A model to calculate the viscosity of silicate melts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Our recently developed model to describe the viscosity of binary silicate melts is extended to describe and predict the viscosities of multicomponent silicate melts. The viscosity of multicomponent melts containing no AlO1.5 is modeled to vary linearly as a function of the mole fractions of the basic oxides at constant SiO2 mole fraction. Systems containing AlO1.5 show a more or less pronounced viscosity maximum close to the charge compensating composition. This maximum is caused by some of the Al3+ taking on the same structural role as Si4+, thereby participating in the formation of the silica network. The network-forming Al3+ must remain associated with either one Na+, or two Al3+ ions must remain associated with one Mg2+ or Ca2+, in order to assure charge neutrality. To take this into account we introduce the associates NaAlO2, CaAl2O4 and MgAl2O4 that correspond to charge compensated network-forming Al3+. The Gibbs energy of formation of these associates determines the amount of Al3+ that takes on the network-forming role. We assume the effect on viscosity of network-forming Al3+ to be the same as Si4+ and optimize the Gibbs energies of the associates to reproduce the experimental viscosity data. Viscosities in ternary silicate systems without AlO1.5 are quantitatively predicted with no additional ternary model parameters. Ternary systems MeO x – SiO2 – AlO1.5 are modeled with only two temperature-independent ternary parameters per system. The model not only reproduces the magnitude of the observed viscosity maximum, but also its complex shape, asymmetry and temperature dependence.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».