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Enregistrement W1994228614 · doi:10.1021/ie020790g

On the Correlation of the Activity Coefficients in Aqueous Electrolyte Solutions Using the K-MSA Model

2003· article· en· W1994228614 sur OpenAlexaff
Cyrus Ghotbi, Gisele Azimi, Vahid Taghikhani, Juan H. Vera

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueChemical and Physical Properties in Aqueous Solutions
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActivity coefficientElectrolyteIonic bondingChemistryThermodynamicsIonWork (physics)Aqueous solutionIonic strengthPhysical chemistryPhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this work is to extend the Kelvin mean spherical approximation (K-MSA) model to correlate the mean and individual ionic activity coefficients for symmetric and asymmetric electrolyte solutions at different concentrations and at different temperatures. Revised values of the parameters for the mean and individual ionic activity coefficients of 1:1 electrolytes and new values of the parameters for the mean ionic activity coefficients of asymmetric electrolytes are presented. The effect of the short-range electrostatic term ( P n ) at different size ratios of the ions is examined. Assuming a constant anion diameter and a composition-dependent diameter for the cation, the K-MSA model gives realistic cation-hydrated diameters, in comparison with their crystallographic Pauling diameters. Notably, for both symmetric and asymmetric electrolytes, the like and unlike ionic radial distribution function at contact value are positive over all of the concentration and temperature ranges studied. The results obtained from the K-MSA model compare favorably with those obtained from the Boublik−Mansoori−Carnahan−Starling−Leland mean spherical approximation and Pitzer models for the mean ionic activity coefficients and with those obtained with the Khoshkbarchi−Vera model for the individual ionic activity coefficients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,177 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations13
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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