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Enregistrement W1941563451 · doi:10.3968/j.ans.1715787020080101.004

Phenomenological Models of Diffusivities Based on Local Composition

2009· article· en· W1941563451 sur OpenAlexvenueno aff
J. Yan, Sheng-long Le, Xianjin Luo

Notice bibliographique

RevueAdvances in natural science/Advances in natural sciences · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueThermodynamic properties of mixtures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermodynamicsThermal diffusivityComponent (thermodynamics)Binary numberPhenomenological modelDiffusionStatistical physicsMaterials scienceChemistryPhysicsStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In phenomenological models, diffusivity is at least a function of composition and the diffusivities at infinite dilution. An additional parameter , which can be determined by diffusivity in midpoint, are specially brought forward as token of fractional friction related with the interactions of same molecules in this paper, to extrapolate a new correlative equation for the mutual Maxwell-Stefan diffusivities. Furthermore, the correlative equation can be extended to calculate diffusivities in multicomponent mixtures based on binary data alone. The rate of random motion of molecule i, which determine diffusional behavior, consider to be depended on the local composition (xji), comparatively on the average mole fraction (xi and xj), and local composition is calculated by binary thermodynamic parameters available, such as Wilson and NRTL parameters. The theoretical calculations are evaluated with published experimental data. The total average relative deviation of predicted values with respect to experimental data is 4.43% for 17 binary systems. And the M-S diffusivities in a three-component liquid system are regarded as binary coefficients, the predictive results also agree with the experimental data. Results indicate that the model with additional coefficients is superior to currently used Darken methods, especially for systems of polar organic-water and those containing associative component. Keywords: diffusivity, diffusion, phenomenological models, Maxwell-Stefan’s law

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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