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Enregistrement W3163535783 · doi:10.1021/acs.jpcc.1c01740

How Microscopic Features of Mineral Surfaces Critically Influence Heterogeneous Ice Nucleation

2021· article· en· W3163535783 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiquenanoparticles nucleation surface interactions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research BoardNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNucleationIce nucleusIce crystalsGibbsiteChemical physicsKaoliniteMineralHematiteMicaAmorphous iceMaterials scienceMineralogyMuscoviteCrystallographyChemistryQuartzPhysicsComposite materialMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heterogeneous ice nucleation is an important process in environmental, biological, and atmospheric science. A variety of mineral, organic, and biological materials function as ice nucleating particles (INPs). A major aim of the current research is to determine exactly why and how ice nucleates on certain surfaces but not on others. The lattice match to ice and the atomistic surface morphology have both emerged as important factors, but how these factors interact, and which aspects play a vital role in ice nucleation, is not yet understood. This is the central question addressed in the present paper. We focus on four atmospherically relevant minerals: kaolinite, α-alumina, gibbsite, and hematite. These minerals are structurally similar, but the former pair are excellent INPs, while the latter pair are not. These four minerals provide an opportunity to systematically examine how details of lattice match and/or surface morphology favor or inhibit ice nucleation. We use molecular simulations to examine the interaction of a realistic water model with protonated (001) mineral surfaces. As expected from earlier simulations, ice nucleates via the basal plane for α-alumina, but via the primary prism face for kaolinite. Ice nucleation was not observed for gibbsite and hematite, consistent with experiment. To analyze water structure in the surface layers, we introduce a two-dimensional (2D) lattice perspective. Basal and prism face ice bilayers can be decomposed into two, 2D lattices (triangular for basal, rectangular for prism), and a surface must stabilize both 2D lattices of a bilayer to initiate ice nucleation. We define a 2D lattice mismatch parameter, which, unlike the conventional lattice mismatch criterion, is sensitive to the atomistic structure of a surface. Combining this approach with simulations involving scaled lattices, we clearly show how lattice match, and, more importantly, details of the surface morphology determine the wide range of ice nucleating activity displayed by the four minerals. We believe that the approach followed in this paper will contribute to the general understanding and prediction of ice nucleation (or lack thereof) by other surfaces. Ice nucleation by β-AgI and PbI2, and the absence of nucleation by the mineral boehmite are briefly discussed from a 2D lattice perspective.

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.

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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,228

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,228 · 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