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Enregistrement W2075037731 · doi:10.1063/1.1287615

Thermodynamics of heterogeneous multicomponent condensation on mixed nuclei

2000· article· en· W2075037731 sur OpenAlexafffund
Y. S. Djikaev, D. J. Donaldson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiquenanoparticles nucleation surface interactions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCondensationSurface tensionThermodynamicsSurface energySaddle pointChemistryIsothermal processSurface (topology)SaddleNucleationFree surfaceChemical physicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider a nucleating center consisting of both an insoluble core and soluble species and develop the thermodynamics of isothermal formation of a droplet on such a nucleus in a multicomponent vapor mixture. Two different approaches to the derivation of the free energy of droplet formation within the framework of the capillarity approximation are considered. If condensation is not barrierless, the free energy of formation describes a multidimensional free-energy surface having a “well” point and a “saddle” point. It is shown that in a strict theory, taking account of surface enrichment effects, the compositions of droplets corresponding to these two points are equal and can be found without knowing the surface tension of the droplet. For the case of no surfactants in the droplet, we extend the Kuni method of investigating the behavior of the free energy of droplet formation to the case of heterogeneous multicomponent condensation on mixed nuclei, which makes it possible to find out all the main features of the free-energy surface without explicitly knowing the free-energy itself. The theoretical results are illustrated by numerical calculations for the water–methanol condensation on mixed nuclei.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 GPT0,226
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations16
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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