Diffusion mechanisms for spinel ferrite NiFe2O4 by using kinetic activation–relaxation technique
Notice bibliographique
Résumé
Mass transport in bulk spinel ferrites NiFe2O4 is studied computationally using the kinetic activation-relaxation technique (k-ART), an off-lattice kinetic Monte Carlo algorithm. Diffusion mechanisms-difficult to observe with molecular dynamics-are described by k-ART. Point defects are assumed to be responsible for ionic diffusion; thus, both cation and anion defects are investigated. This work focuses on vacancies and interstitials by comparing their properties with two Buckingham potential parameterizations: one with nominal charges and the other with partial charges. Both potentials are corrected at short distances, thus allowing interstitial diffusion and avoiding the catastrophic infinite energies appearing with Buckingham at short distances. The energy landscape along different pathways is described in detail. Both potentials predict the same mechanisms but different migration energies. Mechanisms by which a normal spinel is transformed to an inverse spinel via cation diffusion are unveiled, and diffusion coefficients are predicted. We find that interstitial Ni diffusion involves the movement of two Ni ions and that O interstitials trigger a collective diffusion of O ions, while an O vacancy diffuses by an O ion moving to the center of a cuboctahedron.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».