Una titulación ácido-base consiste en determinar con la mayor precisión posible la concentración de una solución ácida o de una solución básica mediante la medición de pH. Por lo tanto, es necesario medir el pH obtenido en equivalencia. Son dos los métodos más utilizados un método gráfico apropiado para mediciones en papel milimétrico: el método de las tangentes.un método matemático implementado mediante una computadora: el método de la derivada.
calcular la titulacion acido-base usando la siguiente ecuación
\[ vb(\frac{{c_b}{k_b}[H^+]}{{k_bc}*[H^+]+{k_wc}}+[H^+]-(\frac{k_wc}{[H^+]}))=va[ca(\frac{{k_{1c}}[H^+]^2+{2k_{1c}}{k_{2c}}[H^+]+{3k_{1c}}{k_{2c}}{k_{3c}}}{[H^+]^3+{k_{1c}}[H^+]^2+{k_{1c}}{k_{2c}}[H^+]{k_{1c}}{k_{2c}}{k_{3c}}})-[H^+]+(\frac{k_wc}{[H^+]})] \]
pH=seq(1,13,0.1)
H=5**(-pH)
kw=10**(-10)
va=20
ca=0.1
cb=0.1
kbc=0.8
vb=(cb*kbc*H/kbc*H+kw+H-kw/H)
print(vb)
## [1] 2.040000e-01 1.731671e-01 1.470572e-01 1.249297e-01 1.061649e-01
## [6] 9.024272e-02 7.672598e-02 6.524651e-02 5.549377e-02 4.720551e-02
## [11] 4.016000e-02 3.416956e-02 2.907523e-02 2.474227e-02 2.105637e-02
## [16] 1.792054e-02 1.525242e-02 1.298205e-02 1.105001e-02 9.405771e-03
## [21] 8.006388e-03 6.815343e-03 5.801582e-03 4.938687e-03 4.204187e-03
## [26] 3.578961e-03 3.046741e-03 2.593684e-03 2.208010e-03 1.879690e-03
## [31] 1.600194e-03 1.362256e-03 1.159696e-03 9.872505e-04 8.404407e-04
## [36] 7.154533e-04 6.090423e-04 5.184443e-04 4.413066e-04 3.756262e-04
## [41] 3.196978e-04 2.720692e-04 2.315038e-04 1.969484e-04 1.675058e-04
## [46] 1.424117e-04 1.210146e-04 1.027591e-04 8.717111e-05 7.384606e-05
## [51] 6.243801e-05 5.265081e-05 4.423039e-05 3.695815e-05 3.064531e-05
## [56] 2.512800e-05 2.026298e-05 1.592397e-05 1.199833e-05 8.384152e-06
## [61] 4.987616e-06 1.720552e-06 -1.501850e-06 -4.763240e-06 -8.148281e-06
## [66] -1.174484e-05 -1.564629e-05 -1.995390e-05 -2.477950e-05 -3.024834e-05
## [71] -3.650240e-05 -4.370402e-05 -5.204015e-05 -6.172719e-05 -7.301660e-05
## [76] -8.620144e-05 -1.016240e-04 -1.196846e-04 -1.408520e-04 -1.656758e-04
## [81] -1.948004e-04 -2.289818e-04 -2.691073e-04 -3.162185e-04 -3.715384e-04
## [86] -4.365030e-04 -5.127987e-04 -6.024061e-04 -7.076513e-04 -8.312663e-04
## [91] -9.764600e-04 -1.147002e-03 -1.347318e-03 -1.582609e-03 -1.858983e-03
## [96] -2.183614e-03 -2.564929e-03 -3.012827e-03 -3.538935e-03 -4.156909e-03
## [101] -4.882792e-03 -5.735427e-03 -6.736946e-03 -7.913350e-03 -9.295174e-03
## [106] -1.091829e-02 -1.282483e-02 -1.506430e-02 -1.769481e-02 -2.078466e-02
## [111] -2.441406e-02 -2.867722e-02 -3.368480e-02 -3.956681e-02 -4.647592e-02
## [116] -5.459150e-02 -6.412421e-02 -7.532152e-02 -8.847408e-02 -1.039233e-01
## [121] -1.220703e-01
n=3
pka=c(2.12,7.21,12.67)
ka=10**(-pka)
vb=ca*pka[1]*H**(n-1)+pka[1]+pka[1]*pka[2]*H+pka[1]+pka[1]+pka[1]*pka[2]*pka[3]/H**(n)+pka[1]*H**(n-1)+pka[1]*pka[2]*H+pka[1]*pka[2]*pka[3]
vb=va-H+kw/H
plot(pH,vb,type="l",lwd=2)
Se realizó las distintas formas de programación para cumplir el objetivo de este problema, el cual es calcular el volumen de las concetraciones que se reflejan en la grafica que se programado para que automaticamente se otorgue un pH, esta realice los calculos correspondientes, donde podemos concluir sactifactoriamente, ya que se realizan los calculos sin ningun error.
