Speciation and Phase Equilibria of Aqueous Boric Acid and Alkali Metal Borates from Ambient to Hydrothermal Conditions: A Comprehensive Thermodynamic Model
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».