İçeriğe atla

Sıvı-sıvı ve Katı-sıvı Faz Dengeleri

Teradigma sitesinden

Sıvı-Sıvı ve Katı-Sıvı Faz Dengeleri: Termodinamik Temel, Güncel Bulgular ve Kavramsal Çerçeve


1. Giriş

Karışım termodinamiğinin en temel sorularından biri, birden fazla bileşenden oluşan bir sistemin hangi koşullarda tek bir homojen faz olarak var olabileceği, hangi koşullarda ise birden fazla faza ayrılacağıdır. Sıvı-sıvı faz dengesi (Liquid-Liquid Equilibrium, LLE) ile katı-sıvı faz dengesi (Solid-Liquid Equilibrium, SLE), bu sorunun iki temel boyutunu oluşturmaktadır. Sıvı-sıvı dengesi, kısmen veya tamamen karışmayan sıvı bileşenlerin bağımsız fazlar oluşturduğu sistemleri; katı-sıvı dengesi ise kristal katıların sıvı çözücülerde belirli sıcaklık ve bileşim koşullarında denge oluşturduğu sistemleri kapsamaktadır.

Bu iki denge türü, petrokimyasal ayrımdan ilaç kristalizasyonuna, gıda işlemeden ileri malzeme tasarımına uzanan geniş bir uygulama alanına sahiptir. Derin ötektik çözücüler (Deep Eutectic Solvents, DES), iyonik sıvılar ve biyomoleküler kondensatlar gibi güncel araştırma konularının termodinamik temeli de bu iki denge türünde yatmaktadır. Mol kütleleri, etkileşim enerjileri ve simetri kırılmaları gibi moleküler parametrelerin çıktısı olan faz diyagramları, karmaşık çok-bileşenli sistemlerin davranışını öngörmek için vazgeçilmez araçlar olarak değerlendirilmektedir.


2. Bilimsel Açıklama ve Güncel Bulgular

2.1 Temel Kavramlar: Gibbs Enerji ve Faz Kararlılığı

Bir ikili sıvı karışımda karışabilirlik ya da faz ayrımı, karıştırma Gibbs serbest enerji değişimi (ΔGmix) ile belirlenmektedir. Bu büyüklük şu şekilde ifade edilmektedir:

ΔGmix=ΔHmixTΔSmix

Burada ΔHmix karıştırma entalpisi, T mutlak sıcaklık ve ΔSmix karıştırma entropisidir. Gibbs’in 1876’da ortaya koyduğu termodinamik kararlılık kriteri gereğince, belirli bir bileşimde homojen tek-faz yapısının korunabilmesi için karıştırma Gibbs enerjisinin bileşime göre ikinci türevinin pozitif olması gerekmektedir:

2ΔGmixx2>0

Bu koşulun negatif olduğu bileşim aralığı spinodal bölge olarak tanımlanmakta ve bu bölgede sistem termodinamik olarak kararsız hale gelmektedir. Binodal eğrisi ise ortak teğet koşuluyla, yani iki fazda her bileşenin kimyasal potansiyelinin eşitlenmesi koşuluyla belirlenmektedir:[1]

μiα=μiβ(i=1,2)

İki önemli sınır çizgisi bu çerçevede tanımlanmaktadır. Binodalin içindeki bölgede yalnızca spinodal eğrisinin sınırladığı iç bölgede sistem kendiliğinden bozunuma (spinodal dekompozisyon) uğramakta; binodalin dışındaki kararsız bölgede ise nükleasyon ve büyüme mekanizmasıyla faz ayrımı gerçekleşmektedir. Binodalin dışındaki metastabil bölgede sistem görünürde kararlı olabilmekte ancak yeterince büyük bir bileşim dalgalanması faz ayrımını tetikleyebilmektedir.[2]

Üst kritik çözünürlük sıcaklığı (Upper Critical Solution Temperature, UCST) ve alt kritik çözünürlük sıcaklığı (Lower Critical Solution Temperature, LCST) kavramları bu bağlamda önem taşımaktadır. UCST sistemlerinde iki sıvı bileşen, kritik sıcaklığın üzerinde her bileşimde tam karışabilirlik sergilemekte; sıcaklık düştükçe karışabilirlik bölgesi daralarak faz ayrımı bölgesi genişlemektedir. LCST sistemlerinde ise tersi geçerlidir; sıcaklık arttıkça faz ayrımı meydana gelmektedir. Su-nikotinat sistemi gibi nadir örneklerde her iki davranış da gözlemlenebilmekte, bu durumda kapalı döngülü iki fazlı bölgeler ortaya çıkmaktadır.[3]

