Thermodynamics of binary mixtures containing a very strongly polar compound — Part 3: DISQUAC characterization of NMP + organic solvent mixtures
Notice bibliographique
Résumé
Binary mixtures of 1-methyl pyrrolidin-2-one (NMP) with alkanes, benzene, toluene, 1-alkanol, or 1-alkyne have been investigated in the framework of the DISQUAC model. The reported interaction parameters change regularly with the molecular structure of the mixture components. The model consistently describes a set of thermodynamic properties, including liquid–liquid equilibria, vapor–liquid equilibria, solid–liquid equilibria, and molar excess enthalpies. A brief comparison of the DISQUAC results and those obtained from the UNIFAC and ERAS models is presented. The experimental excess enthalpies are better represented by DISQUAC than by UNIFAC because this quantity strongly depends on molecular structure. For NMP + alkane mixtures, the liquid–liquid equilibria data are also better represented by DISQUAC, while UNIFAC more accurately describes the vapor–liquid equilibria measurements at temperatures close to the critical point. This result suggests that a mean field theory is not able to represent simultaneously, with the same set of interaction parameters, liquid–liquid and vapor–liquid equilibria at the mentioned temperatures. ERAS fails when treating mixtures with 1-alkanols. This has been attributed to the strong dipole–dipole interactions between NMP molecules, characteristic of the investigated systems. Mixture structure is briefly studied in terms of the concentration–concentration structure factor.Key words: thermodynamics, NMP, organic solvent, self-association, dipole–dipole interactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».