Evolution of red ceramic pigments: from hazardous compounds to environmentally friendly alternatives
Notice bibliographique
Résumé
Synthesis of red ceramic pigments is a challenging task in the ceramic industry. Most classic reds are based on severely toxic materials including lead, arsenic, mercury, selenium, and cadmium, which are forbidden in many countries. On the other hand, the red color is super sensitive to the synthesis parameters, heat treatment conditions (atmosphere and temperature), particle size, etc. Therefore, achieving a bright true red shade and its stability at high temperatures is crucial. There has been a massive attempt to find a sustainable high-temperature resistant alternative for these hazardous compounds. Iron oxide is one of the first red pigments in history, but it cannot produce a bright red shade and its color is mostly red-brown. Ce2S3 is another red pigment with a beautiful red color. But it cannot stand the temperature above 350 °C in an oxidizing atmosphere. Doping lanthanides in the perovskites or entrapping the toxic beautiful chromophores in the core-shell structures are among the strategies to achieve safe bright red pigments. This review outlines the recent progress of hazardous classic reds to environmentally friendly ceramic red pigments. Various compounds and dopants, applied to develop sustainable reds, from simple iron-oxides to composites, solid solutions, core-shell structures, or even purified wastes have been covered in this review.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».