Incorporating Ion Pairing in an Extended Specific Ion Theory: 2-2 Electrolytes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The specific ion theory (SIT) is a relatively simple model for the description of activity coefficients of ions in electrolyte solutions. However, the SIT model does not account for ion pairing, a phenomenon that is pronounced in 2–2 electrolytes. In this work, a recent extension of the SIT model is further extended to account for ion pairing. The model extension is tested with reported data for BeSO2, MgSO4, MnSO4, NiSO4, CuSO4, ZnSO4, and CdSO4. The standard error of the fit is typically around 1%. To get this accuracy in model fits of the activity coefficients that are consistent with literature data of the MgSO40 ion pair concentration, it was necessary to work in a modified molality scale and to reduce the SIT parameter B from 1.5 to 1.2. The drawback of this choice is that a value of B equal to 1.2 leads to worse predictions of the activity coefficients of 1–1 electrolytes. It is concluded that not accounting for ion pairing in 2–2 electrolytes leads to overestimations of the ionic strength of up to 30% and leads to overestimations of the Debye-Huckel term for the activity coefficient of 2–2 electrolytes by up to 20%.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».