Phenomenological Models of Diffusivities Based on Local Composition
Notice bibliographique
Résumé
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
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».