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Enregistrement W2890426766 · doi:10.1063/1.5047465

Glass forming phase diagram and local structure of Kob–Andersen binary Lennard-Jones nanoparticles

2018· article· en· W2890426766 sur OpenAlexafffund
Zhongquan Chen, Weikai Qi, Richard K. Bowles

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Dynamics and Properties
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompute Canada
Mots-clésAmorphous solidNanoparticlePhase diagramPair distribution functionAtom (system on chip)Molecular dynamicsMaterials scienceGlass transitionCrystallizationChemical physicsMole fractionPhase (matter)Radial distribution functionLennard-Jones potentialThermodynamicsCrystallographyChemistryNanotechnologyPhysical chemistryPolymerComputational chemistryOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular dynamics simulation is used to study glass formation in Kob–Andersen binary Lennard-Jones nanoparticles and determine the glass forming phase diagram for the system as a function of composition. The radial distribution function, a Steinhardt bond–orientational order parameter, and favored local structure analysis are used to distinguish between glassy and ordered systems. We find that surface enrichment of the large atoms alters the nanoparticle core composition, leading to an overall shift of the glass forming region to lower small atom mole fractions, relative to the bulk system. At small atom mole fraction, xB = 0.1, the nanoparticles form a solid with an amorphous core, enriched with the small atoms, surrounded by a partially ordered surface region, enriched with the large atom component. The most disordered glass nanoparticles occur at xB ≈ 0.3, but the surface–core enrichment leads to the crystallization of the nanoparticle to the CsCl crystal above xB ≈ 0.35, which is lower than observed in the bulk. The glass transition temperatures of the nanoparticles are also significantly reduced. This allows the liquid to remain dynamic to low temperatures and sample the low energy inherent structure minima on the potential energy surface containing a high abundance of favoured local structures.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,214

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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