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Enregistrement W2084090498 · doi:10.1063/1.4823513

Diffusivity and hydration of hydrazine in liquid and supercritical water through molecular dynamics simulations and split-flow pulse injection experiments

2013· article· en· W2084090498 sur OpenAlexaff
Dimitrios T. Kallikragas, Kashif I. Choudhry, Andriy Plugatyr, Igor M. Svishchev

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSubcritical and Supercritical Water Processes
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupercritical fluidMolecular dynamicsChemistryDiffusionThermal diffusivityWater modelAqueous solutionThermodynamicsMoleculeSelf-diffusionHydrazine (antidepressant)Chemical physicsPhysical chemistryComputational chemistryOrganic chemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The diffusion properties and hydration structure of hydrazine in an aqueous solution are investigated through molecular dynamics simulations and split-flow pulse injection experiments. The simulations are performed from ambient conditions along the liquid side of the liquid-vapor coexistence curve, up to the critical point, and in the supercritical region at temperatures of 673, 773, 873, and 973 K and at densities ranging from 0.1 to 0.8 g cm(-3). The spatial distributions functions for hydrated water are presented. At ambient conditions, hydrazine is hydrated by 24 water molecules with about 1.6 H-bonds being donated to each nitrogen atom. The hydration number decreases with temperature along the coexistence curve and is seen to increase with system density in the supercritical region. At low density supercritical conditions, hydrazine has no appreciable hydration structure and is surrounded by only 2 water molecules at 873 K and 0.1 g cm(-3). The diffusion coefficients for hydrazine at subcritical state conditions are found to be in agreement with Stokes-Einstein and Wilke-Chang predictions. The diffusion coefficients in the supercritical region are found to correlate more closely with the overall fit to the Dymond equation.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,270

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,214 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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