five

Data from GCA article "Thermodynamic property estimations for aqueous primary, secondary, and tertiary alkylamines, benzylamines, and their corresponding aminiums across temperature and pressure are validated by measurements from experiments"

收藏
Mendeley Data2024-05-30 更新2024-06-26 收录
下载链接:
https://data.mendeley.com/datasets/jgbbfw2tzk
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
Abstract: On Earth and beyond, organic chemistry often occurs in the presence of water within environments that deviate drastically from ambient conditions (25°C and 1 bar). Accurately predicting aqueous organic reaction pathways is crucial toward understanding planetary scale processes such as the cycling of elements crucial for life (e.g., carbon and nitrogen). Advanced thermodynamic modeling can be utilized to determine the favorability of various organic reactions based on geologically relevant ranges of temperature and pressure, as well as compositional variables (e.g., pH). However, data that would otherwise allow for a diversity of organic compounds and environmental conditions to be modeled are sparse and rarely tested with experiments, particularly with regard to organic-nitrogen compounds. In this work, we develop a framework to estimate thermodynamic properties at ambient conditions that can then be extrapolated across ranges of temperature and pressure for aqueous primary, secondary, and tertiary amines and aminiums (protonated amines), specifically those structures containing linear alkyl chains and benzyl functional groups. We also performed hydrothermal experiments (250°C, ~40 bar) involving reactions of methylamines to test our resulting thermodynamic models, and we compare our models for other alkylamines and benzylamines to previous empirical measurements from the literature. Specifically, we use existing thermodynamic data along with our estimates at ambient conditions in combination with a variety of existing extrapolation methods related to the revised Helgeson-Kirkham-Flowers (HKF) equations of state to generate temperature- and pressure-dependent predictions of acid dissociation constants (i.e., pKa values) that strongly agree with previous empirical measurements. We use similar methods to predict product distributions for reactions involving primary, secondary, and tertiary amines/aminiums, as well as ammonia/ammonium and corresponding alcohols whose collective distributions depend on reversible substitution reactions. Our predictions are in good agreement with our experimental results involving the methylamine reaction system as well as previous experiments involving the benzylamine reaction system, for which we also produced thermodynamic estimates involving benzyl alcohol. The agreement between independent theoretical predictions and experimental measurements suggests that our estimated properties can be applied to modeling amine chemistry in other experimental and natural aqueous systems that range in temperature and pressure, providing new tools for planetary exploration.
创建时间:
2024-01-23
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4099个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0(1951-2024)

中国区域地面气象要素驱动数据集(China Meteorological Forcing Data,以下简称 CMFD)是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素,时间分辨率为 3 小时,水平空间分辨率为 0.1°,时间长度为 74 年(1951~2024 年),覆盖了 70°E~140°E,15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据,并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品,其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展,其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本,而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集,但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外,在制作 CMFD 2.0 的过程中,研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息,显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时,CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 74 年,并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同,但其有效数据扩展到了中国之外,能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用,CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量,包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外,CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术,转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中,从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7,但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变,故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致,仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新,以修正其长期趋势存在的问题。

国家青藏高原科学数据中心 收录

DAT

DAT是一个统一的跨场景跨领域基准,用于开放世界无人机主动跟踪。它提供了24个视觉复杂的场景,以评估算法的跨场景和跨领域泛化能力,并具有高保真度的现实机器人动力学建模。

github 收录

Wind Turbine Data

该数据集包含风力涡轮机的运行数据,包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态,适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。

www.kaggle.com 收录

ShapeNet

ShapeNet 是由斯坦福大学、普林斯顿大学和美国芝加哥丰田技术研究所的研究人员开发的大型 3D CAD 模型存储库。该存储库包含超过 3 亿个模型,其中 220,000 个模型被分类为使用 WordNet 上位词-下位词关系排列的 3,135 个类。 ShapeNet Parts 子集包含 31,693 个网格,分为 16 个常见对象类(即桌子、椅子、平面等)。每个形状基本事实包含 2-5 个部分(总共 50 个部分类)。

OpenDataLab 收录

Breast Cancer Dataset

该项目专注于清理和转换一个乳腺癌数据集,该数据集最初由卢布尔雅那大学医学中心肿瘤研究所获得。目标是通过应用各种数据转换技术(如分类、编码和二值化)来创建一个可以由数据科学团队用于未来分析的精炼数据集。

github 收录