Force-Field Parameters from the SAFT-γ Equation of State for Use in Coarse-Grained Molecular Simulations
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Notice bibliographique
Résumé
A description of fluid systems with molecular-based algebraic equations of state (EoSs) and by direct molecular simulation is common practice in chemical engineering and the physical sciences, but the two approaches are rarely closely coupled. The key for an integrated representation is through a well-defined force field and Hamiltonian at the molecular level. In developing coarse-grained intermolecular potential functions for the fluid state, one typically starts with a detailed, bottom-up quantum-mechanical or atomic-level description and then integrates out the unwanted degrees of freedom using a variety of techniques; an iterative heuristic simulation procedure is then used to refine the parameters of the model. By contrast, with a top-down technique, one can use an accurate EoS to link the macroscopic properties of the fluid and the force-field parameters. We discuss the latest developments in a top-down representation of fluids, with a particular focus on a group-contribution formulation of the statistical associating fluid theory (SAFT-γ). The accurate SAFT-γ EoS is used to estimate the parameters of the Mie force field, which can then be used with confidence in direct molecular simulations to obtain thermodynamic, structural, interfacial, and dynamical properties that are otherwise inaccessible from the EoS. This is exemplified for several prototypical fluids and mixtures, including carbon dioxide, hydrocarbons, perfluorohydrocarbons, and aqueous surfactants.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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.
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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