Physiochemical Properties of Protic Ionic Liquids Mixed with Adenosine Triphosphate (ATP)/Water Mixture
Notice bibliographique
Résumé
The densities of adenosine triphosphate/water/1-H-3-methyl imidazolium acetate mixture and adenosine triphosphate/water/1-H-3-methyl imidazolium hydrogen sulphate mixture at five different concentrations of adenosine triphosphate as 25 mg/ml to 45 mg/ml were estimated respectively. Ionic liquids used were 1-H-3-methyl imidazolium acetate and 1-H-3-methyl imidazolium hydrogen sulphate. The density of ionic liquids was measured from 298.15 K and 348.15 K respectively, using Rudolph Research Analytical Density Meter. The density for adenosine triphosphate and water was measured from 298.15 K and 343.15 K for 45 mg/ml concentration of adenosine triphosphate (ATP) respectively. The main objective was to access the suitable method for CO 2 capturing in order to reduce the CO 2 emission level up to 90% that may be helpful for reducing global warming. Our study of physiochemical properties of mixture of protic ionic liquids along with ATP was a novel work involving CO 2 capturing as a primary goal. Our study is a door step to help the worldwide researchers in understanding the basic properties of our used mixture however, its effects on CO 2 capturing and other purposes yet unknown. Adenosine triphosphate transports chemical energy within the cells for metabolism and is found to absorb carbon dioxide when used in dissolved form in water and is very effective when used with ionic liquids for CO 2 capturing. Therefore, the purpose of our study was CO 2 capturing and the best possible chemical for this propose. It was found that the calculated excess molar volumes were positive for a given composition range of ATP. The properties of thermal expansion coefficients, molar volumes, molecular volumes and standard entropy showed an increasing trend with increase in temperature. On the other hand, lattice potential energy showed a decrease in the graphical trend with the increasing temperature while the densities were found decreasing linearly with increase in temperature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».