A generalized linear secant bulk modulus based correlation for the prediction of compressed liquid density
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A generalized correlation for the prediction of compressed liquid density has been developed based on the linear secant bulk modulus (LSM) concept. The correlation was developed using a dataset containing over 25 000 density data points from non‐polar and polar components collected from the literature. The LSM correlation fitted the data in this dataset with an overall average absolute deviation of 6 kg/m 3 . The developed correlation applies to pure components at reduced temperatures up to 0.99 and pressures up to 1 × 10 6 kPa and requires the following inputs: critical properties, acentric factor, saturated liquid density, and saturation pressure. The developed LSM correlation was tested on predicting the density of 18 components (over 23 000 data points) from assorted chemical families, including alcohols. The overall average absolute deviation was 5 kg/m 3 . For comparison, the Chang–Zhao correlation predicted the densities in the same Test Dataset with an overall average absolute deviation of 6 kg/m 3 . However, at pressures above 1 × 10 5 kPa, the LSM correlation predicted more accurate densities with an overall average absolute deviation of 11 kg/m 3 , whereas the Chang–Zhao correlation predicted the densities with an overall average absolute deviation of 26 kg/m 3 .
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».