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Enregistrement W1993075055 · doi:10.1115/ipc2014-33668

A New Approach Using EBSD to Quantitatively Distinguish Complex Transformation Products Along the HAZ in X80 Linepipe Steel

2014· article· en· W1993075055 sur OpenAlexafffund
Jennifer M. Reichert, Matthias Militzer, Warren J. Poole, Laurie Collins

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensEVRAZ (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBainiteElectron backscatter diffractionMaterials scienceAusteniteMetallurgyMicrostructureWeldingWeldabilityHeat-affected zoneComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

State-of-the-art linepipe steels are microalloyed low-carbon steels that combine high strength and fracture toughness with good weldability. During welding of pipe sections the heat affected zone (HAZ) experiences rapid thermal cycles resulting in a graded microstructure that can be significantly different from that of the base metal. In particular a variety of bainitic microstructures can form in the HAZ. Depending on the type of bainite mechanical properties may be improved or may lead to poor fracture resistance and be detrimental to the overall HAZ performance. Optical microscopy is not sufficient to differentiate bainitic morphologies which vary with the transformation temperature. The investigated X80 linepipe steel also contains retained austenite at room temperature. Based on the retained austenite it is possible to characterize the orientation relationship (OR) between austenite and the transformation products. It is found that bainite shows an orientation relationship near Kurdjumov-Sachs with the prior austenite. Variant selection is related to the driving force for the bainite reaction and hence depends on the transformation temperature. In the current study Electron BackScatter Diffraction (EBSD) mapping is used to characterize transformation products based on their orientation relationship. This approach offers a quantitative way to determine volume fractions of different types of bainite in complex HAZ microstructures which is necessary to establish structure-property relationships of the HAZ.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,763
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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