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Enregistrement W4292451866 · doi:10.3390/molecules27155019

All-Atom Molecular Dynamics of Pure Water–Methane Gas Hydrate Systems under Pre-Nucleation Conditions: A Direct Comparison between Experiments and Simulations of Transport Properties for the Tip4p/Ice Water Model

2022· article· en· W4292451866 sur OpenAlexafffund
André Guerra, Samuel Mathews, Milan Marić, Phillip Servio, Alejandro D. Rey

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesAlliance de recherche numérique du CanadaWestern Canada Research GridNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWellcome Trust
Mots-clésMethaneClathrate hydrateChemistryWater modelMolecular dynamicsHydrateThermodynamicsViscosityNucleationThermal diffusivityChemical physicsComputational chemistryPhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(1) Background: New technologies involving gas hydrates under pre-nucleation conditions such as gas separations and storage have become more prominent. This has necessitated the characterization and modeling of the transport properties of such systems. (2) Methodology: This work explored methane hydrate systems under pre-nucleation conditions. All-atom molecular dynamics simulations were used to quantify the performance of the TIP4P/2005 and TIP4P/Ice water models to predict the viscosity, diffusivity, and thermal conductivity using various formulations. (3) Results: Molecular simulation equilibrium was robustly demonstrated using various measures. The Green-Kubo estimation of viscosity outperformed other formulations when combined with TIP4P/Ice, and the same combination outperformed all TIP4P/2005 formulations. The Green-Kubo TIP4P/Ice estimation of viscosity overestimates (by 84% on average) the viscosity of methane hydrate systems under pre-nucleation conditions across all pressures considered (0-5 MPag). The presence of methane was found to increase the average number of hydrogen bonds over time (6.7-7.8%). TIP4P/Ice methane systems were also found to have 16-19% longer hydrogen bond lifetimes over pure water systems. (4) Conclusion: An inherent limitation in the current water force field for its application in the context of transport properties estimations for methane gas hydrate systems. A re-parametrization of the current force field is suggested as a starting point. Until then, this work may serve as a characterization of the deviance in viscosity prediction.

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 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,361

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,230 · 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'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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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