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Enregistrement W1995360044 · doi:10.1002/cjce.5450840301

Molecular Modelling—an Enabling Technology for Chemical Engineers

2006· article· en· W1995360044 sur OpenAlexaffvenue
Phillip Choi

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Physical and Chemical Molecular Interactions
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyolefinStatistical physicsMiscibilityMolecular dynamicsScale (ratio)Monte Carlo methodSet (abstract data type)Field (mathematics)Force field (fiction)Computer scienceMixing (physics)NanotechnologyMaterials sciencePhysicsMathematicsChemistryComputational chemistryPolymerArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article briefly describes the basic concepts involved in the two most commonly used molecular modelling methods—molecular dynamics (MD) and Monte Carlo (MC). The methods are particularly useful for studying structures at the length scale of nanometre. Two examples (both are on the study of the miscibility of polyolefin blends) are used to illustrate the techniques. It is demonstrated that it is the nano‐scaled structures formed by the segments of the constituent polyolefins that prevent them from mixing with each other. The examples also show that selection of specific method (MD or MC) depends on the nature of the problem in hand. In general, MC is more efficient than MD in terms of generating equilibrated structure while MD can provide information about the dynamics of a system. This is simply because MD requires the solution of equations of motion (a set of second order differential equations) while MC does not. Nonetheless, both methods need a reasonably accurate force field.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,650

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,188 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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