Los siguientes datos fueron obtenidos de un experimento para determinar las fracciones molares de una mezcla de pentano y dodecano a diferentes temperaturas. En la tabla x1 representa la fracción molar del pentano en el líquido y y1 a la fracción molar del pentano en la fase de vapor. T/K es la temperatura en Kelvin de cada medición
tk <- c('474.03','474.03','453.60','425.76','389.51','367.58','345.35','338.24','328.52','304.69','299.59','298.88')
y1 <-c(0.000000, 0.318400, 0.530700, 0.822800, 0.983200, 0.990000, 0.998300, 0.999000, 0.999000, 0.999000, 0.999000, 1.000000)
x1 <-c(0.000000, 0.011400, 0.042800, 0.084700, 0.188500, 0.233400, 0.385400, 0.421000, 0.488200, 0.787200, 0.959200, 1.00000)
plot(y = tk, x = x1, xlab="x1,y1", ylab="t/k", type = 'b', col= '#0003FF', ylim=c(280,500), main = 'Fracciones molares de una mezcla de pentano y dodecano')
lines(y1,tk, type = 'b', col= '#FF0000')
En R, la función plot() es usada de manera general para crear gráficos. Esta función tiene un comportamiento especial, pues dependiendo del tipo de dato que le demos como argumento, generará diferentes tipos de gráfica. Además, para cada tipo de gráfico, podremos ajustar diferentes parámetros que controlan su aspecto, dentro de esta misma función. Tambien nos permite En esta graficas podemos apreciar las fraciones molar del pentano en estado liquido y dodecano en estado gaseoso a traves de diferentes temperaturas en Kelvin (k), en donde es inversamente proporcional a las concentraciones.
El tidyverse es una colección obstinada de paquetes R diseñados para la ciencia de datos. Todos los paquetes comparten una filosofía de diseño, una gramática , estructuras de datos subyacentes y se cargan con un solo comando.El tidyverse abarca las tareas repetidas en el corazón de cada proyecto de ciencia de datos : importación, ordenación, manipulación, visualización y programación de datos.
url=“https://raw.githubusercontent.com/nadyieconcpcn/QM206-PARCIAL-II/main/Elementosdelatablaperiodica.csv” df<-read.csv(url) head(df)
data.frame(df)
install.packages(“tidyverse”) library(tidyverse)
AlkaliMetal <- df%>% filter(X.Familia ==“Alkali Metal”) head(AlkaliMetal)
plot(AlkaliMetal\(Numeroatomico,AlkaliMetal\)Densidadg,type=“b”,col=“#00FFA1”,ylim=c(0,4),lty=1,lwd=4,xlab=“NUMERO ATOMICO”,ylab=“DENSIDAD POR CADA ELEMENTO”) lines(AlkaliMetal\(Numeroatomico,AlkaliMetal\)Electronegatividad,type=“b”,col=“#FF0083”,lty=1,lwd=4) lines(AlkaliMetal\(Numeroatomico,AlkaliMetal\)ccespecifica,type=“b”,col=“#00486B”,lty=1,lwd=4) legend(45,4,legend=c(“Densidadg”,“Electronegatividad”,“ccespecifica”),col=c(“#00FFA1”,“#FF0083”,“#00486B”),lty=c(1,1,1),cex=1.1)
AlkalineEarth <- df %>% filter(X.Familia==“Alkaline Earth”) head(AlkalineEarth)
Boron <- df %>% filter(X.Familia==“Boron”) head(Boron)
Carbon <- df %>% filter(X.Familia==“Carbon”) head(Carbon)
Chalcogen <- df %>% filter(X.Familia==“Chalcogen”) head(Chalcogen)
Halogen <- df %>% filter(X.Familia==“Halogen”) head(Halogen)
