A thermodynamic study of aqueous acetonitrile: excess chemical potentials, partial molar enthalpies, entropies and volumes, and fluctuations
Notice bibliographique
Résumé
We measured vapour pressures of aqueous acetonitrile (abbreviated as ACN) at 6, 20, and 37°C, from which excess chemical potentials of ACN (µ EACN) were calculated. We also determined excess partial molar enthalpies of ACN (H EACN) at 6, 20, 30, 37, and 45°C. From these data, excess partial molar entropies of ACN (S EACN) were calculated at 6, 20, and 37°C. Using density data by Benson's group, excess partial molar volumes of ACN (V EACN) were evaluated. The response function data by the same group were also used to evaluate amplitude and wavelength of mean-square fluctuations in terms of volume, entropy, and cross between volume and entropy. All the above quantities and their dependence on the mol fraction of solute, i.e., the effect of additional solute on the above quantities were used to study the effect of acetonitrile on the molecular organization of H2O. It was found that acetonitrile works as a stronger structure-making solute than methanol. Rather its effect on H2O is about the same as that of propan-1-ol.Key words: aqueous acetonitrile, interaction functions, fluctuations.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».