Review and perspective on polyhedron model for estimating thermodynamic properties of oxides
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Knowledge of thermodynamics and phase equilibria of oxidic materials is crucial for advancement in the field of ceramics and glass. With the development of computational thermodynamics, predicting phase diagrams and chemical reactions of multicomponent systems has become possible. However, there are still plenty of oxides, the thermodynamic properties of which have not been identified due to the challenges in conducting experiments. Therefore, a key to the advancement in thermodynamic modeling would be to develop a universal model that can be used to estimate the thermodynamic properties of oxides with reliable extrapolation capacity. Atomistic (or molecular) scale models are still insufficient in predicting the thermodynamic properties of oxides at any scale. Alternatively, among group contribution–based methods, the polyhedron model has presented its potential in the estimation of the thermodynamic properties of ionic crystals. However, this model still demands improvements that increase the model's accuracy and extrapolation capacity. In this paper, the background and the state‐of‐the‐art of polyhedron model will be presented together with its strengths and shortcomings. Subsequently, it will be briefly discussed how the field of artificial intelligence could be exploited to devise the next generation of the polyhedron model, the modified polyhedron model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».