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J-GLOBAL ID：201902226006021257   整理番号：19A2821159

電解質溶液に対する一般化準ランダム格子モデル:見かけおよび部分モル熱容量【JST・京大機械翻訳】

Generalized Quasi-Random Lattice model for electrolyte solutions: Apparent and partial molal heat capacities

著者 (1件)： Moggia Elsa (Applied Electromagnetics Group (AEM) at Department of Naval, Electric, Electronic and Telecommunications Engineering (DITEN), University of Genoa, Via Opera Pia 11A, 16145, Genoa, Italy)
資料名： Fluid Phase Equilibria  (Fluid Phase Equilibria)
巻： 505  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0635A  ISSN： 0378-3812  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： イオン溶液は多くの分野で技術と科学の重要な役割を果たしているので,それらの熱力学的挙動を理解し予測することは,時間の延長期間のための重要な研究課題である。しかし,実際のシステムの複雑さと多様性および熱力学的データの正確な表現の必要性は,広範囲の濃度,温度および圧力条件にわたって本当に予測されるモデルの開発を妨げている。これに関して,準ランダム格子(QRL)モデルの予測可能性は考慮に値すると思われる。最近,平均活性/浸透圧係数に対して提案されたQRLモデルは,部分的/見掛けモルエンタルピーおよび体積に対する公式を包括的に一般化された形で提示された。本論文では,種々の水性1:1,2:1,および3:1電解質への適用による部分的および見かけのモル熱容量に関するいくつかのさらなる開発について述べた。QRLの半予測特性は,現在の結果によって確認され,いくつかのステップの中で主要なQRLパラメタリゼーションをもたらす改良された手順が例証される。一般的な記録として,QRLによって必要とされる実験情報は,回帰分析で典型的に使用されるデータ点の数と比較して非常に穏やかである。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： パラメタリゼーション ,  回帰分析 ,  *電解質 ,  *格子模型 ,  予測可能性 ,  *電解質溶液 ,  *熱容量
準シソーラス用語： 浸透圧係数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 擬似格子理論 ,  平均活量係数モデル ,  熱力学データ予測

分類 (2件)： 有機物質からなる多成分系の相平衡・状態図  (CB03016J) ,  化合物の化学熱力学(混合系)  (CB02033Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 電解質溶液 ,  一般化 ,  格子モデル ,  熱容量