Combining molecular modelling approaches for a holistic thermophysical characterisation of fluorinated refrigerant blends
Notice bibliographique
Résumé
After Montreal Protocol, hydrofluorocarbons (HFCs) appeared to be a permanent solution for replacing previous ozone-depleting substances. However, their utilisation has now progressively decreased following the Kigali Amendment application in 2016 due to their high global warming potential (GWP). Unsaturated HFCs, such as hydrofluoroolefins (HFOs), are considered feasible alternatives due to their high reaction rates and low atmospheric lifetimes, resulting in very low GWP. However, available data on their physicochemical behaviour still needs to be improved, even with the recent increase in the amount of new experimental data for these systems. In this direction, computational tools provide a quick pathway to screen their properties and complete the information obtained from experimental work. In this contribution, two different molecular modelling tools, molecular dynamics (MD) simulations and the soft-SAFT equation of state (EOS), are combined to compute the coexistence densities, vapour pressure, heat capacity, interfacial tension, and dynamic viscosity of several refrigerant blends based on 3rd and 4th generation compounds, in order to provide a thermodynamic analysis of the properties of these mixtures, addressing them for drop-in replacement purposes. Results from MD are compared with REFPROP data and those from soft-SAFT, where the capacities of both modelling methods are addressed. In general, quantitative agreement is achieved using the two approaches, offering a framework to screen these properties for new mixtures.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».