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Enregistrement W4399656469 · doi:10.1063/5.0203496

A comparative study of polyethylene oxide (PEO) using different coarse-graining methods

2024· article· en· W4399656469 sur OpenAlexafffund
Sanjeet Kumar Singh, Diego A. Pantano, Arnaud Prébé, Armand Soldera

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanopore and Nanochannel Transport Studies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMolecular dynamicsMaterials scienceRadius of gyrationContext (archaeology)ThermodynamicsSpicaForce field (fiction)Radial distribution functionSolubilityGyrationStatistical physicsChemical physicsChemistryComputational chemistryPhysicsPolymerPhysical chemistryMathematicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polyethylene oxide (PEO) holds significant importance in the field of batteries due to its high processability, intrinsic properties, and potential for high ionic conductivity. Achieving simulation at different scales is crucial for gaining a comprehensive understanding of its properties and thus improving them. In this context, we conducted a comparative study on the molecular physical structure, thermodynamic, and dynamic properties of PEO using three distinct coarse-grained (CG) procedures and all-atom (AA) simulations. The three CG simulation procedures involved modeling with MARTINI forcefield, SPICA forcefield, and an IBI derived potential from AA simulations. The AA simulation has been performed using the class 2 pcff+ forcefield. The ensuing simulated densities align significantly with the literature data, indicating the reliability of our approach. The solubility parameter from the AA simulation closely corresponds to literature reported values. MARTINI and SPICA yield almost similar solubility parameters, consistent with the similar density predicted by both the forcefields. Notably, SPICA forcefield closely reproduces the intermolecular structure of atomistic systems, as evidenced by radial distribution function (RDF). It also comprehensively replicates the distribution of radius of gyration (Rg) and the end-to-end distance (Re) of the atomistic samples. IBI ranks second to SPICA in emulating the structural properties of the atomistic systems, such as Rg, Re, and RDF. However, IBI falls short in accurately representing the solubility parameter of the amorphous PEO samples, while MARTINI does not provide an accurate representation of the structural properties of the systems. The use of SPICA forcefield results in enhanced dynamics of the systems in comparison with IBI and MARTINI.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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