Simulated conduction rates of water through a (6,6) carbon nanotube strongly depend on bulk properties of the model employed
Notice bibliographique
Résumé
We investigate pressure driven flow rates of water through a (6,6) carbon nanotube (CNT) for the TIP3P, SPC/E, and TIP4P/2005 water models. The flow rates are shown to be strongly model dependent, differing by factors that range from ∼6 to ∼2 as the temperature varies from 260 to 320 K, with TIP3P showing the fastest flow and TIP4P/2005 the slowest. For the (6,6) CNT, the size constraint allows only single-file conduction for all three water models. Hence, unlike the situation for the larger [(8,8) and (9,9)] CNTs considered in our earlier work [L. Liu and G. N. Patey, J. Chem. Phys. 141, 18C518 (2014)], the different flow rates cannot be attributed to different model-dependent water structures within the nanotubes. By carefully examining activation energies, we trace the origin of the model discrepancies for the (6,6) CNT to differing rates of entry into the nanotube, and these in turn are related to differing bulk mobilities of the water models. Over the temperature range considered, the self-diffusion coefficients of the TIP3P model are much larger than those of TIP4P/2005 and those of real water. Additionally, we show that the entry rates are approximately inversely proportional to the shear viscosity of the bulk liquid, in agreement with the prediction of continuum hydrodynamics. For purposes of comparison, we also consider the larger (9,9) CNT. In the (9,9) case, the flow rates for the TIP3P model still appear to be mainly controlled by the entry rates. However, for the SPC/E and TIP4P/2005 models, entry is no longer the rate determining step for flow. For these models, the activation energies controlling flow are considerably larger than the energetic barriers to entry, due in all likelihood to the ring-like water clusters that form within the larger nanotube.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».