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Enregistrement W2005049876 · doi:10.1021/je8008073

Comparison between Experimental and Theoretical Estimations of the Thermal Expansion, Concentration Expansion Coefficients, and Viscosity for Binary Mixtures under Pressures up to 20 MPa

2009· article· en· W2005049876 sur OpenAlexaff
Henri Bataller, Christelle Miqueu, Frédéric Plantier, Jean‐Luc Daridon, T. J. Jaber, Alireza Abbasi, M. Ziad Saghir, M. Mounir Bou‐Ali

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical & Engineering Data · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal expansionChemistryThermodynamicsBinary numberViscosityWork (physics)Equation of stateVolume (thermodynamics)PhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we have measured the densities of binary mixtures of n -dodecane, 1-phenyl-2-methylpropane, and 1,2,3,4-tetrahydronaphthalene for pressures varying from (0.1 to 20) MPa at an average temperature of 25 °C. By a derivative method, we have determined the thermal expansion and concentration expansion coefficients for binary mixtures of equal mass fraction. In addition, viscosities have been measured and compared with theoretical estimates. To accurately predict the thermal expansion and concentration expansion coefficients, the densities of the binary mixtures were calculated using PC-SAFT, Peng-Robinson, and volume translated Peng-Robinson equations of state. The comparison with measured densities showed that PC-SAFT has a better agreement with experimental data than the other equations of state. From calculated densities we evaluated the thermal expansion and concentration expansion variation coefficients. We have found that PC-SAFT gives a suitable prediction for the two derivative properties unlike the two other equations of state. The combination of the model of Lohrenz-Bray-Clark for the viscosity of liquid mixtures and the densities calculated with the three equations of state gave a poor prediction of the viscosities of the binary mixtures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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