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Enregistrement W2516958006 · doi:10.1063/1.4961728

Atomistic modeling of structure II gas hydrate mechanics: Compressibility and equations of state

2016· article· en· W2516958006 sur OpenAlexafffund
Thomas M. Vlasic, Phillip Servio, Alejandro D. Rey

Notice bibliographique

RevueAIP Advances · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesAmerican Chemical Society Petroleum Research FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFaculty of Engineering, McGill University
Mots-clésBulk modulusThermodynamicsClathrate hydratevan der Waals forcePropaneMethaneEquation of stateCompressibilityChemistryDensity functional theoryCompressibility factorHydrateMaterials scienceComputational chemistryMoleculeOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work uses density functional theory (DFT) to investigate the poorly characterized structure II gas hydrates, for various guests (empty, propane, butane, ethane-methane, propane-methane), at the atomistic scale to determine key structure and mechanical properties such as equilibrium lattice volume and bulk modulus. Several equations of state (EOS) for solids (Murnaghan, Birch-Murnaghan, Vinet, Liu) were fitted to energy-volume curves resulting from structure optimization simulations. These EOS, which can be used to characterize the compressional behaviour of gas hydrates, were evaluated in terms of their robustness. The three-parameter Vinet EOS was found to perform just as well if not better than the four-parameter Liu EOS, over the pressure range in this study. As expected, the Murnaghan EOS proved to be the least robust. Furthermore, the equilibrium lattice volumes were found to increase with guest size, with double-guest hydrates showing a larger increase than single-guest hydrates, which has significant implications for the widely used van der Waals and Platteeuw thermodynamic model for gas hydrates. Also, hydrogen bonds prove to be the most likely factor contributing to the resistance of gas hydrates to compression; bulk modulus was found to increase linearly with hydrogen bond density, resulting in a relationship that could be used predictively to determine the bulk modulus of various structure II gas hydrates. Taken together, these results fill a long existing gap in the material chemical physics of these important clathrates.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations39
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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