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Enregistrement W2025063566 · doi:10.1002/cjce.21687

Modelling carbon dioxide solubility in ionic liquids

2012· article· en· W2025063566 sur OpenAlexafffundvenueabout
Soheil Mortazavi‐Manesh, Marco A. Satyro, Robert A. Marriott

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueIonic liquids properties and applications
Établissements canadiensVirtual Materials Group (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSolubilityFugacityIonic liquidDissolutionThermodynamicsCarbon dioxideSolventChemistryHydrocarbonOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Solubility information for CO2 in different ionic liquids, ILs, in part can potentially be used to select a specific IL for the separation of CO2 from hydrocarbon fluids. Unfortunately, not all CO2–IL systems have been experimentally described at similar temperatures and pressures; therefore, a direct comparison of performance by process simulation is not always possible. In the extreme cases, the design of a CO2 separation process may require predicting the CO2–IL equilibria for which there are no available solubility data. To address the need for this information, a semi‐empirical correlation was developed to estimate the dissolution of CO2 in CO2–IL solvent systems. The theoretical COSMO–RS calculation method was used to calculate the chemical potential of CO2 in a wide variety of ILs and the Soave–Redlich–Kwong equation was used to calculate the fugacity coefficient of the CO2 vapour phase. The model was correlated with available literature data, yielding an average error of AAR = 23% and small bias. © 2012 Canadian Society for Chemical Engineering

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,182 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations18
Publié2012
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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