Das Non-Random-Two-Liquid-Modell[1] (kurz NRTL-Gleichung, dt. nicht-zufällig, zwei Flüssigkeiten) ist ein thermodynamisches Modell, das die Aktivitätskoeffizienten $ \gamma $ eines chemischen Stoffgemischs mit seiner Zusammensetzung, ausgedrückt durch Molenbrüche $ x $, korreliert.
Der Ausdruck „Non Random“, „nicht zufällig“ bezieht sich auf die Struktur der Flüssigkeit und die Anordnung der Moleküle. Während das Porter-, van Laar- und Margules-Modell die strukturierte Anordnung der Moleküle nicht berücksichtigen, wird dies beim Wilson-, Uniquac- und NRTL-Modell eingeführt.
Das NRTL-Modell gilt als das beste VLE-Modell. Die Mindestzahl der binären Parameter sind 2. Inzwischen ist das Modell auf bis zu 9 Parameter ausgebaut. Mit dem NRTL-Modell lassen sich auch LLE, d. h. Flüssig-Flüssig- und SLE, d. h. Fest-Flüssig Gleichgewichte sehr gut simulieren.
NRTL-Modelle gehören zur Klasse der gE-Modelle, da sie auch die freie Exzessenthalpie $ G^{E} $ (Exzessgröße der freien Enthalpie $ G $) verwenden.
Für ein binäres Gemisch gelten folgende Gleichungen[2]:
mit
$ \tau _{12} $ und $ \tau _{21} $ sowie $ \alpha _{12} $ sind Parameter, die an die Aktivitätskoeffizienten angepasst werden.
Zumeist werden jedoch die Parameter $ \tau $ noch über die Beziehungen
mit der Gaskonstante $ R $ und der Temperatur $ T $ skaliert und dann die Parameter $ \Delta g_{12} $ und $ \Delta g_{21} $ angepasst.
Sind Aktivitätskoeffizienten über einen größeren Temperaturbereich vorhanden (etwa aus Dampf-Flüssig- und zugleich aus Fest-Flüssig-Gleichgewichten), so können temperaturabhängige Parameter eingeführt werden.
Zwei Ansätze sind gebräuchlich:
Einzelne Terme können weggelassen werden. Bspw. wird der logarithmische Term zumeist nur benutzt, wenn Flüssig-Flüssig-Gleichgewichte (Mischungslücken) modelliert werden müssen.
Die benötigten Aktivitätskoeffizienten werden zumeist aus experimentell bestimmten Phasengleichgewichten (Dampf-Flüssig, Flüssig-Flüssig, Fest-Flüssig) sowie aus Mischungswärmen abgeleitet. Quelle dieser experimentellen Daten sind Faktendatenbanken wie etwa die Dortmunder Datenbank. Alternativ werden die Aktivitätskoeffizienten direkt experimentell bestimmt oder mit Vorhersagemodellen, etwa UNIFAC, bestimmt.