Analytic Correlation for the Thermodynamic Properties of Water at Low Temperatures (200–300 K) and High Pressures (0.1–400 MPa)
Notice bibliographique
Résumé
Water is vital to all facets of life and is anomalously behaving in its condensed states, making it continually a substance of interest to researchers. Therefore, attempting to capture its properties via correlations and equations of state is extremely valuable. Liquid water has not been studied as extensively in the low-temperature and high-pressure region as in other regions. Some key applications for correlations in this region are cryopreservation (specifically in certain methods of cryopreservation such as hyperbaric (high-pressure) and isochoric (constant-volume) cryopreservation), deep oceans, hydrospheres, clouds, and precipitation. Although there are not nearly as many models for water at low temperatures and high pressures as there are in other temperature and pressure ranges, there are some models that do currently exist. However, these either do not extend to temperatures and pressures as extreme as the data that exist, or they are complex with large numbers of parameters making them more difficult for application. Herein, we present a new correlation for liquid water valid for the temperature range of 200-300 K (-73-27 °C) and pressure range of 0.1-400 MPa that can analytically calculate volume, isothermal compressibility, isobaric expansivity, constant pressure heat capacity, and speed of sound, using only 17 adjustable parameters. The analytical expressions that we derived, and the fitting method that we used can also be applied to other fluids of interest in the future.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».