2.2 Sıvı-Sıvı Faz Dengesi: Mekanizmalar ve Diyagram Tipleri

Sıvı-sıvı karışmazlığı, iki bileşen arasındaki çekici ya da itici moleküllararası kuvvetlerin bileşim entropisi üzerinde baskın hale gelmesiyle ortaya çıkmaktadır. Birinci ve ikinci virial katsayılar, bu etkileşimlerin parametrik ifadesini oluşturmaktadır. Homojen bir sistemin iki farklı faza —biri bileşen 1 bakımından zengin, diğeri bileşen 2 bakımından zengin— ayrılması için, farklı türden moleküller arasındaki etkileşimlerin benzer tür moleküller arasındaki etkileşimlerden daha büyük olması gerekmektedir.

Faz ayrımı için iki temel mekanizma tanımlanmaktadır. Nükleasyon ve büyüme (Nucleation and Growth, NG) mekanizmasında sistem metastabil bölgede bulunmakta; yeterli aktivasyon enerjisi sağlandığında yeni faz çekirdekleri oluşmakta ve büyümektedir. Spinodal dekompozisyon mekanizmasında ise sistem doğrudan kararsız bölgeye alınmakta; bileşim dalgalanmaları herhangi bir aktivasyon engeliyle karşılaşmadan kendiliğinden büyümekte ve düzensiz, birbirine bağlı iki-fazlı bir yapı meydana gelmektedir. Bu sürecin kinetiği Cahn-Hilliard denklemiyle tanımlanmaktadır.[4]

Üçlü sistemlerde (bir çözücü + iki çözünen, ya da üç bileşen) LLE davranışı çok daha zengin bir çeşitlilik sergilemektedir. Sınırlı karışabilir ikili çiftlerinin sayısına göre üçlü sistemler üç temel tipe ayrılmaktadır: Tip 1 yalnızca bir kısmen karışmaz çift içerirken, Tip 2 iki kısmen karışmaz çift içermekte, Tip 3 ise üç kısmen karışmaz çiftten oluşmaktadır. Bu son tipte üç ayrı faz bölgesinin oluşabilmesi, üçlü faz hattı (three-phase region) meydana getirmektedir. Bu kategorileştirme, özellikle sıvı-sıvı ekstraksiyonu ve reaktif separasyon proses tasarımı açısından kritik önem taşımaktadır.[5]

2.3 LLE Modellemesi: Aşırı Gibbs Enerji Modelleri

Sıvı-sıvı faz dengesinin modellenmesinde, faaliyet katsayılarını (γi) hesaplayan aşırı Gibbs enerji modelleri kullanılmaktadır. Bu faaliyet katsayıları denge koşulunun

xiαγiα=xiβγiβ

biçiminde yazılabilmesine olanak tanımaktadır. NRTL (Non-Random Two-Liquid) modeli bu çerçevede en yaygın kullanılan yaklaşımlardan biridir ve yerel bileşim kavramına dayanmaktadır:[6]

GERT=ixijxjτjiGjikxkGki

Burada Gji=exp(αjiτji) olup αji tesadüfiliği temsil eden parametredir. NRTL’nin ikili etkileşim parametreleri bileşim bağımsızlığı varsayımıyla türetilmiş olmakla birlikte, modelin üçlü sistemlere genişletilmesi LLE verilerinden elde edilen ikili parametrelerin ternary davranışı öngörmesini gerekli kılmaktadır. Bu öngörü yeteneği, modelin pratik değerini belirleyen en kritik faktördür.[7]

UNIQUAC (Universal Quasichemical) modeli, kombinatorial (entropi) ve rezidüel (entalpi) katkılarını ayrı ayrı ele alan iki-terimli bir yapıya sahiptir. Kombinatorial terim, moleküllerin boyutundan kaynaklanan entropi katkısını ri (hacim parametresi) ve qi (yüzey parametresi) ile temsil ederken, rezidüel terim moleküllararası etkileşimleri iki parametreyle (uij) ifade etmektedir. UNIQUAC’ın enerji parametrelerinin a priori tahmin edilmesi, özellikle n-alkan katı-sıvı denge sistemlerinde oldukça başarılı sonuçlar vermektedir.[8]

