氧化镁和铼压标不确定度量化研究:基于贝叶斯统计方法
简介：静高压实验中精确的压力测量依赖于标准材料的物态方程,而物态方程参数的不确定度会显著影响压力预测的准确性.以氧化镁(MgO,B1 相)和铼(Re,密排六方相)为研究对象,采用贝叶斯统计方法与马尔可夫链蒙特卡罗模拟技术,系统量化了其在金刚石对顶砧实验中的压力预测不确定度.通过均匀分布先验和正态似然函数构建贝叶斯框架,整合了多组实验数据进行参数校准.结果表明,贝叶斯统计方法成功量化了物态方程参数的后验分布,并揭示了参数间的强相关性,如 MgO的 Grüneisen参数与初始体积呈负相关,Re的体模量与Grüneisen参数呈正相关.MgO和Re的压力预测不确定度随着压力升高而显著增大;Re的压力预测不确定度随温度升高而显著增大,MgO则没有明显规律.研究结果为提升高压实验压力测量精度提供了具有不确定度的压标,可为提升材料科学和地球物理研究中的实验数据可靠性提供重要参考.展开
学者：戴飞凡向士凯李威威张睿智张建罗国强武润咸蕴庭
关键词：贝叶斯统计方法马尔科夫链蒙特卡罗物态方程不确定度量化
在线出版日期：2026-01-12 （网站首发日期）
