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Enregistrement W4388826017 · doi:10.1021/acs.iecr.3c02723

Speciation and Phase Equilibria of Aqueous Boric Acid and Alkali Metal Borates from Ambient to Hydrothermal Conditions: A Comprehensive Thermodynamic Model

2023· article· en· W4388826017 sur OpenAlexafffund
Peiming Wang, Andrzej Anderko, Peter R. Tremaine

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueChemical and Physical Properties in Aqueous Solutions
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaElectric Power Research Institute
Mots-clésBoric acidAlkali metalBoronSolubilityChemistryInorganic chemistryElectrolyteAqueous solutionGibbs free energyThermodynamicsPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To address the needs for thermodynamic simulation of nuclear power reactor chemistry, geothermal fluid chemistry, and critical materials (Li, B) recovery processes from brines, a comprehensive model has been developed for simultaneous phase equilibrium and speciation calculations. The new model extends a previously developed model for boric acid and selected borates (Wang, P.; Kosinski, J., J.; Lencka, M., M.; Anderko, A.; Springer, R., D. Thermodynamic modeling of boric acid and selected metal borate systems. Pure & Applied Chemistry, 2013, 85, 2117) by utilizing detailed speciation results from recent electrical conductivity measurements in dilute solutions of boric acid and alkali metal borates and quantitative Raman spectroscopic studies at moderate concentrations. For this purpose, the Mixed-Solvent Electrolyte (MSE) framework has been adopted and parametrized for systems containing boric acid, lithium borate, sodium borate, and potassium borate by incorporating the new speciation data together with vapor–liquid equilibrium and solid solubility data. The MSE model combines a treatment of standard-state properties of simple and complex aqueous species with an excess Gibbs energy model that is valid up to solid–liquid saturation or the fused electrolyte limit. This approach ensures the correct prediction of the formation of experimentally identified polyborate species, while reproducing extensive experimental solubility and vapor–liquid equilibrium data. The model has been validated for the B 2 O 3 + H 2 O, Li 2 O + B 2 O 3 + H 2 O, Na 2 O + B 2 O 3 + H 2 O, and K 2 O + B 2 O 3 + H 2 O systems at temperatures up to 623 K at widely varying alkali metal/boron ratios. In particular, the model aligns with the new experimental speciation results to provide reliable predictions under the conditions of pressurized water reactors for nuclear power generation.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,456
Score d'incertitude au seuil0,866

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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