldeki iyonlarda yoktur; sodyum ve klor atomlarında da yoktur. Yalnızca belirli biçimde tertip edilmiş su-iyon sisteminde meydana gelir.

Benzer bir durum azeotrop oluşturan karışımlar için de geçerlidir. Etanol ve su, bağımsız olarak saf bileşen kaynama noktalarına sahiptir; ancak belirli bir bileşimde (xEtOH0.89) kaynama noktası minimum gösteren bir azeotrop meydana gelir. Bu bileşimdeki γEtOH ve γH2O değerleri birden küçüktür (negatif sapma); kaynama noktasının yükselmesi ise bileşenlerden herhangi birine atfedilemeyecek bütünsel bir özelliktir.[23]

UNIFAC modelinde de benzer bir hiyerarşik yapı dikkat çeker: tek tek fonksiyonel grupların özellikleri (hacim parametresi Rk, yüzey parametresi Qk) bilinmektedir; ancak bunların bileşiminden ortaya çıkan ikili etkileşim parametreleri (amn), grupların bağımsız hallerinde mevcut olmayan yeni bir bilgi katmanını temsil eder. Milyonlarca bileşiğin termodinamik davranışı bu hiyerarşik parametrik yapıyla tutarlı biçimde tanımlanabilir olması, kimyasal sistemlerin sahip olduğu katmanlı örgütlenme düzeyine dikkat çekmektedir.


5. Sonuç

Aktiflik kavramı, 20. yüzyılın başında önerilen formülasyonundan bu yana kimyasal termodinamiğin temel taşı olmayı sürdürmektedir. Aktivite katsayısı, iyon atmosferinden lokal bileşim modellere, grup katkı yöntemlerinden makine öğrenmesi entegrasyonuna uzanan geniş bir metodolojik yelpazede hesaplanmakta ve bu hesaplamalar, endüstriyel faz dengeleri, ilaç çözünürlükleri, CO₂ yakalama süreçleri ve elektrokimyasal sistemler gibi kritik uygulama alanlarında belirleyici rol oynamaktadır.

Seyreltik elektrolit çözeltilerinde Debye–Hückel teorisinin sağladığı mükemmel uyumdan, konsantre karışımlarda UNIQUAC ve COSMO-RS gibi modellerin sergilediği öngörü gücüne; oradan günümüzde grafik sinir ağları ile termobilgisi güçlendirilmiş Gaussian süreçlerin ulaştığı tahmin doğruluğuna kadar uzanan bu yolculuk, gerçek çözeltilerin içerdiği moleküler düzenin ne denli zengin ve çok katmanlı bir yapıya sahip olduğunu gözler önüne sermektedir. Boyutsuz bir düzeltme çarpanı olarak görünebilen aktivite katsayısının bu denli kapsamlı bir bilgi yükü taşıyor olması; kimyasal katsayısı, iyon yükü, geometri ve dielektrik ortamın eşzamanlı biçimde koordineli bir denge noktasında buluştuğu sistematik bir yapının varlığını düşündürmektedir. Deliller ışığında bu yapının kaynağı ve örgütlenme ilkesi hakkında nihai karar, okuyucunun kendi aklına ve vicdanına bırakılmaktadır.


Kaynakça

  1. Lewis, G. N., & Randall, M. (1923). Thermodynamics and the Free Energy of Chemical Substances. McGraw-Hill.
  2. Atkins, P., & de Paula, J. (2010). Physical Chemistry (9th ed.). Oxford University Press.
  3. Shamsuddin, M. (2024). Solution Thermodynamics. In Thermodynamic Measurement Techniques. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-47118-6_3
  4. Wikipedia Contributors. (2025). Activity coefficient. Wikipedia. Retrieved February 2026, from https://en.wikipedia.org/wiki/Activity_coefficient
  5. Prausnitz, J. M., Lichtenthaler, R. N., & de Azevedo, E. G. (1999). Molecular Thermodynamics of Fluid-Phase Equilibria (3rd ed.). Prentice Hall.
  6. Chemistry LibreTexts. (2023). Activities and their Effects on Equilibria. Retrieved from https://chem.libretexts.org
  7. Debye, P., & Hückel, E. (1923). Zur Theorie der Elektrolyte. Physikalische Zeitschrift, 24, 185–206.
  8. Wikipedia Contributors. (2025). Debye–Hückel theory. Wikipedia. Retrieved February 2026, from https://en.wikipedia.org/wiki/Debye%E2%80%93H%C3%BCckel_theory
  9. Chemistry LibreTexts. (2023). Debye-Hückel Theory. Retrieved from https://chem.libretexts.org
  10. Wilson, G. M. (1964). Vapor-liquid equilibrium. XI. A new expression for the excess free energy of mixing. Journal of the American Chemical Society, 86(2), 127–130.
  11. Wikipedia Contributors. (2025). UNIQUAC. Wikipedia. Retrieved February 2026, from https://en.wikipedia.org/wiki/UNIQUAC
  12. Wikipedia Contributors. (2025). UNIFAC. Wikipedia. Retrieved February 2026, from https://en.wikipedia.org/wiki/UNIFAC
  13. Rittig, J. G., Ben Hicham, K., Schweidtmann, A. M., Dahmen, M., & Mitsos, A. (2023). Graph neural networks for temperature-dependent activity coefficient prediction of solutes in ionic liquids. Computers & Chemical Engineering, 171, 108153.
  14. Gmehling, J., et al. (2024). Modified UNIFAC 2.0 – A Group-Contribution Method Completed with Machine Learning. arXiv. https://arxiv.org/html/2412.12962v1
  15. Abranches, D. O., Maginn, E. J., & Colón, Y. J. (2023). Activity coefficient acquisition with thermodynamics‐informed active learning for phase diagram construction. AIChE Journal, 69(8). https://doi.org/10.1002/aic.18141
  16. Klamt, A. (1995). Conductor-like screening model for real solvents: a new approach to the quantitative calculation of solvation phenomena. Journal of Physical Chemistry, 99(7), 2224–2235.
  17. Song, Z., et al. (2026). Bridging machine learning and COSMO-SAC for accurate prediction of infinite dilute activity coefficients of binary mixtures. Engineering, Chemical Engineering. https://doi.org/10.1007/s11705-026-2625-y
  18. Qin, H., Wang, K., Ma, X., Li, F., Liu, Y., & Ji, X. (2024). Predicting the solubility of CO2 and N2 in ionic liquids based on COSMO-RS and machine learning. Frontiers in Chemistry, 12. https://doi.org/10.3389/fchem.2024.1480468
  19. ACS Omega Editors. (2022). Current Trends in Predictive Methods and Electrolyte Equations of State. ACS Omega. https://doi.org/10.1021/acsomega.2c00168
  20. Wang, Y., et al. (2024). A comprehensive model analysis of activity coefficients and thermodynamic properties of EAE-1DMA2P blended solvent. Chemical Engineering Science. https://doi.org/10.1016/S0009-2509(24)00571-2
  21. Chen, F., Gu, C., & Li, X. Q. (2025). Studies on the Deviation of a Solution from the Hypothetical Ideal Solution with the Total Activity Coefficient. PubMed Central (PMC). https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12029493/
  22. Pitzer, K. S. (1973). Thermodynamics of electrolytes. I. Theoretical basis and general equations. Journal of Physical Chemistry, 77(2), 268–277.
  23. Serc Carleton Editors. (2024). Activity Models. SERC – Carleton College. https://serc.carleton.edu/research_education/equilibria/activitymodels.html