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Precipitation and Co-precipitation01:17

Precipitation and Co-precipitation

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Precipitation and coprecipitation methods can be used to separate a mixture of ions in a solution. In qualitative inorganic analysis, ions that form sparingly soluble precipitates with the same reagent are separated based on the differences in solubility products. For example, consider the separation of Cu(II) and Fe(II) ions by precipitation as insoluble sulfides. First, copper(II) sulfide is precipitated by the addition of acidic H2S, where the dissociation of H2S is suppressed. Adding H2S...
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Electrodeposition01:08

Electrodeposition

709
Electrodeposition is a technique used to separate an analyte from interferents by electrochemical processes. Here, the analyte is a metal ion that can be deposited on an electrode immersed in the sample solution. The electrochemical setup consists of an anode and a cathode. When an electric current is applied to the setup, oxidation occurs at the anode. At the cathode, which consists of a large metal surface, metal ions undergo reduction and deposit onto the surface.
Electrodeposition can...
709
Extraction: Advanced Methods00:56

Extraction: Advanced Methods

526
Metal ions can be separated from one another by complexation with organic ligands–the chelating agent– to form uncharged chelates. Here, the chelating agent must contain hydrophobic groups and behave as a weak acid, losing a proton to bind with the metal. Since most organic ligands used in this process are insoluble or undergo oxidation in the aqueous phase, the chelating agent is initially added to the organic phase and extracted into the aqueous phase. The metal-ligand complex is...
526
Qualitative Analysis03:46

Qualitative Analysis

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For solutions containing mixtures of different cations, the identity of each cation can be determined by qualitative analysis. This technique involves a series of selective precipitations with different chemical reagents, each reaction producing a characteristic precipitate for a specific group of cations. Metal ions within a group are further separated by varying the pH, heating the mixture to redissolve a precipitate, or adding other reagents to form complex ions.
For instance, group IV...
22.6K
Biasing of Metal-Semiconductor Junctions01:27

Biasing of Metal-Semiconductor Junctions

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Biasing metal-semiconductor junctions involves applying a voltage across the junction. Specifically, the metal is connected to a voltage source, while the semiconductor is grounded. This technique is essential for controlling the direction and magnitude of current flow in electronic devices, including diodes, transistors, and photovoltaic cells.
In Schottky junctions, where the semiconductor is n-type, applying a positive voltage to the metal relative to the semiconductor reduces its Fermi...
331
Precipitation of Ions03:11

Precipitation of Ions

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Predicting Precipitation
The equation that describes the equilibrium between solid calcium carbonate and its solvated ions is:
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Predicción de la segregación de solutos en las interfaces metal/óxido utilizando enfoques de aprendizaje automático

Yizhou Lu1, Blas Pedro Uberuaga2, Samrat Choudhury1

  • 1Department of Mechanical Engineering, University of Mississippi, University, MS 38677, USA.

Molecules (Basel, Switzerland)
|August 28, 2025
PubMed
Resumen

Este estudio combina la teoría funcional de la densidad (DFT) con el aprendizaje automático (ML) para predecir la segregación de solutos en las interfaces metal/óxido. El enfoque ML reduce significativamente el costo computacional mientras mantiene una alta precisión para predecir el comportamiento de segregación.

Palabras clave:
teoría funcional de la densidadAprendizaje automáticolas interfaces metal/óxidocomportamiento de segregación de soluto

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Área de la Ciencia:

  • Ciencias de los materiales
  • Ciencias de los materiales computacionales
  • Ciencias de la superficie

Sus antecedentes:

  • La estructura atómica y la química en las interfaces metal/óxido gobiernan las propiedades del material.
  • El estudio de interfaces semicoherentes con dislocaciones inadaptadas utilizando DFT es computacionalmente intensivo debido a los grandes recuentos de átomos.

Objetivo del estudio:

  • Para explorar el comportamiento de segregación de solutos en la interfaz Fe/Y2O3, un modelo para el revestimiento del reactor nuclear.
  • Desarrollar y validar un enfoque de aprendizaje automático (ML) combinado con cálculos DFT para predecir la segregación de solutos.
  • Identificar los factores clave que influyen en la segregación de solutos y reducir los costes computacionales.

Principales métodos:

  • Utilizó la teoría funcional de la densidad (DFT) para calcular las energías de segregación (por ejemplo, ES).
  • Modelos de aprendizaje automático (ML) desarrollados y entrenados utilizando datos ESeg derivados del DFT.
  • Factores químicos y geométricos investigados que afectan a la segregación de solutos en las interfaces metal/óxido.

Principales resultados:

  • Se han identificado los principales factores químicos y geométricos que influyen en la segregación de los solutos y sus efectos competitivos sobre el ESeg.
  • Se ha logrado una alta precisión en la predicción de la segregación de solutos en una interfaz Fe/Y2O3 específica utilizando modelos ML.
  • Capacidad demostrada de los modelos ML para predecir la segregación en una orientación de interfaz Fe/Y2O3 diferente con un coste computacional más de 45 veces menor en comparación con el DFT.

Conclusiones:

  • El enfoque combinado DFT-ML predice con precisión la segregación de solutos en las interfaces metal/óxido.
  • Los modelos ML reducen significativamente el gasto computacional de estudiar interfaces complejas.
  • Esta metodología ofrece una herramienta poderosa para comprender y diseñar materiales para aplicaciones como el revestimiento nuclear.