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Enregistrement W2075790984 · doi:10.2495/td100161

Plasma Electrolytic Oxidation (PEO) coatings on a zirconium alloy for improved wear and corrosion resistance

2010· article· en· W2075790984 sur OpenAlexaff
Yuzhe Chen, Xueyuan Nie, D. O. Northwood

Notice bibliographique

RevueWIT transactions on engineering sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNuclear Materials and Properties
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePlasma electrolytic oxidationCorrosionMetallurgyScanning electron microscopeMicrostructureOxideAlloyCoatingAutoclaveZirconium alloyElectrolyteComposite materialElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zr oxide coatings were deposited using plasma electrolytic oxidation (PEO) on Zr-2.5wt%Nb (Zr-2.5Nb)alloy, which is currently used for pressure tubes in the CANDU nuclear reactor.The effects of two PEO processing factors, electrolyte concentration and current density, on the microstructure and properties of the coatings were systematically investigated.The coating morphology and chemical composition were determined using scanning electron microscopy (SEM) and energy dispersive X-ray analysis (EDX).Potentiodynamic polarization corrosion testing was used to examine the corrosion resistance of the coatings in a dilute aqueous, LiOH solution.Pin-on-disc wear tests were performed under dry and lubricated sliding conditions.SEM was also used to characterize the wear traces on the coated and uncoated surfaces.A 30-day autoclave experiment was carried out to study the corrosion performance of the Zr-2.5Nbsubstrate, PEO coatings and a commercial autoclaved black oxide coating.Based on the results of this research, recommendations are made as to processing parameters for the production of oxide coatings with improved wear and corrosion resistance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,195 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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