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Enregistrement W4415780195 · doi:10.1080/00319104.2025.2582199

Exploring solvent–solvent interactions in deep eutectic systems: choline chloride/propanoic acid with aliphatic diols: a Jouyban–Acree model analysis

2025· article· en· W4415780195 sur OpenAlexaff
G.R. Satyanarayana, T. Suneetha, K. AnandaRao, K. S. Shalini, S. Ravikumar, G.S. Manukonda

Notice bibliographique

RevuePhysics and Chemistry of Liquids · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueIonic liquids properties and applications
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEutectic systemCholineProcess (computing)Qualitative analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A comprehensive study was conducted to evaluate the thermodynamic behaviour of binary mixtures comprising a deep eutectic solvent (DES), formed by choline chloride and propanoic acid in a 1:2 molar ratio, with three diols: 1,3-propanediol, 1,4-butanediol and 1,5-pentanediol. Density, speed of sound and viscosity measurements were carried out over the temperature range of 303.15–313.15 K. To elucidate the non-ideal mixing behaviour of these systems, excess molar volume (VE), excess partial molar volumes, deviation in isentropic compressibility(ksE), viscosity deviation (Δη) and logarithmic excess viscosity (lnηᴱ) were calculated from the experimental data. To correlate the experimental data, the Jouyban–Acree model was successfully applied to density, speed of sound and viscosity, yielding satisfactory agreement between experimental and calculated values. These findings contribute to a deeper understanding of molecular interactions in DES–diol systems and support their potential in green chemistry applications

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,763

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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