Measurement of Ternary Mutual Diffusion Coefficients from Ill-Conditioned Taylor Dispersion Profiles in Cases of Identical or Nearly Identical Eigenvalues of the Diffusion Coefficient Matrix
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Taylor dispersion has gained popularity for the measurement of mutual diffusion coefficients ( D ik ) for multicomponent solutions. In practice, however, the analysis of dispersion profiles, like the analysis of free-diffusion boundaries measured by optical interferometry, becomes ill-conditioned for solutes of similar diffusivities if the eigenvalues of the D ik matrix differ by less than about (5 to 10) %. These numerical difficulties, well-known in studies of multiexponential decays with nearly identical decay constants, can produce large errors in measured D ik coefficients and even rule out studies of important systems, including solutions of isomers, oligomers, polydisperse polymers, strongly associated solutes, and mixed electrolytes composed of ions of similar mobility. To investigate diffusion in these systems, equations are derived for the Taylor dispersion profiles produced by ternary mutual diffusion with equal eigenvalues. Using these equations, a simple least-squares procedure is developed to evaluate D ik coefficients from equal-eigenvalue profiles. D ik coefficients are reported from the analysis of severely ill-conditioned refractive-index profiles measured for aqueous solutions of 1-propanol + 2-propanol, 1-propanol + glycine, and mannitol + tetra(ethyleneglycol). In cases where the eigenvalues are not identical, but differ by several percent, the resulting errors in the D ik coefficients are estimated to be small and similar in magnitude to the accuracy of the Taylor measurements.
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.
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle