Literature mining for alternative cementitious precursors and dissolution rate modeling of glassy phases
Literature mining for alternative cementitious precursors and dissolution rate modeling of glassy phases
复制标题
替代胶凝前体的文献挖掘和玻璃相溶解速率建模
DOI：
10.1111/jace.17631
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发表时间：
2021
影响因子：
3.9
通讯作者：
Olivetti, Elsa A.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Uvegi, Hugo;Jensen, Zach;Hoang, Trong Nghia;Traynor, Brian;Aytaş, Tunahan;Goodwin, Richard T.;Olivetti, Elsa A.
为减少与水泥和混凝土生产相关的碳足迹所做的努力产生了许多有前途的低排放替代品。尽管如此，研究仍然强调了一小部分潜在有用的前体材料。以扩大前体池的目标，这项工作提出了并行文献挖掘和速率建模活动的结果。作为文献挖掘的结果，具有适当的SiO2，Al 2 O3和CaO浓度的材料被组装成一个全面的，有代表性的三元图。从7000篇期刊论文中提取了23000多条材料，并从6000篇论文中自动分类了7500条材料，其中80 ≤ SiO2+ Al 2 O3 + CaO ≤105 wt%。监督和半监督模型均用于玻璃质材料的溶解速率预测，所有模型均来自单个数据集（n = 802，报告了105种不同玻璃的溶解速率）。监督建模利用线性和决策树回归来确定最能预测溶出速率的特征，导致速率与pH值、温度倒数（1/K）和每个四面体的非桥接氧（NBO/T）之间的对数线性关系。观察到半监督建模对更广泛的特征包含更稳健，提供了类似的预测能力，具有相对较大的描述性特征集。最重要的是，结果表明，根据来自不同科学界的数据训练的模型具有足够的预测性（RMSE ≥ 1），特别是在与水泥和碱活化界相关的pH ≥7条件下。
Efforts to reduce the carbon footprint associated with cement and concrete production have resulted in a number of promising lower‐emission alternatives. Still, research has emphasized a small subset of potentially useful precursor materials. With the goal of expanding the precursor pool, this work presents results of parallel literature mining and rate modeling activities. As a result of literature mining, materials with appropriate SiO2, Al2O3, and CaO concentrations were assembled into a comprehensive, representative ternary diagram. 23 000+ materials were extracted from 7000 journal articles, and 7500 materials from 6000 articles with 80 ≤ SiO2+ Al2O3+ CaO ≤105 wt% automatically classified. Both supervised and semi‐supervised models were used for dissolution rate prediction of glassy materials with all models pulling from a single data set (n = 802 reported dissolution rates from 105 different glasses). Supervised modeling utilized linear and decision tree regressions to determine features most predictive of dissolution rate, resulting in log‐linear relationships between rate and pH, inverse temperature (1/K), and non‐bridging oxygen per tetrahedron (NBO/T). Semi‐supervised modeling was observed to be more robust to broader feature inclusion, providing similar predictive ability with a relatively larger set of descriptive features. Most importantly, results indicated that models trained on data from disparate scientific communities were adequately predictive (RMSE ≈ 1), particularly under pH ≥7 conditions relevant to the cement and alkali activation communities.
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