Molecular dynamics predictions of transport properties for carbon dioxide hydrates under pre-nucleation conditions using TIP4P/Ice water and EPM2, TraPPE, and Zhang carbon dioxide potentials
Notice bibliographique
Résumé
(1) Introduction: New technologies that leverage gas hydrates phenomena include carbon capture and sequestrations. These processes are often semi-continuous and require regulation of the system's flow properties for proper operation. Accurate computational models for the viscosity of carbon dioxide hydrate systems at pre-nucleation conditions can be important for process design and control of such technologies. (2) Methods: This work validates the viscosity predictions of molecular dynamics simulations using previously measured experimental data. The TIP4P/Ice force field was used to model water, while the EPM2, TraPPE, and Zhang force fields were used for carbon dioxide. The Green-Kubo and Einstein formulations of viscosity and diffusivity were used in this work. (3) Results: All force fields overpredicted viscosity when compared to experimental data, but EPM2 resulted in lower discrepancies. Additionally, EPM2 was determined to model molecular behavior expected from the macroscopic trends in viscosity with respect to temperature and pressure. (4) Conclusions: The EPM2 force field more accurately predicted the viscosity of carbon dioxide hydrates systems at pre-nucleation conditions relative to TraPPE and Zhang.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».