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Enregistrement W4303953721 · doi:10.1002/cjce.24709

Solubility correlation by model with partial molar volume

2022· article· en· W4303953721 sur OpenAlexvenueno aff
Qiushuo Yu, Junjun Li, Chao Liu, Huaiyu Yang

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCrystallization and Solubility Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSolubilityMole fractionThermodynamicsSolventPartial molar propertyMolarVolume fractionCorrelation coefficientVolume (thermodynamics)Absolute deviationChemistryHildebrand solubility parameterMolar volumeBinary numberWork (physics)Materials sciencePhysical chemistryOrganic chemistryMathematicsStatisticsPhysicsOrthodontics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Jouyban‐Acree/van't Hoff model was often used to correlate solubility data, which was related to temperature, and the mole fraction of each solvent in the mixture of two solvents. In this work, the partial molar volume of each component in the mixture of two solvents was first time introduced as a modification to the Jouyban‐Acree/van't Hoff model. Furthermore, machine learning and artificial intelligence (AI) technology based on temperature, mole fraction, and partial molar volume of each solvent were employed to improve the accuracy of the solubility estimation. The models were evaluated in terms of their ability to mathematically correlate solute solubility in binary solvents. An average root mean square deviation (RMSD) is used to measure the deviation between the calculated values and the experimental values. With partial molar volume as a modified parameter of the Jouyban‐Acree/van't Hoff model, the overall RMSD of all the correlations of solubility improved.

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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,356

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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