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Enregistrement W2153665374 · doi:10.1002/maco.200503900

Hot erosion wear and carburization in petrochemical furnaces

2006· article· en· W2153665374 sur OpenAlexfundno aff
R.L. Deuis, A.M. Brown, S. A. Petrone

Notice bibliographique

RevueMaterials and Corrosion · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésMaterials scienceMetallurgyCoatingMicrostructureAlloyErosionPetrochemicalCorrosionComposite materialWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High temperature alloy stainless steels used in olefins manufacturing furnaces are exposed to extreme environmental degradation processes inclusive of carburization, oxidation and hot erosion wear. A study was undertaken to understand the hot erosion wear phenomenon in relation to substrate composition, atmosphere, temperature, time and the influence of carburization. An erosion wear test rig was designed and constructed to simulate the wear degradation process up to 1200°C. Results have shown a surprising relationship between erosion wear rate and temperature for the most prominent stainless steel alloy used in the industry. A novel coating technology was developed for mitigation that enables the non‐line‐of‐sight application of protective macro‐coatings typically 1 to 5 mm in thickness. Stainless steel coupons treated with these macro‐coatings have exhibited an enhanced resistance to both oxidation and carburization. These macro‐coatings also provide superior hot erosion wear resistance as compared to the uncoated stainless steel. A thorough examination of the microstructure and micro‐mechanical properties of the coatings is presented. Targeted applications include petrochemical furnace fittings (return bends), thermo‐wells and transfer‐line‐exchanger (TLE) surfaces. Commercial furnace trials of the prototype products have been initiated with some prototypes in field trials for over 18 months. Results of both laboratory accelerated testing and field evaluation will be discussed.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,351

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations5
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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