Thermodynamic properties of water in the water-poor region of binary water + alcohol mixtures
Notice bibliographique
Résumé
In our previous thermodynamic studies, we suggested that alcohol molecules in water-poor water + alcohol mixtures exist as alcohol clusters in a form similar to the pure alcohols. Here, we use calorimetry and densitometry to investigate how H2O interacts with alcohol clusters in water-poor binary aqueous mixtures of 12 different alcohols. The composition dependence of the measured excess partial molar enthalpy and volume of water (HEW and VEW), along with entropy data calculated from HEW and literature data for excess chemical potentials, showed that in water-poor solutions of small alcohols such as methanol, ethanol, and 1-propanol, mutual waterwater interactions are endothermic, but entropically favorable. Conversely, in long-chain solvents such as 1-octanol and 1-decanol, the interaction is exothermic and entropically unfavorable. We suggest that these observations reflect wateralcohol hydrogen bonding in short-chain solvents and water clustering with more hydrogen bonding than in pure water or "dewetting" in mixtures of the longer alcohols, respectively. The composition dependence of HEW was also used to locate anomalies that specify the boundary between the mixing schemes characterizing the intermediate and the water-poor regions of alcohol + water mixtures.Key words: aqueous alkane-mono-ols, excess partial molar enthalpy, entropy and volume, mixing schemes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».