Oportunidades Públicas

Fecha de Creación Descripción Mentor(es) Acciones
08/10/2026

Prediction of the solubility of paracetamol in water–ethanol mixtures

Predicting drug solubility in solvent mixtures is key to designing crystallization and formulation processes. Paracetamol is a reference solute because extensive experimental data are available for it in water, ethanol, and their mixtures. The student will model solubility using PC-SAFT and activity coefficient models (NRTL and UNIFAC). They will compare the predictive and correlative capabilities of each model and evaluate how much the results depend on the fusion properties used and the binary interaction parameters.
Activities: Compile experimental data and fusion properties; calculate ideal and non-ideal solubility; adjust binary parameters; compare models using relative deviations and sensitivity analysis.
Profile: Chemical Engineering, 3rd year or higher (with a passing grade in Physical Chemistry). Basic Python.
Deliverables: Quantitative model comparisons, reproducible scripts, solubility plots as a function of temperature and composition, and a final report.

Keywords:
Prerequisites:
Available vacancies:
1/1
Class Code Initials:

This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits

Predicción de la solubilidad de paracetamol en mezclas agua–etanol

Predecir la solubilidad de fármacos en mezclas de solventes es clave para diseñar procesos de cristalización y formulación. El paracetamol es un soluto de referencia porque cuenta con abundantes datos experimentales en agua, etanol y sus mezclas. El alumno modelará la solubilidad mediante PC-SAFT y los modelos de coeficientes de actividad (NRTL y UNIFAC). Comparará la capacidad predictiva y correlativa de cada uno y evaluará en qué medida el resultado depende de las propiedades de fusión empleadas y de los parámetros de interacción binaria.
Actividades: Compilar los datos experimentales y las propiedades de fusión; calcular la solubilidad ideal y no ideal; ajustar parámetros binarios; comparar modelos mediante desviaciones relativas y análisis de sensibilidad.
Perfil: Ingeniería Química, desde 3.º año (con Fisicoquímica aprobada). Python básico.
Producto: Comparación cuantitativa de modelos, scripts reproducibles, figuras de solubilidad en función de la temperatura y la composición, e informe final.

Keywords:
Prerrequisitos:
Vacantes disponibles:
1/1
Siglas iniciales:

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos

 		Ver