MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2943242937 · doi:10.1002/aic.16622

Semi‐analytical nanoscale‐extended surface tension correlation

2019· article· en· W2943242937 sur OpenAlexafffund
Kaiqiang Zhang, Na Jia, Lirong Liu

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesPetroleum Technology Research Centre
Mots-clésNanoscopic scaleSurface tensionMaterials scienceThermodynamicsRange (aeronautics)ChemistryNanotechnologyPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Surface tensions (STs) are of critical importance to numerous natural phenomena and practical applications while most existing ST correlations are in the empirical formulations and limited to the bulk phase. In this study, a new semi‐analytical correlation based on the perturbation theory from the statistical thermodynamics is initially developed to calculate the STs of the various components in bulk and nanoconfined pores. The newly developed ST correlation is validated to be accurate and generalized in bulk and nanoconfined pores in comparison with the experimentally measured results at a wide range of temperatures. Furthermore, three important patterns with respect to the STs are determined: first, the STs are found to be reduced with the temperature increase but increase when the components become heavier in both bulk and nanoconfined pores; second, the STs of the mixtures tend to be more sensitive to the feed ratios at higher temperatures; last but not least, the nanoscale STs of the pure components are slightly lower than the bulk results at the same conditions.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil0,644

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,208 · 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'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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAIChE JournalMême sujetPhase Equilibria and ThermodynamicsTravaux en français237 207