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Enregistrement W4318762612 · doi:10.21203/rs.3.rs-2416750/v1

Atomistic-geometric simulations to investigate the mechanical stability of monocrystalline sI methane hydrates under pressure

2023· preprint· en· W4318762612 sur OpenAlexafffund
Xiaodan Zhu, André Guerra, Phillip Servio, Alejandro D. Rey

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCompute CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésOccupancyClathrate hydrateMethaneLattice (music)CageStability (learning theory)Density functional theoryMaterials scienceChemical physicsChemistryHydrateStructural engineeringComputational chemistryPhysicsComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Gas hydrate mechanical stability under pressure is critically important in energy supply, global warming, and carbon-neutral technologies. The stability of these polyhedral guest-host crystals under increasing pressure is affected by host cage type and face connectivity as well as guest gas occupancy. The geometry-imposed cage connectivity generates crystal lattices that include inclusion-matrix material composite structures. In this paper, we integrate Density Functional Theory simulations with a polyhedral-inspired composite material model that quantifies stability limits, failure modes, and the impact of the type of cage occupancy. DFT reveals the existence of two failure mechanisms under increasing pressure: (i) a multistep lattice breakdown under total occupancy and under only large cage occupancy and (ii) a single-step breakdown under zero occupancy as well as with only small cage occupancy. The DFT-composite model predicts optimal occupancy pathways to generate strength and critical occupancy pathways to promote decomposition.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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