头孢地嗪钠溶剂化物结晶过程自催化动力学

张信伟; 尹秋响; 刘增坤; 龚俊波

doi:10.3969/j.issn.0438-1157.2013.02.020

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头孢地嗪钠溶剂化物结晶过程自催化动力学

催化、动力学与反应器 | 更新时间：2025-12-10

- 头孢地嗪钠溶剂化物结晶过程自催化动力学
- Autocatalytic kinetics of cefodizime sodium solvate in crystallization
- 化工学报 2013年第2期页码：555-560
- 作者机构：
  
  1. 天津大学化工学院,化学工程联合国家重点实验室,天津,300072
  2. 中国石油化工股份有限公司抚顺石油化工研究院,辽宁,抚顺,113001
- 作者简介：
  
  张信伟(1982—),男,博士研究生.
- 基金信息：
- DOI：10.3969/j.issn.0438-1157.2013.02.020
  中图分类号： TQ032.4}
- 网络首发：2013-02-05，
  
  纸质出版：2013-02-05
- 稿件说明：
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张信伟, 尹秋响, 刘增坤, 等. 头孢地嗪钠溶剂化物结晶过程自催化动力学[J]. 化工学报, 2013,(2):555-560.

ZHANG Xinwei, YIN Qiuxiang, LIU Zengkun, et al. Autocatalytic kinetics of cefodizime sodium solvate in crystallization[J]. CIESC Journal, 2013, (2): 555-560.
张信伟, 尹秋响, 刘增坤, 等. 头孢地嗪钠溶剂化物结晶过程自催化动力学[J]. 化工学报, 2013,(2):555-560. DOI： 10.3969/j.issn.0438-1157.2013.02.020.

ZHANG Xinwei, YIN Qiuxiang, LIU Zengkun, et al. Autocatalytic kinetics of cefodizime sodium solvate in crystallization[J]. CIESC Journal, 2013, (2): 555-560. DOI： 10.3969/j.issn.0438-1157.2013.02.020.

摘要

采用在线拉曼光谱在不同结晶温度和溶液初始浓度的条件下

研究了头孢地嗪钠溶剂化物结晶过程的动力学行为

从热力学和成核机理的角度分析了温度和初始浓度对动力学的影响。根据动力学曲线的特征

将头孢地嗪钠溶剂化物的结晶过程假定为"自催化"过程。针对头孢地嗪钠溶剂化物结晶过程的特殊性

修正了Prout-Tompkins模型;并通过不同温度下的动力学数据

采用多元线性回归拟合了头孢地嗪钠溶剂化物结晶过程的自催化动力学模型参数E和k。

Abstract

The analysis on the crystallization of cefodizime sodium solvate shows that the conversion-time curve presents three characteristics:S-shape

the turning-point

and the turning-point corresponding to the maximum crystallization rate.Therefore

the crystallization of cefodizime sodium solvate could be assumed as an autocatalytic process

and the Prout-Tompkins model was modified according to the solubility curve in order to apply in solution crystallization.The autocatalytic kinetics of solvate crystallization was studied at different temperatures and initial concentrations.The effect of temperature was explained from two aspects:thermodynamics and nucleation mechanism.The kinetic parameters (activation energy E and pre-exponential factor k) of the autocatalytic kinetic models were estimated by multiple linear regression method.

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