Modelling diffusion of fragrances: A radial perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the present study, a theoretical model based on Fick's second law for radial diffusion is proposed for modelling the radial diffusion of fragrances. For that, three fragrance systems were studied containing α‐pinene and limonene as pure components, or a mixture of α‐pinene, limonene, linalool, and geranyl acetate. This model combines the UNIFAC group contribution method for the vapour‐liquid equilibrium with the Fickian radial diffusion model. The experimental gas concentrations of the odorant components were measured in a diffusion tube (1D axial diffusion) and quantified using gas chromatography with a flame ionization detector. The numerical solutions were obtained using the general Process Modelling Systems (gPROMS) software version 4.2.0. An equivalence relation between the 1D axial diffusion model and 1D radial diffusion model was developed. Finally, the odour intensity and character of the studied fragrance systems were assessed using Stevens’ power law and the strongest component model, respectively. The obtained results showed good agreement between the numerical simulation and the experimental gas concentration data, suggesting the proposed methodology as an efficient tool to assess the radial diffusion of fragrance systems over time and distance.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».