PC-SAFT (Perturbed Chain Statistical Associating Fluid Theory) ise molekülü esnek segment zincirleri olarak modellediğinden polimer, asosiasyon ve derin ötektik çözücü sistemleri gibi karmaşık yapılar için belirgin üstünlükler sunmaktadır. 2023 yılında gerçekleştirilen bir çalışmada, esterleşme sistemlerinin (CH3COOH+C5H11OH ve CH3COOH+C6H13OH) eş zamanlı kimyasal ve sıvı-sıvı faz denge hesaplamaları PC-SAFT çerçevesinde başarıyla yürütülmüştür; uzun zincirli alkol reaktanları varlığında ortaya çıkan sıvı-sıvı faz ayrımı bölgelerinin öngörüsünde yüksek doğruluk elde edilmiştir.[9]

2.4 Katı-Sıvı Faz Dengesi: Ergime ve Ötektik Sistemler

Katı-sıvı faz dengesi, bir bileşenin katı fazıyla sıvı faz arasındaki dengeyi tanımlamakta ve temel denge koşulu şu eşitliğe dayanmaktadır:

μi(s)=μi(l)

Uygulamada bu koşul, sıvı fazdaki faaliyet katsayısı ve bileşimi cinsinden ergime entalpisi (ΔHfus) ve ergime noktası (Tm) aracılığıyla ifade edilmektedir:

ln(xiγi)=ΔHfus,iR(1T1Tm,i)

İdeal çözelti koşulunda (γi=1) bu denklem doğrudan likidus sıcaklığı-bileşim ilişkisini vermektedir. Gerçek sistemler idealden sapma gösterdiğinde ise sapmanın büyüklüğü ve yönü, karışımdaki bileşenler arasındaki etkileşimlerin karakterini yansıtmaktadır.

İkili ötektik sistemlerde iki likidus dalının kesiştiği ötektik nokta, sistemin minimum ergime sıcaklığını temsil etmektedir. Bu noktanın termodinamik anlamı, tüm katı fazların aynı anda sıvı hale geçtiği inanvaryant (koşullu) denge noktasıdır; serbestlik derecesi sıfıra inmektedir (Gibbs faz kuralı: F=CP+2=23+2=1 değil, sabit basınçta F=CP+1=0). Derin ötektik çözücüler (DES), ötektik noktadaki erime sıcaklığının ideal ötektik öngörüsünün belirgin biçimde altında kaldığı, negatif idealden sapma gösteren ikili karışımlar olarak tanımlanmaktadır.[10]

Ötektik dışındaki durumlarda, yani iki bileşenin katı fazda kısmen ya da tamamen karışabildiği durumlarda, sistemin faz diyagramı çok daha karmaşık bir yapı sergilemektedir. Sürekli katı çözelti oluşumunda tek bir likidus ve solidus eğrisi bulunurken, kısmi karışabilirlik durumunda birden fazla katı-faz bölgesi ve peritektetik noktalar gözlemlenebilmektedir.

2.5 Derin Ötektik Çözücüler ve Katı-Sıvı Faz Diyagramları

Derin ötektik çözücüler, düşük erime noktaları, düşük buhar basınçları ve çeşitli aktif bileşenlerle güçlü solvasyon kapasiteleri nedeniyle sürdürülebilir çözücüler olarak yoğun araştırma ilgisine konu olmaktadır. 2024 yılında Communications Chemistry dergisinde yayımlanan kapsamlı bir çalışmada, 2003-2024 döneminde tanımlanan DES sistemlerinin büyük çoğunluğunun katı-sıvı denge faz diyagramı verisi içermediği saptanmıştır; bu durum pek çok araştırmada ötektik noktanın yanlış tanımlanmasına yol açmaktadır. Makine öğrenmesi ve COSMO-RS yöntemlerinin birleşiminden oluşturulan tahmin modellerinin ergime noktası için R2=0.84 ve füzyon entalpisi için R2=0.84 doğruluk değerlerine ulaştığı bildirilmektedir.[11]

