Classical nucleation theory with a radius-dependent surface tension: A two-dimensional lattice-gas automata model
Notice bibliographique
Résumé
The constant surface tension assumption of the Classical Nucleation Theory (CNT) is known to be flawed. In order to probe beyond this limitation, we consider a microscopic, two-dimensional Lattice-Gas Automata (LGA) model of nucleation in a supersaturated system, with model input parameters E(ss) (solid particle-to-solid particle bonding energy), E(sw) (solid particle-to-water bonding energy), η (next-to-nearest-neighbor bonding coefficient in solid phase), and C(in) (initial solute concentration). The LGA method has the advantages of easy implementation, low memory requirements, and fast computation speed. Analytical results for the system's concentration and the crystal radius as functions of time are derived and the former is fit to the simulation data in order to determine the equilibrium concentration. The "Mean First-Passage Time" technique is used to obtain the nucleation rate and critical nucleus size from the simulation data. The nucleation rate and supersaturation data are evaluated using a modification to the CNT that incorporates a two-dimensional radius-dependent surface tension term. The Tolman parameter, δ, which controls the radius dependence of the surface tension, decreases (increases) as a function of the magnitude of E(ss) (E(sw)), at fixed values of η and E(sw) (E(ss)). On the other hand, δ increases as η increases while E(ss) and E(sw) are held constant. The constant surface tension term of the CNT, Σ(0), increases (decreases) with increasing magnitudes of E(ss) (E(sw)) at fixed values of E(sw) (E(ss)) and increases as η is increased. Σ(0) increases linearly as a function of the change in energy during an attachment or detachment reaction, |ΔE|, however, with a slope less than that predicted for a crystal that is uniformly packed at maximum density. These results indicate an increase in the radius-dependent surface tension, Σ, with respect to increasing magnitude of the difference between E(ss) and E(sw).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».