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Enregistrement W2018005996 · doi:10.1115/ipc2002-27098

Microstructure/Property Examination of Weld HAZ in Grade 100 Microalloyed Steel

2002· article· en· W2018005996 sur OpenAlexaff
Kioumars Poorhaydari, B.M. Patchett, Douglas G. Ivey

Notice bibliographique

Revue4th International Pipeline Conference, Parts A and B · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrostructureMaterials scienceWeldingMicroalloyed steelHeat-affected zoneMetallurgyIndentation hardnessGrain sizeOptical microscopeComposite materialScanning electron microscopeAustenite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The weld thermal cycle in microalloyed pipeline and structural steels results in significant changes in microstructure and, consequently, mechanical properties of the weld heat-affected zone (HAZ). To have better control of the properties of the HAZ, knowledge of these changes and correlation with mechanical property variations is required. The first step in achieving this is to construct a methodology to examine different regions of the HAZ thoroughly, so that important characteristics such as grain size, microstructure, precipitate type and distribution, and mechanical properties are determined. The next step would be using this methodology to examine different regions of the HAZ under different welding conditions (the most important of which is heat input) and therefore to understand the effects of the welding process. In this paper, a methodology for studying HAZ microstructure/property relationships is demonstrated for a Grade 100 microalloyed steel welded autogenously (no filler metal). Microhardness measurements are used to assess the mechanical property variation across the HAZ. Optical microscopy (OM) and transmission electron microscopy (TEM) are used for grain structure examination and precipitate analysis. The relationship between microstructure and mechanical properties, with emphasis on precipitate reactions, is presented for different regions 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil0,869

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)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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