Development of a thermodynamic model of aqueous solution suited for foods and biological media. Part A: Prediction of activity coefficients in aqueous mixtures containing electrolytes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In food and biological processes, aqueous complexes cover a wide diversity of species and the presence of several phases. The modelling of such processes must take into account these specificities, which require a generalization of the existing thermodynamic models of aqueous solutions. The chemical potential (the molar Gibbs free energy) of a given compound is an important variable to characterize the physical‐chemical properties at equilibrium. Its value depends on two parameters: the Gibbs free energy of formation and the activity coefficient. Both are linked to a chosen reference state. Then, the main thermodynamic modelling task consists in the prediction and/or the collection of formation properties data and in the development of a predictive model of activity coefficients. This work introduces a new prediction tool of activity coefficients of electrolytes in {water‐salt} systems. This tool is based on an extension of the COSMO‐RS method towards the representation of the thermodynamic equilibrium properties of charged species. For this purpose, the long‐range interactions between ions are taken in account by a Pitzer‐Debye‐Hückel term. The resulting model called “COSMO‐RS‐PDHS” is then fully predictive.
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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 | 0,001 |
| 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 ».