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Enregistrement W4409210176 · doi:10.1021/acs.energyfuels.5c00420

Phase Equilibria of CO<sub>2</sub> and <i>n</i>-Alkanes in Bulk and Confined Space Using Parallelized Wang–Landau Transition-Matrix Monte Carlo Simulations

2025· article· en· W4409210176 sur OpenAlexafffund
Jilong Xu, Harold W. Hatch, Vincent K. Shen, Zhehui Jin

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlliance de recherche numérique du Canada
Mots-clésMonte Carlo methodStatistical physicsSpace (punctuation)Phase transitionPhysicsMatrix (chemical analysis)Materials scienceCondensed matter physicsMathematicsComputer scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The accurate and fast simulation of CO 2 and n -alkane phase equilibria is crucial for guiding their industrial applications. We used Wang–Landau Transition-Matrix Monte Carlo (WL-TMMC) with the Free Energy and Advanced Sampling Simulation Toolkit (FEASST) software to compute the vapor–liquid equilibrium (VLE) of CO 2 -methane and CO 2 -hexane systems in both bulk and confined spaces. The bulk-phase simulation results were compared with literature data and constant volume Gibbs Ensemble (NVT-GEMC) results, with relative errors less than 6%. For confined systems, the results were compared with gauge cell grand-canonical Monte Carlo (gauge-GCMC) and pore–pore GEMC, with relative errors less than 8%. Notably, the WL-TMMC exhibits significant advantages in computing VLE for confined spaces. It requires only a single simulation to determine a pair of VLE points without being constrained by prespecified chemical potentials or pore geometry. Furthermore, the method provides free energy information for different fluid states, enabling the construction of a complete van der Waals loop from a single simulation. In conclusion, we demonstrate that WL-TMMC in FEASST is a robust and reliable tool for studying CO 2 - n -alkane VLE.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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