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Enregistrement W2964466453 · doi:10.15278/isms.2019.tf06

PRODUCT BRANCHING AND LOW TEMPERATURE REACTION KINETICS BY CHIRPED-PULSE FOURIER TRANSFORM MM-WAVE SPECTROSCOPY IN A PULSED UNIFORM SUPERSONIC FLOW

2019· article· en· W2964466453 sur OpenAlexaboutno aff
Nureshan Dias, Bernadette M. Broderick, Arthur G. Suits, Nicolas Suas-David, Ritter Krueger

Notice bibliographique

RevueProceedings of the 74th International Symposium on Molecular Spectroscopy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueField-Flow Fractionation Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFourier transform spectroscopyMaterials scienceBranching (polymer chemistry)Fourier transformChoked flowSupersonic speedSpectroscopyFourier transform infrared spectroscopyPulse (music)OpticsPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The CRESU technique (French acronym for “reaction kinetics in uniform supersonic flows”) has been applied with great success in the past two decades to study the kinetics of reactions at low temperatures. In this approach, a uniform low temperature flow is produced via a Laval nozzle expansion giving a wall-less reactor at constant pressure and low temperature. Product detection in that work has been either with laser-induced fluorescence directly in the flow or vacuum ultraviolet photoionization after sampling. We have recently combined low temperature Laval flows with broadband mm-wave detection (chirped-pulse/uniform flow or “CPUF”) to study product branching in photodissociation and reaction.\\footnote{Oldham, J. M.; Abeysekera, C.; Joalland, B.; Zack, L. N.; Prozument, K.; Sims, I. R.; Park, G. B.; Field, R. W.; Suits, A. G. 2014, 141, 154202} Because chirped-pulse microwave detection requires monitoring the free induction decay on the timescale of microseconds, it cannot be employed at the high densities we achieve in the flows. We have used two approaches to overcome this limitation. In one, we used a “quasi-uniform” flow in which an unoptimized Laval flow was followed by a second expansion to lower temperature and density.\\footnote{Dias, N.; Joalland, B.; Ariyasingha, N. M.; Suits, A. G.; Broderick, B. M. The Journal of Physical Chemistry A 2018, 122, 7523-7531.}\\footnote{Broderick, B. M.; Suas-David, N.; Dias, N.; Suits, A. G. Physical Chemistry Chemical Physics 2018, 20, 5517-5529.} Detailed fluid dynamics simulations allow us to understand the temperature and density throughout that flow. Product branching can be measured under these conditions but not kinetics, as the conditions vary throughout the flow. Recently we have implemented airfoil sampling\\footnote{Soorkia, S.; Liu, C.-L.; Savee, J. D.; Ferrell, S. J.; Leone, S. R.; Wilson, K. R. Review of Scientific Instruments 2011, 82, 124102.} of an optimized flow. This allows us to study low temperature kinetics as in CRESU, but with the power of broadband mm-wave spectroscopy. Recent results for several systems relevant to chemistry in cold molecular clouds and planetary atmospheres will be presented using both the quasi-uniform flow and airfoil sampling.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil1,000

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,197 · 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.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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