Resistivity of solid and liquid Fe–Ni–Si with applications to the cores of Earth, Mercury and Venus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electrical resistivity measurements of Fe–10wt%Ni–10wt%Si have been performed in a multi-anvil press from 3 to 20 GPa up to 2200 K. The temperature and pressure dependences of electrical resistivity are analyzed in term of changes in the electron mean free path. Similarities in the thermal properties of Fe–Si and Fe–Ni–Si alloys suggest the effect of Ni is negligible. Electrical resistivity is used to calculate thermal conductivity via the Wiedemann–Franz law, which is then used to estimate the adiabatic heat flow. The adiabatic heat flow at the top of Earth’s core is estimated to be 14 TW from the pressure and temperature dependences of thermal conductivity in the liquid state from this study, suggesting thermal convection may still be an active source to power the dynamo depending on the estimated value taken for the heat flow through the core mantle boundary. The calculated adiabatic heat flux density of 22.7–32.1 mW/m2 at the top of Mercury’s core suggests a chemically driven magnetic field from 0.02 to 0.21 Gyr after formation. A thermal conductivity of 140–148 Wm−1 K−1 is estimated at the center of a Fe–10wt%Ni–10wt%Si Venusian core, suggesting the presence of a solid inner core and an outer core that is at least partially liquid.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».