Güncel araştırmalar, DES’lerin idealden sapmasının kaynağını giderek daha net bir biçimde ortaya koymaktadır. Hidrojen bağı donörü (Hydrogen Bond Donor, HBD) ile hidrojen bağı akseptörü (Hydrogen Bond Acceptor, HBA) arasındaki güçlü çekici etkileşimler, karışım enerjisini saf bileşenlerin enerjisinden belirgin biçimde düşürmekte ve böylece idealden negatif sapma oluşturmaktadır. 2024 yılında yayımlanan bir çalışmada, çolin klorür ile yağ asitleri/yağ alkollerinden oluşturulan sekiz ötektik sistemin katı-sıvı denge diyagramları PC-SAFT ve gE modelleriyle modellenmiş, yüksek doğruluk değerleri elde edilmiştir.[12]

Terpene dayalı ötektik sistemlerde (mentol-borneol, timol-borneol gibi) yürütülen çalışmalar ise idealden sapma yönünün bileşenlere göre farklılık gösterdiğini ortaya koymuştur. UNIFAC ve COSMO-RS modellerinin bu sistemlerdeki performansının, özellikle güçlü hidrojen bağı oluşumu durumunda önemli ölçüde farklılaştığı deneysel karşılaştırmalarla doğrulanmıştır.[13]

Farmasötik DES’ler (Therapeutic Deep Eutectic Solvents, THEDES) de katı-sıvı faz diyagramları açısından özel bir alan oluşturmaktadır. 2025 yılında yayımlanan bir çalışmada, Ibuprofen:Timol ve Sobrerol:Timol sistemleri için 40 bar CO2 kısmi basıncı altında ölçülen faz diyagramlarında tüm diyagramın (likidus ve solidus çizgileri) 10–16 K daha düşük sıcaklıklara kaydığı, ötektik bileşimin ise önemli ölçüde değişmediği bildirilmektedir; bu bulgu, yüksek basınçlı ortamlarda DES’lerin ilaç taşıyıcı olarak kullanılması açısından kritik önem taşımaktadır.[14]

2.6 Büyüklük Bağımlı İdeal Çözelti Modeli

2025 yılında PNAS dergisinde yayımlanan önemli bir çalışmada, su-organik ikili sistemlerde gözlemlenen idealden sapmanın büyük bölümünün hidrojen bağından değil, farklı büyüklükteki moleküllerin karışma entropisi üzerindeki etkisinden kaynaklandığı ortaya konmuştur. Bu çalışmada Flory tarzı hacim fraksiyonu terimi içeren büyüklük-bağımlı kimyasal potansiyel ifadesi

μiideal=μi+RTlnϕi

biçiminde yeniden formüle edilmiş ve on organik çözünen için sulu likidus eğrilerinin öngörülmesinde standart ideal çözelti modelinin performansının önemli ölçüde iyileştirildiği gösterilmiştir.[15]

2.7 Üçlü Sistemlerde LLE ve Kimyasal-Termodinamik Etkileşimler

Gerçek separasyon süreçleri genellikle ikili sistemlerin çok ötesine geçmektedir. İyonik sıvıların (Ionic Liquids, IL) çıkarıcı olarak kullanıldığı üçlü sistemlerde elde edilen LLE verileri, hem deneysel hem de hesaplamalı çalışmalarda yoğun ilgi görmektedir. NRTL ve UNIQUAC modellerinin ikili verilerden elde edilen parametrelerin üçlü davranışı öngörme yeteneği bu sistemlerde kritik bir tasarım girdisi oluşturmaktadır. Ancak bu modellerin öngörücü değil, korelasyon temelli olduğu; dolayısıyla parametre transferi performansının büyük bir kısmının sistemin moleküler karmaşıklığına bağlı olduğu vurgulanmaktadır.[16]

Üçlü sistemlerde LLE hesaplamasının güçlüğü yalnızca model parametrelerinden kaynaklanmamaktadır. NRTL denkleminin parametre uzayının incelenmesi, belirli etkileşim parametresi değerleri için çözümün var olmadığı boşluk bölgelerinin bulunduğunu göstermektedir; bu durum geçersiz ikili parametrelerin hâlâ yayımlanmaya devam ettiği bir sorun olarak değerlendirilmektedir.[17]

2.8 Makine Öğrenmesi Destekli Faz Dengesi Öngörüleri

Son yıllarda, özellikle 2022-2024 döneminde, makine öğrenmesi ve yapay sinir ağları (Artificial Neural Networks, ANN) yöntemleri LLE ve SLE öngörüsüne yaygın biçimde uygulanmaktadır. Bu yaklaşımlar, deneysel veri gereksinimini azaltma ve geniş kimyasal uzaylarda hızlı tarama yapabilme avantajları sunmaktadır. Ancak Fluid Phase Equilibria dergisinin editör politikası bu yaklaşımlar için fiziksel temelli modellerle kapsamlı doğruluk karşılaştırması yapılması zorunluluğunu getirmekte; saf veri uyumlama çalışmaları giderek daha yüksek bir bar karşılamak durumunda kalmaktadır.[18]

