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Enregistrement W2009193911 · doi:10.1063/1.3562369

The effect of rotational and translational energy exchange on tracer diffusion in rough hard sphere fluids

2011· article· en· W2009193911 sur OpenAlexafffund
Olga Kravchenko, Mark Thachuk

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesWestern Canada Research Grid
Mots-clésTRACEREnergy exchangeDiffusionRotational diffusionMechanicsPhysicsMaterials scienceThermodynamicsClassical mechanicsOpticsNuclear physicsAtmospheric sciences

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A study is presented of tracer diffusion in a rough hard sphere fluid. Unlike smooth hard spheres, collisions between rough hard spheres can exchange rotational and translational energy and momentum. It is expected that as tracer particles become larger, their diffusion constants will tend toward the Stokes-Einstein hydrodynamic result. It has already been shown that in this limit, smooth hard spheres adopt "slip" boundary conditions. The current results show that rough hard spheres adopt boundary conditions proportional to the degree of translational-rotational energy exchange. Spheres for which this exchange is the largest adopt "stick" boundary conditions while those with more intermediate exchange adopt values between the "slip" and "stick" limits. This dependence is found to be almost linear. As well, changes in the diffusion constants as a function of this exchange are examined and it is found that the dependence is stronger than that suggested by the low-density, Boltzmann result. Compared with smooth hard spheres, real molecules undergo inelastic collisions and have attractive wells. Rough hard spheres model the effect of inelasticity and show that even without the presence of attractive forces, the boundary conditions for large particles can deviate from "slip" and approach "stick."

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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,184

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations15
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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