Pore Size Distribution Analysis of Selected Hexagonal Mesoporous Silicas by Grand Canonical Monte Carlo Simulations
Notice bibliographique
Résumé
We combine here a regularization procedure with individual adsorption isotherms obtained from grand canonical Monte Carlo simulations in order to obtain reliable pore size distributions. The methodology is applied to two hexagonal high-ordered silica materials: SBA-15 and PHTS, synthesized in our laboratory. Feasible pore size distributions are calculated through an adaptable procedure of deconvolution over the adsorption integral equation, with two necessary inputs: the experimental adsorption data and individual adsorption isotherms, assuming the validity of the independent pore model. The application of the deconvolution procedure implies an adequate grid size evaluation (i.e., numbers of pores and relative pressures to be considered for the inversion, or kernel size), the fulfillment of the discret Picard condition, and the appropriate choice of the regularization parameter (L-curve criteria). Assuming cylindrical geometry for both porous materials, the same set of individual adsorption isotherms generated from molecular simulations can be used to construct the kernel to obtain the PSD of SBA-15 and PHTS. The PSD robustness is measured imposing random errors over the experimental data. Excellent agreement is found between the calculated and the experimental global adsorption isotherms for both materials. Molecular simulations provide new insights into the studied systems, pointing out the need of high-resolution isotherms to describe the presence of complementary microporosity in these materials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».