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Enregistrement W3043388482 · doi:10.1139/cjc-2020-0234

Effect of glass composition on the crystallization of CePO<sub>4</sub>–borosilicate glass composite materials

2020· article· en· W3043388482 sur OpenAlexafffundvenue
Giovanni Donato, Andrew P. Grosvenor

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNuclear materials and radiation effects
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesArgonne National LaboratoryBasic Energy SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOffice of ScienceCanadian Light SourceU.S. Department of Energy
Mots-clésBorosilicate glassCrystallizationFritComposite numberCrystalliteScanning electron microscopeChemical engineeringCeramicMaterials scienceChemistryAnnealing (glass)MineralogyComposite materialMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glass–ceramic composite materials are composed of ceramic crystallites within a glass matrix. These materials have been suggested as nuclear waste forms; however, the formation of targeted crystal phases remains a challenge to utilizing these materials as waste forms. The crystallization of composite materials consisting of CePO 4 dispersed in borosilicate glass at low temperatures was investigated in this study. The basicity of the borosilicate glass matrix was decreased to favour Ce 3+ and the formation of CePO 4 at low annealing temperatures using a one-step coprecipitation method. The basicity of the glass was lowered by removing the network modifier oxides from the glass composition. The crystalline phases, Ce oxidation states, and elemental distribution in CePO 4 –borosilicate glass composite materials were studied by powder X-ray diffraction, Ce L 1 - and L 3 -edge X-ray absorption near-edge spectroscopy, and scanning electron microscopy/energy dispersive X-ray spectroscopy. Lowering the glass basicity was successful in favouring the formation of CePO 4 and had the added benefit of reducing the crystallization of unwanted crystal phases.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 GPT0,200
Écart entre enseignants0,193 · 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
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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