Towards accurate modeling of transport properties of supercritical hydrogen using entropy scaling theory and improved volume-translated cubic equations of state
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen is an important energy source due to its renewability, high energy density, and clean combustion. Accurate prediction of transport properties of hydrogen is crucial for the design and optimization of various hydrogen-based energy systems. In this study, we combine the entropy scaling theory with four cubic equations of state (CEOSs) (including the original Soave-Redlich-Kwong EOS (SRK EOS) and Peng-Robinson EOS (PR EOS), as well as the volume-translated SRK EOS (VT-SRK EOS) and volume-translated PR EOS (VT-PR EOS) proposed in our previous work), leading to the development of various entropy-scaling-theory-based transport property models. Compared to the conventional models, the entropy scaling theory integrated with our previously proposed models is capable of more accurately predicting the transport properties of hydrogen at pressures from triple-point pressure (i.e., 0.01 MPa) to 300 MPa and temperatures from critical temperature (i.e., 33.15 K) to 600 K. More specifically, the models coupled with the VT-SRK EOS yield %AADs of 3.09, 5.03, and 3.19 in predicting viscosity, thermal conductivity, and self-diffusion coefficient, respectively. The proposed models combined with the VT-PR EOS also perform well in predicting these three transport properties, achieving %AADs of 2.96, 4.94, and 2.43, respectively. It is worthwhile mentioning that the VT-SRK EOS and VT-PR EOS can completely reproduce the true critical volume of hydrogen. We believe the good accuracy and broad applicability of the models proposed in this work can make it a powerful tool for modeling the transport properties of hydrogen under diverse conditions encountered in practical hydrogen-based energy applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».