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Enregistrement W3176044092 · doi:10.82308/5961

Thermal properties of structure one hydrates using density functional theory

2020· article· en· W3176044092 sur OpenAlexfundno aff
Samuel Mathews

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCompute Canada
Mots-clésDensity functional theoryThermalChemistryThermodynamicsPhysicsComputational chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Under certain conditions, water and small gaseous molecules form solid, crystalline gas hydrates, members of a larger class of structures called inclusion compounds or clathrates. Gas hydrates have previously been examined in the petroleum industry due to their propensity to cause flow assurance and safety issues and currently are examined as potential natural gas and hydrogen containers, as well as in separation processes to selectively capture flue gases. Thermal properties research has been centered around heat capacity and thermal expansion coefficient, experientially and theoretically. By using the Vienna ab initio Simulation Package (VASP) to solve the Schrödinger Equation in the context of Density Functional Theory, this research brought the gap between simulation and experiment by calculating the thermal properties of sI gas hydrates, using Phonopy paired with VASP, and to provide nanoscale insight into macroscale behavior.The constant volume heat capacity, the constant pressure heat capacity, the volumetric thermal expansion coefficient, and the Grüneisen parameter of methane, ethane, carbon dioxide, and empty sI hydrates, and of hexagonal ice, as functions of temperature from 0 to 300 Kelvin were calculated using DFT. The constant volume heat capacity was lower than when compared with literature values calculated with MD. DFT replicated experimental values of constant pressure heat capacity for hydrates and ice well at low temperatures. DFT underestimated the thermal expansion coefficient in all cases. The ethane and carbon dioxide hydrates demonstrated behavior that was markedly different when compared to methane and empty hydrates, and hexagonal ice. The Grüneisen parameter was calculated for all systems. DFT overestimated the value of the parameter for filled hydrates and hexagonal ice when compared to experimental hexagonal ice values

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,161 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
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