Modified polyhedron model for predicting standard enthalpy of formation and entropy of mixed oxides
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Notice bibliographique
Résumé
Thermodynamic modeling of oxidic systems is crucial in advancing various fields of science and technology . Polyhedron Model (PM) estimates the standard enthalpy of formation and entropy of mixed oxides via the linear summation of the thermodynamic properties of constituent polyhedra. Each polyhedron consists of a centered cation with neighboring oxygen anions; hence, the model accounts for the interaction between anions and cations. While second-order transitions have been considered in previous iterations of the model, the PM has certain shortcomings, including neglect of variations in polyhedron volume, polyhedron distortion, inter-polyhedron linkage, and second nearest-neighbor or higher-order interactions, which are not negligible. The present work introduces the Modified Polyhedron Model (MPM), which aims to incorporate these contributions through a neural network (NN) model to improve the accuracy of predictions for standard enthalpy of formation ( Δ H 298 K o ) and standard entropy ( S 298 K o ). This is possible by using the residuals from the PM as inputs to the NN model, whose outputs are the calculated thermodynamic properties of compounds. The dataset consists of 155 compounds in the Li-Na-K-Ca-Mg-Mn-Fe-Al-Ti-Si-O system, classified by 20 polyhedra. The MPM considerably reduces the error in predicting enthalpy of formation and entropy, improving the alignment with experimental values across most analyzed compounds in comparison with the PM. These results suggest that the MPM can significantly improve the predictability of thermodynamic properties for mixed oxides .
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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 | 0,001 | 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.
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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 découle