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Enregistrement W3097953827 · doi:10.1007/s11663-020-01995-6

Thermodynamic Modeling of Ni-C, Co-C, and Ni-Co-C Liquid Alloys Using the Modified Quasichemical Model

2020· article· en· W3097953827 sur OpenAlexaff
Junmo Jeon, Sunyong Kwon, Daniel Lindberg, Min‐Kyu Paek

Notice bibliographique

RevueMetallurgical and Materials Transactions B · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesBusiness FinlandAalto-YliopistoAcademy of Finland
Mots-clésTernary operationThermodynamicsSolubilityGibbs free energyEnthalpyMaterials scienceTernary numeral systemAlloyPhysical chemistryChemistryMetallurgyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The strong interactions between the metallic elements and C in liquid Ni, Co, and Ni-Co alloys have been thermodynamically analyzed. The liquid solution properties in Ni-C and Co-C systems showed significant asymmetry because of the short-range ordering of C exhibited in the liquid solution. Using the modified quasichemical model in the pair approximation, the Ni-C and Co-C systems were re-optimized to simultaneously reproduce the present experimental results of the C solubility and the reported thermodynamic properties in the liquid phases. In particular, the partial enthalpy data of C in liquid Ni and Co alloys were considered for the first time on the thermodynamic assessment of Ni-C and Co-C liquid solutions. The asymmetric interpolation method was introduced to evaluate the Gibbs free energy in the ternary system based on the binary Gibbs free energies in the Ni-C and Co-C systems. The C solubility data measured in the ternary Ni-Co-C alloy melt over a wide Co concentration range were successfully reproduced without any additional ternary model parameter by considering the short-range ordering of C.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,516
Score d'incertitude au seuil0,800

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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