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Enregistrement W2771306356 · doi:10.1002/jrs.5304

Relationship between Raman spectral features and fugacity in mixtures of gases

2017· article· en· W2771306356 sur OpenAlexaff
Hector Lamadrid, Matthew Steele‐MacInnis, Robert J. Bodnar

Notice bibliographique

RevueJournal of Raman Spectroscopy · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpectroscopy and Quantum Chemical Studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología, GuatemalaNational Science Foundation of Sri LankaConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaNational Science Foundation
Mots-clésFugacityRaman spectroscopyChemistryMoleculeThermodynamicsPhysical chemistryOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Raman spectroscopy yields information about the internal vibrational modes of covalently bonded molecules, which are sensitive to the local molecular environment. As such, Raman spectra of a gas composed of covalently bonded molecules collected at different temperatures and/or pressures show variations in band positions and other spectral features, reflecting molecular‐scale interactions (attraction and repulsion) among gas particles associated with the local physical and chemical environment. Because the molecules interact, gases are nonideal, and fugacity is the fundamental thermodynamic quantity that describes partial pressures of gases, adjusted to account for the nonideality. The fugacity of a substance is generally obtained from thermodynamic calculations rather than by direct analysis or measurement and, as such, is conceptually nebulous. Here, we perform spectroscopic analyses of a gas mixture of known composition at variable and known pressures and couple these results with thermodynamic calculations of gas fugacities. We show that Raman peak shifts in gas mixtures are directly correlated to fugacities of the component gas species. Our results thus provide experimental evidence that fugacities of gases can be estimated from Raman spectra collected in situ . By this approach, the thermodynamic quantities fugacity and the related thermodynamic property activity are linked directly with underlying molecular‐scale phenomena, according to the vibrational properties of molecular species. This represents a tractable method to efficiently obtain large datasets on thermodynamic properties of gas mixtures, and with some adjustments, may lead to a viable method for developing nonideal mixing rules for other substances, such as crystalline solid solutions, aqueous ions, and electrolytes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil0,620

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,295 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations23
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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