용해도

3. 용해도에 영향을 미치는 요인

용해도는 용매와 용질 사이의 분자간 힘 균형과 용매화 과정에서 나타나는 엔트로피 변화에 의해 결정된다. 이러한 균형은 온도와 압력 등의 요인에 의해 변하며, 용해도에 영향을 미친다.^[10]

용해는 용해와 상 분리(예: 침전)가 동시에 일어나는 동적 평형 상태에서 발생한다. 용해 속도와 재결합 속도가 같아지면 용해 평형 상태가 되며, 이때 용해된 물질과 용해되지 않은 물질의 양은 일정하게 유지된다.

"비슷한 것은 비슷한 것을 녹인다"는 말처럼, 화학 구조가 유사한 용질과 용매는 서로 잘 용해되는 경향이 있다. 용매의 용해 능력은 주로 극성에 따라 결정된다.^[19] 예를 들어, 염화나트륨과 같은 이온 화합물은 극성 용매인 물에 잘 용해된다.^[20]

3. 1. 온도

3. 2. 압력

3. 3. 용매와 용질의 특성

3. 4. 다른 화학종의 존재

4. 용해도곱

용해도곱 상수는 고체 염이 용액 내에서 녹아 이온으로 나뉠 때의 평형 상수 값을 나타낸 것으로, 보통 K_sp로 표현한다. 예를 들어, 아이오딘화 납(II) (PbI₂)의 용해를 생각해 보자. 그 반응식은 다음과 같다.

::$\backslash rm\; PbI\_\{2\}(s)\; \backslash \; \backslash overrightarrow\backslash longleftarrow\; \backslash \; Pb^\{2+\}+2I^\{-\}$

K_sp=7.9*10^-9 로 나타낼 수 있다. K_sp를 통하여 화합물의 용해도를 구할 수 있는데, K_sp는 평형상수이므로 K_sp=[I^-]²[Pb²⁺] 식을 평형 상태에서 만족한다. 이를 이용해 순수한 물에서의 PbI₂의 용해도를 구해보면, x mol/L만큼의 PbI₂가 녹아 평형을 이룰 경우 [Pb²⁺]=x M, [I^-]=2x M이다. 이를 대입하면, K_sp=4*x³ 이므로, 이를 만족하는 x값이 순수한 물에서의 PbI₂의 용해도가 된다.

용해도곱 상수는 상대적으로 용해도가 낮은 이온 화합물(이온 화합물만이 아니다)의 포화 용액을 설명하는 데 사용된다. 용해도곱 상수는 평형 상수의 특수한 경우이다. 평형 상태의 이온 농도의 곱이기 때문에 용해도곱으로도 알려져 있다. 이는 염에서 용해된 이온과 용해되지 않은 염 사이의 평형을 설명한다. 용해도곱 상수는 용해 반응의 역반응인 침전에도 적용된다. 다른 평형 상수와 마찬가지로 온도는 용해도 상수의 수치에 영향을 줄 수 있다. 용해도 상수는 용해도만큼 단순하지 않지만, 이 상수의 값은 일반적으로 용매에 존재하는 다른 종의 존재와는 무관하다.

5. 용해 현상의 응용

용해도는 물질의 특성을 나타내는 중요한 지표로, 여러 분야에서 다양하게 응용된다. 유체 시스템에서 용해도 차이는 용해와 침전 현상을 통해 물질 이동을 유발하며, 시스템 내 서로 다른 부분의 조건 차이는 시간이 지남에 따라 큰 영향을 미칠 수 있다.

예를 들어, 용해도가 낮은 화합물은 극한 환경에서 용해되어 지구 지각 내 열수 유체의 활동으로 인해 지구화학적, 지질학적 영향을 초래한다. 이는 고품질 광상, 귀금속, 준보석 등의 생성을 유도한다. 또한, 용해도가 낮은 화합물이 장기간에 걸쳐 용해되면 동굴이나 카르스트 지형과 같은 광범위한 지형 변화를 일으킨다.^[22]

5. 1. 화학

5. 2. 제약

5. 3. 환경

6. 한국의 용해도 연구 및 관련 정책

(참조할 원본 소스가 주어지지 않았으므로, 이 부분은 작성할 수 없습니다.)

