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Enregistrement W2044509813 · doi:10.1063/1.3677193

A new method of semigrand canonical ensemble to calculate first-order phase transitions for binary mixtures

2012· article· en· W2044509813 sur OpenAlexaff
Yiping Tang

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensHoneywell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanonical ensembleBinary numberThermodynamicsGibbs free energyIsobaric processPhase diagramvan der Waals forceStatistical physicsChemistryIsothermal processPhase (matter)Phase transitionMoleculePhysicsMathematicsMonte Carlo methodStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

First-order phase transitions of binary mixtures at the given pressure (P) and temperature (T) are studied by taking into account the composition fluctuations. Isothermal-isobaric semigrand canonical ensemble is adopted to find the relations among the total number of molecules, the composition fluctuations and Gibbs free energy density. By combining two identical subsystems of mixtures successively, the free energy density is transformed until being stable and its linear segments represent phase transitions. A new method is developed to calculate the phase equilibriums of binary mixtures. The method handles multiple types and number of phase equilibriums at single time and its solutions are physically justified. One example is shown for calculating the phase diagram of binary Lennard-Jones mixture. It demonstrates that the fluctuations of the total number of molecules in mixtures are fundamental behind phase transitions and the van der Waals loops in Gibbs free energy are reasonable.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,351

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations11
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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