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Enregistrement W4388833287 · doi:10.1080/1062936x.2023.2280634

Metrics for estimating vapour pressure deviation from ideality in binary mixtures

2023· article· en· W4388833287 sur OpenAlexaff
Alena K.D. Celsie, J. Mark Parnis, Trevor N. Brown

Notice bibliographique

RevueSAR and QSAR in environmental research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantitative structure–activity relationshipMean squared errorVapor pressureThermodynamicsBinary numberHenry's lawChemistryMolecular descriptorStandard deviationSimilarity (geometry)Absolute deviationMathematicsStatisticsPhysical chemistryOrganic chemistryStereochemistryArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel method is introduced for estimating the degree of interactions occurring between two different compounds in a binary mixture resulting in deviations from ideality as predicted by Raoult’s law. Metrics of chemical similarity between binary mixture components were used as descriptors and correlated with the Root-Mean Square Error (RMSE) associated with Raoult’s law calculations of total vapour pressure prediction, including Abraham descriptors, sigma moments, and several chemical properties. The best correlation was for a quantitative structure-activity relationship (QSAR) equation using differences in Abraham parameters as descriptors (r2 = 0.7585), followed by a QSAR using differences in COSMO-RS sigma moment descriptors (r2 = 0.7461), and third by a QSAR using differences in the chemical properties of log KAW, melting point, and molecular weight as descriptors (r2 = 0.6878). Of these chemical properties, Δlog KAW had the strongest correlation with deviation from Raoult’s law (RMSE) and this property alone resulted in an r2 of 0.6630. These correlations are useful for assessing the expected deviation in Raoult’s law estimations of vapour pressures, a key property for estimating inhalation exposure.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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