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Enregistrement W4414146096 · doi:10.1021/acs.langmuir.5c01994

Refined Analysis of the Nucleation Curves for Ice and Gas Hydrate Generated from the Linear Cooling Ramp Method

2025· article· en· W4414146096 sur OpenAlexafffund
Xin Zhang, Ying Zhou, Nobuo Maeda

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNucleationLinearityArrhenius plotKinetic energyCurvatureClathrate hydrateHydrate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We previously experimentally determined the nucleation curves of ice and clathrate hydrates using the linear cooling ramp method, and we used Classical Nucleation Theory (CNT) to determine the thermodynamic parameter (the Arrhenius activation barrier) and the kinetic parameter (the frequency of the system’s attempt for nucleation). However, our past analyses using CNT led to a curvature in a (ln J – Δ S eq Δ T / kT ) versus (1/ T Δ T 2 ) plot, which rendered deduction of the thermodynamic and kinetic parameters from the slope and the intercept of the plot challenging and consequently limited the utility of CNT in the analyses of the nucleation data. In the present study, we improved the analysis by adjusting the size of the “unit building block” in CNT, the only parameter that could be adjusted and still impact the linearity of a (ln J – Δ S eq Δ T / kT ) versus (1/ T Δ T 2 ) plot. The results showed that the linearity of the plot was highly sensitive to the choice of the size of the “unit building block”, and most samples in our previous studies achieved good linearity by using this approach. However, the linearity of the plot in the presence of the two most effective ice nucleation promoters investigated, Snomax and dispersed AgI suspension, remained poor, which offered new insights and highlighted the limitations of CNT in the presence of effective nucleation promoters.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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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