Molecular Diffusivity of Phenol in Sub- and Supercritical Water: Application of the Split-Flow Taylor Dispersion Technique
Notice bibliographique
Résumé
The binary diffusion coefficient of phenol in aqueous solution was examined from ambient to supercritical water conditions by using the developed split-flow Taylor dispersion technique. The technique significantly simplifies diffusivity measurements in high-temperature and supercritical water, as the sample injection and detection are performed ex situ at ambient conditions. The binary diffusion coefficient of phenol increases from 1.013 × 10(-9) m(2) s(-1) at 298.7 K and 25 MPa to about 34.71 × 10(-9) m(2) s(-1) at 672.9 K and 30 MPa and follows Arrhenius behavior with an activation energy of 15.09 kJ/mol. The diffusion coefficient of phenol in infinitely dilute solution was also calculated by means of molecular dynamics (MD) simulations over a wide temperature and density range (298-773 K and from 0.07 to 1.0 g/cm(3), respectively). A dramatic increase in the diffusivity was observed upon transition into the low density supercritical region. The obtained experimental data agrees well with available literature values and the MD results. At subcritical conditions the experimentally obtained binary diffusion coefficients generally follow the predictions from the Stokes-Einstein equation, with the estimate for the hydrodynamic radius of the solute taken from MD data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».