Enhancing Corrosion Resistance of Stainless Steel 304 Using Laser Surface Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Stainless steel AISI 304 was laser treated to enhance corrosion resistance and improve surface properties. . This alloy has many applications in auto industry (car body,) as well as oil and gas industry. Different conditions were applied in the laser surface treatment, namely: laser power density, scan speed, distance between paths, medium gas (air, argon and nitrogen). After laser treatment, the samples microstructures were investigated using optical microscope to examine micro structural changes due to laser irradiation. Specimen surfaces were investigated using XRD, SEM and EDAX before and after laser treatment to examine the surface composition changes brought by laser irradiation. Results showed that laser irradiation enhances the corrosion resistance of AISI 304 Stainless steel to a large extent. Corrosion rates as low as 0.011 mpy for laser treated samples were obtained in comparison to 0.952 mpy obtained for the untreated samples. Superior pitting corrosion resistance was obtained under specific treatment conditions. The enhancement of corrosion resistance depends on the laser irradiation conditions. The corrosion protection afforded by laser treatment is attributed mainly to the grain refinement of the top surface layer. This layer is found to consist of nano-scale grains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».