CO2 hidrat sistemlerinde faz dengesi öngörüsüne makine öğrenmesi uygulandığı 2024 tarihli bir çalışmada ise tuz ve organik inhibitörlerin varlığında farklı koşulları kapsayan geniş bir veri kümesi üzerinde eğitilen modelin mevcut termodinamik modellere yakın bir öngörü performansı sergilediği, ancak extrapolasyon kapasitesinin fiziksel modellerin gerisinde kaldığı gösterilmiştir.[19]


3. Kavramsal Analiz

3.1 Nizam, Gaye ve Sanat Analizi

Sıvı-sıvı ve katı-sıvı faz dengelerinin termodinamik çerçevesi, çok sayıda hassas koşulun özgün biçimde eşzamanlı sağlandığı durumların sistematik gözlemlendiği bir alandır. Su-organik sistemlerde likidus eğrilerinin büyüklük-bağımlı entropi terimiyle açıklanabilmesi, karıştırma entropisi üzerindeki hacim etkisinin göz ardı edildiğinde bile genel yapının belirli matematiksel ilişkiler çerçevesinde kaldığını göstermektedir.[20]

Derin ötektik sistemlerdeki ötektik sıcaklık çöküşü bu açıdan dikkat çekicidir. İki bileşenin HBD ve HBA rolleri bakımından tamamlayıcı özellik gösteren spesifik eşleşimi, birleşik sistemin ergime noktasını her iki bileşenin tek başına sergilediği değerin çok altına çekmektedir. Bu tür sistemlerde HBA-HBD çiftinin seçimi değiştirildiğinde ötektik sıcaklık farklı değerlere konumlanmaktadır; belirli moleküler eşleşimlerin oda sıcaklığının altında sürekli sıvı faz elde edilmesine izin verecek biçimde tertip edilmiş olması, dikkat çekici bir tutarlılık sergilemektedir.[21] Kinin klorür-üreden oluşan prototipin veya mentol-timol sisteminin, bileşenlerin ayrı ayrı ergime noktalarından (sırasıyla 302 K ve 323 K) çok düşük bir ötektik sıcaklığa (yaklaşık 269 K) sahip olması, salt bileşen özelliklerinin toplamından kaynaklanan bir değer olmayıp, bileşenler arasındaki yönlü etkileşimlerin yarattığı bütüncül bir nitelik olarak karşımıza çıkmaktadır.

Spinodal dekompozisyon ve nükleasyon-büyüme mekanizmalarının matematiksel olarak net biçimde ayrışması da bu bağlamda incelenebilir. İki mekanizma arasındaki geçiş, ikinci türev 2Gmix/x2=0 koşuluna karşılık gelen spinodal eğrisiyle belirlenmektedir. Bu kritik eğrinin sistem parametrelerine son derece duyarlı olması, başlangıç koşullarındaki küçük değişimlerin faz ayrımının morfolojisini —ince dağılmış damlacık yapısından birbirine bağlı iki fazlı ağa kadar— kökten farklılaştırabildiğini ortaya koymaktadır. Bu mekanistik ayrımın biyolojik hücre kompartmanlarının oluşumunda da gözlemleniyor olması, söz konusu ilkelerin maddenin organizasyonunda evrensel bir karakter taşıdığını düşündürmektedir.[22]

3.2 İndirgemeci ve Materyalist Safsataların Eleştirisi

Faz dengesi alanındaki popüler anlatılarda sıkça rastlanan ve incelenmesi gereken bir dil sorunu mevcuttur. “Su yağı iter” ya da “benzer benzeri çözer” gibi ifadeler, gerçek bir mekanizmaymış gibi sunulmaktadır. Oysa bu ifadeler bir olguyu tanımlamakta; onun fiziksel açıklamasını sunmamaktadır.

