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Enregistrement W2036251718 · doi:10.1021/jp1034085

Fictive Temperature, Structural Relaxation, and Reality of Residual Entropy

2010· article· en· W2036251718 sur OpenAlexaff
Daisman P. B. Aji, G. P. Johari

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Dynamics and Properties
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermodynamicsResidual entropyGlass transitionSigmaEnthalpyConfiguration entropyEntropy (arrow of time)Differential scanning calorimetryAtmospheric temperature rangeMaterials scienceResidualChemistryPolymerPhysicsMathematicsQuantum mechanicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By determining the fictive temperature, Tf, in two ways from the same Cp data, we investigate whether the residual entropy, Sres, of a glass could be an artifact of using the Cp d ln(T) integral in the glass-liquid temperature range. Although the integral gives only the upper and lower limits of the real entropy change, it is still useful and is distinguished as Delta(sigma). We determine Tf(sigma) from Delta(sigma) and the usual TfH from the Cp dT integral for two metal alloy glasses, a basalt composition glass and a spray-quenched propylene glycol glass from the available data, and find that Tf9sigma is about the same as TfH within errors. To substantiate it, we report a differential scanning calorimetry study performed during cooling of the Mg65Cu25Tb10 and Pd40Ni10Cu30P20 melts and on heating their glassy states at the same rates. In addition, we simulate Cp-T plots from a known model for nonexponential, nonlinear relaxation and analyze the data. The quantity Delta(sigma) on cooling the liquid and heating the glass differs negligibly; that is, net change in a temperature cycle between glass and its melt is close to zero, a characteristic of a nearly reversible change. We conclude that spontaneous enthalpy release has little effect on the entropy change determined from the Cp d ln(T) integral and, contrary to recent suggestions, Sres is real.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations27
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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