A Critical Review of Thermodiffusion Models: Role and Significance of the Heat of Transport and the Activation Energy of Viscous Flow
Notice bibliographique
Résumé
In this paper thermodiffusion models developed to estimate the thermal diffusion factor in nonideal liquid mixtures are reviewed; the merits and shortcomings of each model are discussed in detail. Most of these models are multicomponent in principle; however our focus here is on binary mixtures. Two rather different groups of models are identified: models needing a matching parameter to be obtained usually from the outside of thermodynamics, and the self-contained or independent models. Derivation of the matching parameter models using linear non-equilibrium thermodynamics and the details of how to find the matching parameters are investigated. The physical meaning of parameters such as the net heat of transport and the activation energy of viscous flow is elucidated, as the literature is overwhelmed with confusing and misleading information. The so-called dynamic and static models and their relations to the matching and non-matching parameter models are also discussed. We conclude that modeling the net heat of transport by the activation energy of self-diffusion may provide better results than approximating it by the activation energy of viscous flow. Nonetheless, the matching parameter models, which use the activation energy of viscous flow, are more dynamic and predict the thermal diffusion factor better than the non-matching parameter or static models, such as those of Kempers and Haase.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 ».