MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2950398892 · doi:10.1063/1.5100544

The effect of soft repulsive interactions on the diffusion of particles in quasi-one-dimensional channels: A hopping time approach

2019· article· en· W2950398892 sur OpenAlexafffund
Sheida Knight, Marina Schmidt, Raymond J. Spiteri, Richard K. Bowles

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Dynamics and Properties
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWestern Canada Research GridCompute Canada
Mots-clésPhysicsDiffusionCrossoverCondensed matter physicsKinetic energyParticle (ecology)Statistical physicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fluids confined to quasi-one-dimensional channels exhibit a dynamic crossover from single file diffusion to normal diffusion as the channel becomes wide enough for particles to hop past each other. In the crossover regime, where hopping events are rare, the diffusion coefficient in the long time limit can be related to a hopping time that measures the average time it takes for a particle to escape the local cage formed by its neighbors. In this work, we show that a transition state theory (TST) that calculates the free energy barrier for two particles attempting to pass each other in the small system isobaric ensemble is able to quantitatively predict the hopping time in a system of two-dimensional soft repulsive disks [U(rij)=(σ/rij)α] confined to a hard walled channel over a range of channel radii and degrees of particle softness measured in terms of 1/α. The free energy barrier exhibits a maximum at intermediate values of α that moves to smaller values of 1/α (harder particles) as the channel becomes narrower. However, the presence of the maximum is only observed in the hopping times for wide channels because the interaction potential dependence of the kinetic prefactor plays an increasingly important role for narrower channels. We also begin to explore how our TST approach can be used to optimize and control dynamics in confined quasi-one-dimensional fluids.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Chemical PhysicsMême sujetMaterial Dynamics and PropertiesTravaux en français237 207