Aqueous dissolution of Li-Na borosilicates: Insights from machine learning and experiments
Aqueous dissolution of Li-Na borosilicates: Insights from machine learning and experiments
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硼硅酸锂钠的水溶解：来自机器学习和实验的见解
DOI：
10.1016/j.jnoncrysol.2023.122630
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发表时间：
2023
影响因子：
3.5
通讯作者：
Goût T
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Goût T
以前获得的数据可以用于预测玻璃溶解动力学，但需要评估机器学习方法的应用。在此，通过SEM-EDS、NMR和拉曼光谱研究了两种Li-Na硼硅酸盐“基础玻璃”在40 ° C和90 °C下的溶解过程。当考虑其他标准化释放作为特征时，硼和钠的机器学习预测非常出色。然而，外推训练特征空间产生了较差的性能，并且由于没有纳入废物元素，导致低估了预测的长期锂和硅释放。观察到MW比Mff-1/2 Li更快的溶解动力学，但Mff-1/2 Li凝胶层在40 °C下捕获更多的水。虽然BO 3环在90 °C下优先浸出，但在40 °C下BO 3的表面富集表明[BO 4]−在溶解之前转化。结果与在40 °C下显著的相互扩散和在90 °C下超过7天的界面偶联溶解沉淀一致。
Previously acquired data could be utilised in predicting glass dissolution kinetics at long times, but the application of machine learning methods needs to be assessed. Here, the dissolution processes of two Li-Na borosilicate ‘base glasses’ at 40 and 90 °C were investigated by SEM-EDS, NMR and Raman spectroscopy. Boron and sodium machine learning predictions were excellent when considering other normalised releases as features. However, extrapolating the training feature space yielded poorer performance and the absence of incorporated waste elements resulted in underestimated predicted long-term lithium and silicon releases. Faster dissolution kinetics were observed for MW than MW-½Li but the MW-½Li gel layer at 40 °C trapped more water. Whilst BO3rings leached preferentially at 90 °C, surface enrichment of BO3at 40 °C suggested [BO4]−transformed prior to dissolution. Results were consistent with interdiffusion being significant at 40 °C and interface-coupled dissolution precipitation beyond 7 days at 90 °C.
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影响因子：
3.1
作者：
P. Rautiyal;G. Gupta;R. Edge;L. Leay;A. Daubney;M. Patel;A. H. Jones;P. Bingham
通讯作者：
P. Rautiyal;G. Gupta;R. Edge;L. Leay;A. Daubney;M. Patel;A. H. Jones;P. Bingham
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--
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