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Enregistrement W2509200107 · doi:10.1021/je500982g

Measuring and Modeling the Solubility and Density for CO<sub>2</sub>–Toluene and C<sub>2</sub>H<sub>6</sub>–Toluene Systems

2015· article· en· W2509200107 sur OpenAlexaff
Mohsen Zirrahi, Bahareh Azinfar, Hassan Hassanzadeh, Jalal Abedi

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical & Engineering Data · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTolueneSolubilityChemistrySupercritical fluidThermodynamicsGibbs free energyExtraction (chemistry)Equation of stateParticle (ecology)Physical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An accurate thermodynamic model of CO 2 /toluene and C 2 H 6 /toluene systems is required to improve the design of industrial processes including separation, supercritical extraction, and fine particle production. We present new sets of experimental solubility data for CO 2 (298.15 ≤ T ≤363.15 K and P ≤ 5.1 MPa) and C 2 H 6 (294.15 ≤ T ≤363.15 K and P ≤ 3.65 MPa) in toluene as well as the corresponding liquid phase densities. The Peng–Robinson equation of state/excess Gibbs free energy model (PR-EoS/G E ) is applied to represent the experimental data over a wide range of temperatures and pressures. Our results show acceptable agreement between the experimental and calculated solubility and density data. The presented experimental data and thermodynamic model will find applications in the design of separation, extraction, and fine particle production processes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,188 · 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.

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

Citations21
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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