A rheological model for glassforming silicate melts in the systems CAS, MAS, MCAS
Notice bibliographique
Résumé
Viscosity is the single most important property governing the efficacy, rates, and nature of melt transport. Viscosity is intimately related to the structure and thermodynamics properties of the melts and is a reflection of the mechanisms of single atoms slipping over potential energy barriers. The ability to predict melt viscosity accurately is, therefore, of critical importance for gaining new insights into the structure of silicate melts. Simple composition melts, having a reduced number of components, offer an advantage for understanding the relationships between the chemical composition, structural organization and the rheological properties of a melt. Here we have compiled a large database of ∼970 experimental measurements of melt viscosity for the simple chemical systems MAS, CAS and MCAS. These data are used to create a single chemical model for predicting the non-Arrhenian viscosity as a function of temperature ( T ) and composition ( X ) across the entire MCAS system. The T -dependence of viscosity is accounted for by the three parameters in each of the model functions: (i) Vogel–Fulcher–Tamman (VFT); (ii) Adam–Gibbs (AG); and (iii) Avramov (AV). The literature shows that, in these systems, viscosity converges to a common value of the pre-exponential factors ( A ) that can be assumed to be independent of composition. The other two adjustable parameters in each equation are expanded to capture the effects of composition. The resulting models are continuous across T – X space. The values and implications of the optimal parameters returned for each model are compared and discussed. A similar approach is likely to be applicable to a variety of non-silicate multicomponent glassforming systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».