7. 결론

일부 이온 화합물(염)은 양전하와 음전하 사이의 인력 때문에 물에 녹는다. 예를 들어 염의 양이온(Ag⁺)은 H₂O^영어의 부분적으로 음전하를 띤 산소 원자를 끌어당긴다. 반대로 염의 음이온(Cl^-)은 H₂O^영어의 부분적으로 양전하를 띤 수소를 끌어당긴다. 산소는 수소보다 전기 음성도가 더 크기 때문에 부분적으로 음전하를 띤다.

주어진 양의 물에 녹을 수 있는 염의 양에는 한계가 있다. 이 농도가 용해도이며 용해도곱 ''K''_sp와 관련이 있다. 이 평형 상수는 염의 종류, 온도, 공통 이온 효과에 따라 달라진다. 순수한 물 1리터에 녹을 AgCl의 양은 다음과 같이 계산할 수 있다.

:''K''_sp = [Ag⁺] × [Cl⁻] / M² (용해도곱의 정의, M = mol/L)

:''K''_sp = 1.8 × 10⁻¹⁰ (용해도곱 표에서 얻음)

:[Ag⁺] = [Cl⁻] (다른 은 또는 염화물 염이 없는 경우)

:[Ag⁺]² = 1.8 × 10⁻¹⁰ M²

:[Ag⁺] = 1.34 × 10⁻⁵ mol/L

결론적으로 실온에서 물 1리터는 의 AgCl을 녹일 수 있다. 다른 염과 비교했을 때 AgCl은 물에 잘 녹지 않는다. 예를 들어, 식염(NaCl)은 ''K''_sp = 36으로 훨씬 더 잘 녹는다.

다음은 다양한 이온 화합물의 용해도 규칙을 나타낸 표이다.

참조

_[1] 논문 Gas—Gas Equilibria
_[2] 논문 On Supersaturated Saline Solutions 1868-01-01
_[3] 논문 Preparation and characterization of quantum-size titanium dioxide
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_[5] 웹사이트 W/W (Weight/Weight) https://help.abler.c[...] 2021-11-26
_[6] 논문 Measurement of mixing ratio and volume change of ethanol-water binary mixtures using suspended microchannel resonators
_[7] 서적 Advanced Chemistry Oxford Publishing
_[8] 간행물 Pharmacopeia of the United States of America, 32nd revision, and the National Formulary, 27th edition
_[9] 웹사이트 Fundamentals of Chemistry: Solubility https://www.chem.wis[...] University of Wisconsin 2015-04-22
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_[11] 서적 The Experimental Determination of Solubilities Wiley-Blackwell
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_[18] 논문 The Solubility of Gas Bubbles
_[19] 서적 Macroscale and Microscale Organic Experiments https://archive.org/[...] D. C, Heath
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_[21] 논문 A century of dissolution research: From Noyes and Whitney to the Biopharmaceutics Classification System https://zenodo.org/r[...]
_[22] 논문 Conformational and Vibrational Properties of Indigo Dye: DFT Approach
_[23] 서적 Chemistry, Concept and Problems https://archive.org/[...] John Wiley & Sons
_[24] 논문 Phase Boundary Mapping of Tin-Doped ZnSb Reveals Thermodynamic Route to High Thermoelectric Efficiency
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_[30] 논문 Implicit Solvation Models: Equilibria, Structure, Spectra, and Dynamics
_[31] 논문 Major Source of Error in QSPR Prediction of Intrinsic Thermodynamic Solubility of Drugs: Solid vs Nonsolid State Contributions?
_[32] Thesis Computing the Aqueous solubility of Organic Drug-Like Molecules and Understanding Hydrophobicity University of St Andrews
_[33] 논문 First-Principles Calculation of the Intrinsic Aqueous Solubility of Crystalline Druglike Molecules
_[34] 논문 Uniting Cheminformatics and Chemical Theory To Predict the Intrinsic Aqueous Solubility of Crystalline Druglike Molecules
_[35] 논문 Deep Architectures and Deep Learning in Chemoinformatics: The Prediction of Aqueous Solubility for Drug-Like Molecules
_[36] 논문 Prediction of Aqueous Solubility of Organic Compounds by the General Solubility Equation (GSE)
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