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Enregistrement W2401028949 · doi:10.1021/je5008789

New Experimental Data and Reference Models for the Viscosity and Density of Squalane

2014· article· en· W2401028949 sur OpenAlexaff
Kurt A. G. Schmidt, Doug Pagnutti, Meghan Curran, Anil Kumar Singh, J. P. Martin Trusler, Geoffrey C. Maitland, Mark McBride-Wright

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical & Engineering Data · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensUniversity of AlbertaSchlumberger (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSqualaneStandard deviationOutlierViscosityAbsolute deviationLinear regressionLeast absolute deviationsThermodynamicsRange (aeronautics)Experimental dataEmpirical modellingWork (physics)StatisticsRegressionMathematicsMaterials scienceChemistryPhysicsComputer scienceSimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Empirical models for the density and the viscosity of squalane (C 30 H 62; 2,6,10,15,19,23-hexamethyltetracosane) have been developed based on an exhaustive review of the data available in the literature and new experimental density and viscosity measurements carried out as a part of this work. The literature review shows there is a substantial lack of density and viscosity data at high temperature (373 to 473) K and high pressure conditions (pressures up to 200 MPa). These gaps were addressed with new experimental measurements carried out at temperatures of (338 to 473) K and at pressures of (1 to 202.1) MPa. The new data were utilized in the model development to improve the density and viscosity calculation of squalane at all conditions including high temperatures and high pressures. The model presented in this work reproduces the best squalane density and viscosity data available based on a new combined outlier and regression algorithm. The combination of the empirical models and the regression approach resulted in models which could reproduce the experimental density data with average absolute percent deviation of 0.04 %, bias of 0.000 %, standard deviation of 0.05 %, and maximum absolute percent deviation of 0.14 % and reproduce the experimental viscosity data with average absolute percent deviation of 1.4 %, bias of 0.02 %, standard deviation of 1.8 %, and maximum absolute percent deviation of 4.9 % over a wide range of temperatures and pressures. On the basis of the data set used in the model regression (without outliers), the density model is limited to the pressure and temperature ranges of (0.1 to 202.1) MPa and (273 to 525) K, whereas the viscosity model is limited to the pressure and temperature ranges of (0.1 to 467.0) MPa and (273 to 473) K. These models can be used to calibrate laboratory densitometers and viscometers at relevant high-temperature, high-pressure conditions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations58
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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