plot(Halogen\(Numeroatomico,Halogen\)Densidadg,type=“b”,col=“#00FFA1”,ylim=c(0,8),lty=1,lwd=4,xlab=“NUMERO ATOMICO”,ylab=“DENSIDAD POR CADA ELEMENTO”) lines(Halogen\(Numeroatomico,Halogen\)Electronegatividad,type=“b”,col=“#FF0083”,lty=1,lwd=4) lines(Halogen\(Numeroatomico,Halogen\)ccespecifica,type=“b”,col=“#00486B”,lty=1,lwd=4) legend(50,8,legend=c(“Densidadg”,“Electronegatividad”,“ccespecifica”),col=c(“#00FFA1”,“#FF0083”,“#00486B”),lty=c(1,1,1),cex=1.1)
Hydrogen <- df %>% filter(X.Familia==“Hydrogen”) head(Hydrogen)
Noblegas <- df %>% filter(X.Familia==“Noble gas”) head(Noblegas)
Pnictide <- df %>% filter(X.Familia==“Pnictide”) head(Pnictide)
TransitionMetal <- df %>% filter(X.Familia==“Transition Metal”) head(TransitionMetal)
plot(AlkaliMetal\(Numeroatomico,AlkaliMetal\)Densidadg,type=“b”,col=“red”,ylim=c(0,17),lty=1,lwd=2,xlab=“NUMERO ATOMICO”,ylab=“DENSIDAD POR CADA FAMILIA DE ELEMENTOS”) lines(AlkalineEarth\(Numeroatomico,AlkalineEarth\)Densidadg,type=“b”,col=“blue”,lty=1,lwd=1) lines(Boron\(Numeroatomico,Boron\)Densidadg,type=“b”,col=“green”,lty=1,lwd=2) lines(Carbon\(Numeroatomico,Carbon\)Densidadg,type=“b”,col=“pink”,lty=1,lwd=2) lines(Chalcogen\(Numeroatomico,Chalcogen\)Densidadg,type=“b”,col=“brown”,lty=1,lwd=1)
legend(2,17,legend=c(“AlkaliMetal”,“AlkalineEarth”,“Boron”,“Carbon”,“Chalcogen”),col=c(“red”,“blue”,“green”,“pink”,“brown”),lty=c(1,1,1,1,1),cex=1.1)
plot(Halogen\(Numeroatomico,Halogen\)Densidadg,type=“b”,col=“orange”,ylim=c(0,24.5),lty=1,lwd=2,xlab=“NUMERO ATOMICO”,ylab=“DENSIDAD POR CADA FAMILIA DE ELEMENTOS”) lines(Hydrogen\(Numeroatomico,Hydrogen\)Densidadg,type=“b”,col=“purple”,lty=1,lwd=18) lines(Noblegas\(Numeroatomico,Noblegas\)Densidadg,type=“b”,col=“#FF0083”,lty=1,lwd=1) lines(Pnictide\(Numeroatomico,Pnictide\)Densidadg,type=“b”,col=“#d7ff33”,lty=1,lwd=2) lines(TransitionMetal\(Numeroatomico,TransitionMetal\)Densidadg,type=“b”,col=“#00036B”,lty=1,lwd=2)
legend(7,24.5,legend=c(“Halogen”,“Hydrogen”,“Noble gas”,“Pnictide”,“Transition Metal”),col=c(“orange”,“purple”,“#FF0083”,“#d7ff33”,“#00036B”),lty=c(1,1,1,1,1),cex=1.1)
Conclución del analisis de la densidad de los elementos de la tabla periodica
Comprendimos que para el desarrollo de graficas con distintos datos, podemos trabajar con la ayuda de los programas Excel, github,Rstudio; y que en especial para este analisis esta tecnica nos funciona exitosamente en donde primero se:
Descargaron los datos en formato csv la cual nos permitió trabajar en el rstudio de una manera ordenada.
Luego creamos un data frame de los datos.
Se instalo exitosamente el paquete de la libreria tidyverse.
Se realizaron cuatro graficos con el codigo plot; en los dos primeros se analizo que la densidad aumenta al ir cambiando de elemento pero, en la misma familia,la electronegatividad se mantiene constante, no imporata si se cambia el elemento o la familia y la capacidad calorifica especifica va decallendo a medida que van cambiando los elemetos. En los ultimos dos graficos se observó solo la densidad en la que se observó como variaba el aumento de la densidad de estos elemento dependiento de la familia en la que se encontraban.