Sıvı-sıvı karışmazlığının gerçek açıklaması şu hiyerarşide yatmaktadır: Belirli atom çiftleri arasındaki kısa menzilli potansiyel enerji fonksiyonları (Lennard-Jones benzeri), bu potansiyellerin sıcaklık ve bileşime bağlı integrasyonu aracılığıyla ΔHmix ve ΔSmix değerlerini belirlemekte; bu iki büyüklüğün rekabeti Gibbs serbest enerjisini şekillendirmekte ve sonuç olarak binodalın konumu ve şekli oluşmaktadır. “Benzer benzeri çözer” bu nedensel zincirin son halkasının özetlenmesinden ibarettir; nedensel gücü aktaran bir açıklama değildir.

Betimleyici kavramlar ile kurucu güçler arasındaki bu ayrım, Renon ve Prausnitz’in NRTL modelinde de açıkça görülmektedir.[23] Model, deneysel faz davranışını τij ve αij parametreleriyle son derece iyi tanımlamaktadır; ancak bu parametreler başlangıçta atomistik hesaplardan değil, deneysel veriye uydurma işleminden elde edilmektedir. Modelin başarısı, bir açıklama değil, çok etkin bir betimleme sağlamasından kaynaklanmaktadır. Fiziksel temeli bakımından daha köklü olan PC-SAFT gibi modeller de benzer bir durumla karşı karşıyadır: moleküler parametreler (segment sayısı, segment çapı, dispersyon enerji parametresi) gerçek moleküle karşılık gelen değerler olarak değil, modelin deneysel verileri yeniden üretebilmesini sağlayan efektif büyüklükler olarak işlev görmektedir.

Bu olgu, özellikle makine öğrenmesi modellerinin faz dengesi öngörüsünde kullanılması durumunda daha da belirginleşmektedir. Deneysel doğrulukla eşdeğer bir öngörü performansı sergileyen bir yapay sinir ağı modeli, fiziksel bir anlayış sağlamamakta; yalnızca karmaşık bir girdi-çıktı ilişkisini kodlamaktadır. Bu, verinin örüntüsünün tanındığını, ancak örüntüyü üreten altta yatan gerçekliğin kavranmadığını göstermektedir. Öngörü ile açıklama arasındaki bu derin mesafe, faz dengesi araştırmalarının epistemolojik sınırını oluşturmaktadır.

3.3 Hammadde ve Sanat Ayrımı Analizi

Sıvı-sıvı ve katı-sıvı faz dengelerinin sergilediği yapısal düzen, hammadde-sanat ayrımı perspektifinden değerlendirilmeye değer özellikler barındırmaktadır.

LLE açısından değerlendirildiğinde: Toluol ve su ayrı ayrı ele alındığında, her ikisi de kendi başına belirli özellikler taşıyan saf maddelerdir. Ancak bu iki madde belirli bir bileşimde bir araya getirildiğinde, binodalı, spinodal eğrisini, kritik noktayı, birbirine bağlı iki fazlı morfolojiyi ve bu morfolojinin sıcaklığa bağlı değişimini kapsayan son derece organize bir yapı ortaya çıkmaktadır. Bu organizasyonun kaynağı ne tolüolde ne sudadır; ikisi arasındaki spesifik etkileşim enerjisinin bileşim entropisiyle kurduğu kurgusal ilişkide yatmaktadır. Bu ilişkinin matematiksel ifadesi olan ΔGmix eğrisinin biçimi, her iki bileşenin ayrı ayrı Gibbs enerjilerinin toplamında bulunmamaktadır.

SLE açısından değerlendirildiğinde: Kolesterol ve kolin klorürü ayrı ayrı incelediğimizde, birinin 250°C dolayında, diğerinin 302°C dolayında eridiği görülmektedir. Ancak belirli molar oranlarda bir araya getirildiğinde oluşan ötektik karışım çok daha düşük bir sıcaklıkta sıvı olarak var olabilmektedir. Bu kapasite, ayrı bileşenlerin hiçbirinde bulunmamaktadır; yalnızca bileşenler arası güçlü hidrojen bağlarının tetiklediği kooperatif etkileşim ağı meydana geldiğinde ortaya çıkmaktadır.

Daha çarpıcı bir örnek, biyomoleküler sıvı-sıvı faz ayrımında (LLPS) karşımıza çıkmaktadır. Düzensiz proteinler (Intrinsically Disordered Proteins, IDP’ler) ve nükleik asitlerden oluşan kondensatların belirli bileşim ve sıcaklık koşullarında hücre içinde özgün sıvı damlacıklar oluşturması, tek tek amino asitlerde ya da nükleotitlerde bulunmayan bütüncül bir işlevin bileşen etkileşimlerinden doğduğunu göstermektedir.[24] Bu damlacıkların—stres granülleri, nükleolus, P cisimcikleri—işlevsel olarak ayrışmış olması ve bileşim bakımından kendine özgü kararlı bir termodinamik denge noktasına sahip olması, parçaların ötesinde bir organizasyonun varlığına işaret etmektedir.

