Comparison of ab initio and group additive ideal gas heat capacities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Three case studies comparing molecular ideal gas heat capacity estimations using empirical group additive methods and statistical mechanical methods using ab initio vibrational frequencies are reported. In the first study, results from several ab initio levels of theory are compared with the experimental heat capacities of piperidine and the heat capacities calculated from the observed vibrational frequencies. In the second study, heat capacities for a benchmark group of 27 organic molecules were calculated using vibrational frequencies from AM1, HF/3‐21G(d), and B3LYP/6‐31G(d) theory level, and the results were compared to three recently updated additivity schemes. In the third study, semiempirical corrections to the heat capacities of n‐alkanes were investigated. The strength of additivity schemes is that they are easy to use and understand, and often give reasonable results, but predict the same thermodynamic properties for isomers containing the same functional groups, and are of limited accuracy when the near‐neighbor interactions are strong or if the input data set is not appropriate. Ab initio vibrational frequencies can rapidly provide accurate heat capacities using the harmonic oscillator model, especially if one conformer dominates. The results can be comparable to additivity, and better for rigid molecules containing heteroatoms. Furthermore, ab initio results do not require a calibration data set. © 2004 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 51: 292–297, 2005
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».