Temperature dependence investigations of molecular interactions and excess thermodynamic parameters of binary mixtures of ionic liquids and water using Flory's statistical theory
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Flory's Statistical Theory (FST) has been applied to investigate excess thermodynamical parameters viz., excess enthalpy, excess entropy, and excess Gibbs free energy for eight binary mixtures of ionic liquids and water at different concentration and temperatures. The concentration and temperature dependent variations of excess enthalpy suggest that ionic liquid mixtures exhibit an endothermic nature and the presence of weak dispersive forces among their constituents. The positive excess Gibbs free energy of mixing points out that the pure components do not mix thoroughly for the systems under study. Overall, these binary systems are thermodynamically unfavorable suggesting that the mixing of ionic liquids and water is not energetically favored or spontaneous. Experimental molar volumes are compared with those calculated using FST and these values show excellent agreement. It affirms the validity of FST's application to these systems. Additionally, some partial properties have also been determined to explore the solute‐solvent interactions. The Redlich‐Kister (R‐K) polynomial model has been applied to excess thermodynamical parameters The high R2 values and low standard deviation values confirm the validity of fitting the RK polynomial model to the functions obtained using FST of liquids for these systems within the given temperature range.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».