Notice bibliographique
Résumé
A state-of-the-art thermodynamic database has been developed for multicomponent oxide systems. It can be used in combination with FactSage software to calculate the properties of metallurgical slags, glasses, ceramics, refractories, minerals, cements, etc. The database has been developed by collecting all available structural, thermodynamic, and phase equilibria data for a particular chemical system, critical evaluation of this information, developing a thermodynamic model for each solution phase and optimization of model parameters to reproduce the experimental data. Then the models are used to estimate the thermodynamic properties of multicomponent solutions from the properties of lower-order subsystems. Oxide phases often exhibit complex structures and strong interactions between components, which require more sophisticated models than are normally used, for example, for metal alloys. Short-range ordering is rather common and random mixing is often not a good approximation. The models for multicomponent liquid and solid solutions have been developed within the Modified Quasichemical Formalism and Compound Energy Formalism. Optimized model equations are consistent with thermodynamic principles and fully characterize a chemical system, requiring much less experimental work to achieve this goal since only a few measurements are needed in higher-order systems to validate the model estimates. The database can be readily used in conjunction with the FactSage Gibbs energy minimization software to calculate any stable or metastable phase equilibria and phase diagrams. The present article outlines the major components and phases that are currently available in the oxide database, as well as the most important features of the models that have been developed. The model and database have also been developed for the viscosity of oxide melts and glasses. The model links the viscosity to the structure of the liquid phase, which is estimated using the thermodynamic database.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».