Surface tension of supercooled water nanodroplets from computer simulations
Notice bibliographique
Résumé
We estimate the liquid-vapor surface tension from simulations of TIP4P/2005 water nanodroplets of size N = 100 to 2880 molecules over a temperature T range of 180 K–300 K. We compute the planar surface tension γp, the curvature-dependent surface tension γs, and the Tolman length δ, via two approaches, one based on the pressure tensor (the “mechanical route”) and the other on the Laplace pressure (the “thermodynamic route”). We find that these two routes give different results for γp, γs, and δ although in all cases, we find that δ ≥ 0 and is independent of T. Nonetheless, the T dependence of γp is consistent between the two routes and with that of Vega and de Miguel [J. Chem. Phys. 126, 154707 (2007)] down to the crossing of the Widom line at 230 K for ambient pressure. Below 230 K, γp rises more rapidly on cooling than predicted from behavior for T ≥ 300 K. We show that the increase in γp at low T is correlated with the emergence of a well-structured random tetrahedral network in our nanodroplet cores and thus that the surface tension can be used as a probe to detect behavior associated with the proposed liquid-liquid phase transition in supercooled water.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».