Modeling Solubility of Polycyclic Aromatic Compounds in Subcritical Water
Notice bibliographique
Résumé
Polycyclic aromatic compounds (PACs) are common environmental contaminants associated with oil spills and the incomplete combustion of organic materials. PAC solubility in water is a fundamental property for environmental studies, and modeling of these data improve the process of environmental risk assessment. In this study, seven models (UNIQUAC, local surface Guggenheim, NRTL, regular solution, Wilson, Van Laar, and a modified Van Laar model) for correlations and prediction of aqueous solubilities of 22 PACs were evaluated. The results using models based on Guggenheim’s method showed that the local surface Guggenheim model provided a better correlation than the UNIQUAC model. For the systems studied, the best correlations were obtained with NRTL, Van Laar, and modified Van Laar models with mean deviations of 17.1, 14.3, and 14.5%, respectively. The predicted solubilities using NRTL and modified Van Laar models provided mean deviations of 44.1 and 47.1%, respectively. The sensitivity analysis showed that the correlations using the NRTL model are slightly influenced by variations up to 20% of the triple-point temperature and molar enthalpy of fusion of the solute.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».