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Enregistrement W4391610735 · doi:10.1002/cjce.25200

Determination of vapour pressures of <scp>FAME</scp> industrial mixtures by ebullioscopic and thermogravimetric experimental methods

2024· article· en· W4391610735 sur OpenAlexvenueno aff
Giulia Tonsi, Elisa Zanella, Arian Grainca, Giacomo Tondelli, Sofia Capelli, Stefano Albertini, Carlo Pirola

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueChemical Thermodynamics and Molecular Structure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di Milano
Mots-clésThermogravimetric analysisVolatility (finance)Vapor pressureImpurityChemistryThermodynamicsOrganic chemistryAnalytical Chemistry (journal)MathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Vapour pressure (VP) is a parameter that characterizes, by principle, only pure compounds. Nevertheless, it can refer also to mixtures in order to characterize their volatility or to be inserted in technical documents. The measurement of VP for mixtures is strongly dependent on the possible variation of the composition, during experiments, due to the different volatility of the constituent compounds. It is possible to calculate the VP of the mixture starting from its composition, but different thermodynamic scenarios must be considered. Moreover, for industrial samples, possible effects due to the presence of impurities must be considered. In this work, two different experimental methods have been employed to determine VP of some acetates esters and two industrial mixtures of fatty acid methyl esters (FAME). The first method is a direct ebullioscopic method, while the second is an indirect thermogravimetric analysis (TGA). An error function was calculated to compare the experimental results of VPs obtained with the two methodologies with the theoretical ones. Ebullioscopic measures resulted suitable only for acetates esters, as FAME mixtures are characterized by VPs too low to be quantified with this technique. On the contrary, TGA methodology is more accurate for FAME than acetates. It allows the collection of a great number of VP values with a very fast analysis. This method is less accurate than others, but it can be useful for a fast screening of the FAME mixtures, also contaminated with light impurities.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,419

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 GPT0,247
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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