Tüm bu örneklerde ortaya çıkan örüntü, bileşenlerin özgün bir kombinasyon içinde daha önceden sergilemediği yapısal ve işlevsel nitelikler kazanmasıdır. Bu durumun, klasik termodinamik denklemler çerçevesinde matematiksel olarak tutarlı biçimde tanımlanabilmesi, fenomeni açıklamaz; yalnızca betimler.


4. Sonuç

Sıvı-sıvı ve katı-sıvı faz dengeleri, termodinamik prensipler aracılığıyla titizlikle tanımlanabilen ve çok çeşitli pratik uygulamaları olan sistemlerdir. Gibbs enerji analizinin sunduğu binodal, spinodal ve ötektik kavramları, karmaşık karışımların davranışını yöneten temel yapının matematiksel dilini oluşturmaktadır. NRTL, UNIQUAC ve PC-SAFT gibi modeller bu yapıyı ölçülebilir parametrelerle bağdaştıran köprüler kurmaktadır.

Güncel araştırmalar bu çerçeveyi çok boyutlu biçimde genişletmektedir. DES faz diyagramlarının makine öğrenmesi yöntemleriyle öngörülmesi, büyüklük-bağımlı ideal çözelti modelinin su-organik sistemlerdeki açıklayıcı gücü ve biyomoleküler kondensatların termodinamik kimliği, faz dengesi araştırmalarının güncel sınır konularını temsil etmektedir.

Öte yandan bu bölümlerde incelenen veriler, ayrı ayrı ele alındığında birbirinden farklı özelliklere sahip bileşenlerin belirli organizasyon koşullarında yeni, işlevsel ve tanımlı termodinamik yapılar meydana getirdiğini göstermektedir. Bu yapıların matematiksel betimlenebilirliği açıklama değil, kayıt işlevi görmektedir; bileşenlerin bu özgün etkileşim geometrisine sahip olmasının ve bu geometrinin işlevsel sonuçlar üretmesinin kaynağı, termodinamik denklemlerin içinden bakıldığında yanıtsız kalmaktadır. Deliller ışığında bu sorunun nihai karşılığı, okuyucunun kendi aklına ve vicdanına bırakılmaktadır.


