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Record W7002183126

Modélisation thermodynamique de systèmes contenant l'arsenic, le soufre et des métaux de transition

2023· other· fr· W7002183126 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2023
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsStatistical analysisLow energyNew energy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

RÉSUMÉ: L’exploitation excessive des gisements de grade élevé cause progressivement leur épuisement. Cela pousse à l’extraction des minerais complexes contenant une plus forte teneur d’arsenic. La variation dans la composition des minerais cause des problèmes majeurs de contamination par l'arsenic durant leurs traitements dans les procédés de pyrométallurgie. L’utilisation de l’arsenic dans l’industrie des électroniques constitue également une source de contamination durant le recyclage des appareils contenant cet élément toxique, durant l’élimination de ces appareils par incinération ou même après leur élimination directe dans les décharges. Puisqu’il est prévu que les changements climatiques impacteront considérablement la mobilité de l’arsenic, les risques liés à son émission ne vont que s’amplifier. Quelques technologies sont employées par les industries pour diminuer leurs émissions d’arsenic, mais elles ne sont pas suffisantes pour contrôler le problème. Pour réussir à développer des technologies efficaces, il est essentiel de combler le manque dans la compréhension des interactions entre les éléments que l’on retrouve généralement associés à l’arsenic. Dans ce projet de recherche, la thermodynamique computationnelle est utilisée pour examiner le comportement de l’arsenic et de ses différentes interactions avec le soufre et quelques métaux de transition et pour développer une base de données. Les systèmes binaires et ternaires sont modélisés avec le logiciel FactSageTM en utilisant la méthode CALPHAD. Le modèle Quasichimique modifié (MQM) par approximation des paires est utilisé pour modéliser les phases liquides et le Compound Energy Formalism (CEF) est utilisé pour modéliser les solutions solides. Les évaluations thermodynamiques et les optimisations sont effectuées pour la première fois pour les systèmes As-Cd, As-Co, Ag-As-S, As-Cd-Zn et As-Fe-S pour toutes les gammes de composition. Une réévaluation des systèmes binaires Ag-As, Ag-S, As-Fe, As-S et As-Zn est aussi réalisée, offrant des améliorations significatives par rapport aux modélisations antérieurs. Les résultats de toutes les optimisations ont permis la reproduction des propriétés thermodynamiques et des données des diagrammes de phases à l’intérieur des marges d’incertitudes expérimentales. Les résultats ont également permis la prédiction des équilibres de phases impliqués dans les systèmes étudiés. Les résultats obtenus ont aussi démontré l’intérêt d’examiner l’effet de la polymérisation de l’arsenic liquide dans le modèle. Cela impliquerait d’investiguer l’utilisation d’un modèle thermodynamique amélioré pour les phases liquides dans de prochains travaux afin de considérer les formes polymérisées de l’arsenic. ABSTRACT: The excessive exploitation of high-grade deposits is gradually causing their depletion. This leads to the extraction of complex ores that contain high arsenic contents. This variation in composition causes major arsenic contamination problems during the processing of ores in many pyrometallurgical processes. The use of arsenic in the electronics industry also constitutes a source of contamination during the recycling of devices containing this toxic element, during the disposal of these devices by incineration or even after their direct disposal in landfills. Since it is expected that climate change will impact the mobility of arsenic, the risks associated with its emission will only increase. Some technologies are employed by the industries to reduce their arsenic emissions, but they are not sufficient to control the problem. To succeed in developing effective technologies, it is essential to fill the gap in understanding the interactions between the elements that are usually associated to arsenic. In this research project, computational thermodynamics is used to examine the behavior of arsenic and its various interactions with sulfur and some transition metals and to develop a database. Binary and ternary systems are modeled with the FactSageTM software using the CALPHAD method. The Modified Quasichemical Model (MQM) by pair approximation is used to model liquid phases and the Compound Energy Formalism (CEF) is used to model the solid solutions. Thermodynamic evaluations and optimizations are performed for the first time for As-Cd, As-Co, Ag-As-S, As-Cd-Zn and As-Fe-S systems for all composition range. A reassessment of the binary systems Ag-As, Ag-S, As-Fe, As-S and As-Zn is also performed, offering significant improvements over earlier models. The results of all optimizations allowed the reproduction of thermodynamic properties and phase diagram data within experimental uncertainty limits. The results also allowed the prediction of the phase equilibria involved in the systems studied. The results obtained also demonstrated the interest of examining the effect of arsenic polymerization in the model. This would involve investigating the use of an improved thermodynamic model for the liquid phases in future work to consider polymerized forms of arsenic.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.021
Threshold uncertainty score0.042

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.244
Teacher spread0.227 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2023
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