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Enregistrement W2154772958 · doi:10.5194/acp-15-447-2015

Improved AIOMFAC model parameterisation of the temperature dependence of activity coefficients for aqueous organic mixtures

2015· article· en· W2154772958 sur OpenAlexaff
G. Ganbavale, Andreas Zuend, Claudia Marcolli, Thomas Peter

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésUNIFACChemistryAqueous solutionActivity coefficientHeat capacityThermodynamicsFunctional groupGroup contribution methodAlkylHydrocarbonOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. This study presents a new, improved parameterisation of the temperature dependence of activity coefficients in the AIOMFAC (Aerosol Inorganic–Organic Mixtures Functional groups Activity Coefficients) model applicable for aqueous as well as water-free organic solutions. For electrolyte-free organic and organic–water mixtures the AIOMFAC model uses a group-contribution approach based on UNIFAC (UNIversal quasi-chemical Functional-group Activity Coefficients). This group-contribution approach explicitly accounts for interactions among organic functional groups and between organic functional groups and water. The previous AIOMFAC version uses a simple parameterisation of the temperature dependence of activity coefficients, aimed to be applicable in the temperature range from ~ 275 to ~ 400 K. With the goal to improve the description of a wide variety of organic compounds found in atmospheric aerosols, we extend the AIOMFAC parameterisation for the functional groups carboxyl, hydroxyl, ketone, aldehyde, ether, ester, alkyl, aromatic carbon-alcohol, and aromatic hydrocarbon to atmospherically relevant low temperatures. To this end we introduce a new parameterisation for the temperature dependence. The improved temperature dependence parameterisation is derived from classical thermodynamic theory by describing effects from changes in molar enthalpy and heat capacity of a multi-component system. Thermodynamic equilibrium data of aqueous organic and water-free organic mixtures from the literature are carefully assessed and complemented with new measurements to establish a comprehensive database, covering a wide temperature range (~ 190 to ~ 440 K) for many of the functional group combinations considered. Different experimental data types and their processing for the estimation of AIOMFAC model parameters are discussed. The new AIOMFAC parameterisation for the temperature dependence of activity coefficients from low to high temperatures shows an overall improvement of 28% in comparison to the previous model version, when both versions are compared to our database of experimentally determined activity coefficients and related thermodynamic data. When comparing the previous and new AIOMFAC model parameterisations to the subsets of experimental data with all temperatures below 274 K or all temperatures above 322 K (i.e. outside a 25 K margin of the reference temperature of 298 K), applying the new parameterisation leads to 37% improvement in each of the two temperature ranges considered. The new parameterisation of AIOMFAC agrees well with a large number of experimental data sets. Larger model–measurement discrepancies were found particularly for some of the systems containing multi-functional organic compounds. The affected systems were typically also poorly represented at room temperature and further improvements will be necessary to achieve better performance of AIOMFAC in these cases (assuming the experimental data are reliable). The performance of the AIOMFAC parameterisation is typically better for systems containing relatively small organic compounds and larger deviations may occur in mixtures where molecules of high structural complexity such as highly oxygenated compounds or molecules of high molecular mass (e.g. oligomers) prevail. Nevertheless, the new parameterisation enables the calculation of activity coefficients for a wide variety of different aqueous/water-free organic solutions down to the low temperatures present in the upper troposphere.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil0,333

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations47
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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