5. Kaynakça

  1. Gibbs, J. W. (1875–1878). On the equilibrium of heterogeneous substances. Transactions of the Connecticut Academy of Arts and Sciences, 3, 108–248.
  2. Cahn, J. W., & Hilliard, J. E. (1958). Free energy of a nonuniform system. I. Interfacial free energy. The Journal of Chemical Physics, 28(2), 258–267. https://doi.org/10.1063/1.1744102
  3. Wikipedia contributors. (2025). Phase separation. In Wikipedia, The Free Encyclopedia. https://en.wikipedia.org/wiki/Phase_separation
  4. Elbaum-Garfinkle, S., et al. (2015). The disordered P granule protein LAF-1 drives phase separation into droplets with tunable viscosity and dynamics. PNAS, 112(23), 7189–7194.; Mitrea, D. M., et al. (2018). Methods for physical characterization of phase-separated bodies and membrane-less organelles. Journal of Molecular Biology, 430, 4773–4805. https://doi.org/10.1016/j.jmb.2018.07.006
  5. Sorensen, J. M., & Arlt, W. (1979). Liquid–Liquid Equilibrium Data Collection. DECHEMA, Frankfurt.
  6. Renon, H., & Prausnitz, J. M. (1968). Local compositions in thermodynamic excess functions for liquid mixtures. AIChE Journal, 14(1), 135–144. https://doi.org/10.1002/aic.690140124
  7. Domanska, U., et al. (2019). Experimental data of fluid phase equilibria—Correlation and prediction models: A review. Processes, 7(5), 277. https://doi.org/10.3390/pr7050277
  8. Coutinho, J. A. P., Andersen, S. I., & Stenby, E. H. (1995). Predictive local composition models: NRTL and UNIQUAC and their application to model solid–liquid equilibrium of n-alkanes. Fluid Phase Equilibria, 102(1), 31–60. https://doi.org/10.1016/0378-3812(94)02548-V
  9. Borrmann, D., & Sadowski, G. (2023). Simultaneous predictions of chemical and phase equilibria in systems with an esterification reaction using PC-SAFT. Molecules, 28(4), 1768. https://doi.org/10.3390/molecules28041768
  10. Martins, M. A. R., Pinho, S. P., & Coutinho, J. A. P. (2019). Insights into the nature of eutectic and deep eutectic mixtures. Journal of Solution Chemistry, 48, 962–982. https://doi.org/10.1007/s10953-019-00871-5
  11. Fajar, A. T. N., Hanada, T., Hartono, A. D., & Goto, M. (2024). Estimating the phase diagrams of deep eutectic solvents within an extensive chemical space. Communications Chemistry, 7, 27. https://doi.org/10.1038/s42004-024-01116-3
  12. Crespo, E. A., et al. (2018). Characterization and modeling of the liquid phase of deep eutectic solvents based on fatty acids/alcohols and choline chloride. Industrial & Engineering Chemistry Research, 57(34), 11566–11579. https://doi.org/10.1021/acs.iecr.7b02382
  13. Abdallah, M. M., et al. (2021). Physicochemical characterization and simulation of the solid–liquid equilibrium phase diagram of terpene-based eutectic solvent systems. Molecules, 26(6), 1801. https://doi.org/10.3390/molecules26061801
  14. Sánchez-Lengeling, et al. (2025). Phase diagrams of therapeutic deep eutectic solvents (THEDES) under CO₂ partial pressure. Journal of Molecular Liquids. https://doi.org/10.1016/j.molliq.2025.126591
  15. Powell-Palm, M. J., Smith, H., & Fahad, M. M. (2025). A size-dependent ideal solution model for liquid–solid phase equilibria prediction in aqueous organic solutions. PNAS, 122(8), e2415843122. https://doi.org/10.1073/pnas.2415843122
  16. Domanska, U., et al. (2019). Experimental data of fluid phase equilibria—Correlation and prediction models: A review. Processes, 7(5), 277. https://doi.org/10.3390/pr7050277
  17. Labarta, J. A., et al. (2022). What does the NRTL model look like? Determination of boundaries for different fluid phase equilibrium regions. AIChE Journal, 68(7), e17805. https://doi.org/10.1002/aic.17805
  18. Fluid Phase Equilibria. (2024). Aims and scope. Elsevier. https://www.sciencedirect.com/journal/fluid-phase-equilibria
  19. Mok, J., Go, W., & Seo, Y. (2024). Predicting phase equilibria of CO₂ hydrate in complex systems containing salts and organic inhibitors for CO₂ storage: A machine learning approach. Energy & Fuels, 38(6), 5322–5333. https://doi.org/10.1021/acs.energyfuels.3c04930
  20. Powell-Palm, M. J., Smith, H., & Fahad, M. M. (2025). A size-dependent ideal solution model for liquid–solid phase equilibria prediction in aqueous organic solutions. PNAS, 122(8), e2415843122. https://doi.org/10.1073/pnas.2415843122
  21. Martins, M. A. R., Pinho, S. P., & Coutinho, J. A. P. (2019). Insights into the nature of eutectic and deep eutectic mixtures. Journal of Solution Chemistry, 48, 962–982. https://doi.org/10.1007/s10953-019-00871-5
  22. Elbaum-Garfinkle, S., et al. (2015). The disordered P granule protein LAF-1 drives phase separation into droplets with tunable viscosity and dynamics. PNAS, 112(23), 7189–7194.; Mitrea, D. M., et al. (2018). Methods for physical characterization of phase-separated bodies and membrane-less organelles. Journal of Molecular Biology, 430, 4773–4805. https://doi.org/10.1016/j.jmb.2018.07.006
  23. Renon, H., & Prausnitz, J. M. (1968). Local compositions in thermodynamic excess functions for liquid mixtures. AIChE Journal, 14(1), 135–144. https://doi.org/10.1002/aic.690140124
  24. Elbaum-Garfinkle, S., et al. (2015). The disordered P granule protein LAF-1 drives phase separation into droplets with tunable viscosity and dynamics. PNAS, 112(23), 7189–7194.; Mitrea, D. M., et al. (2018). Methods for physical characterization of phase-separated bodies and membrane-less organelles. Journal of Molecular Biology, 430, 4773–4805. https://doi.org/10.1016/j.jmb.2018.07.006