Effect of pre‐oxidation on coke formation and metal dusting of electroplated Ni<sub>3</sub>Al–CeO<sub>2</sub>‐based coatings in CO–H<sub>2</sub>–H<sub>2</sub>O
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pre‐oxidation was introduced to improve the resistance of electroplated pure, 5 µm CeO2‐dispersed, and 9–15 nm CeO2‐dispersed Ni3Al coatings to coke formation and metal dusting in 24.4%CO–73.3%H2–2.3%H2O at 650 °C. Coke formation and metal dusting of pre‐oxidized Ni3Al‐based coatings were retarded up to 200 h owing to a thin Al2O3 scale induced during pre‐oxidation. The long‐term effectiveness of pre‐oxidation nonetheless depended on the integrity of Al2O3 scale. The pure Ni3Al coating suffered severe spallation after pre‐oxidation and thereby showed the worst long‐term resistance. Two pre‐treated 9–15 nm CeO2‐dispersed Ni3Al coatings exhibited the best long‐term resistance to carbon attack because nano‐CeO2 particles maintained a full coverage of Al2O3 scale on the coatings. Two 5 µm CeO2‐dispersed Ni3Al coatings showed significant spallation after pre‐oxidation because of an overdoping effect and experienced coke formation and metal dusting during long‐term exposure.
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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 ».