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New Phases in the Mg-Al-Sr System

2007· article· en· W2168587755 sur OpenAlexafffund
Mamoun Medraj, Mohd Parvez, Elhachmi Essadiqi, Jian Li

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Alloys: Properties and Applications
Établissements canadiensNatural Resources CanadaConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIntermetallicMaterials scienceElectron microprobeSolubilityEnthalpyScanning electron microscopeTernary operationMicrostructurePhase (matter)Analytical Chemistry (journal)MagnesiumStrontiumDifferential scanning calorimetryPhase diagramTernary numeral systemMetallurgyThermodynamicsPhysical chemistryChemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work presents experimental investigation of 14 different alloys with differential scanning calorimetery (DSC), scanning electron microscopy/energy dispersive spectrometer (SEM/EDS) analysis, quantitative electron probe micro-analysis (EPMA) and X-ray diffraction (XRD) techniques to identify the phases in the Mg-Al-Sr system and to determine their compositions. DSC has permitted real time measurement of the phase changes involved in these systems. The temperature ranges for the phase transformations and enthalpy of melting and enthalpy of formation of the compounds are reported. Comparison between these results and the thermodynamic findings has been discussed. The microstructure of the Mg-Al-Sr-based alloys is primarily dominated by (Mg) and (Al4Sr). The plate-like structure has been identified as Al4Sr. A new ternary intermetallic with chemical composition of 69.9 ± 1.5 at.% magnesium, 19.3 ± 2.0 at.% aluminum and 8.7 ± 0.6 at.% strontium has been identified in three different alloys. This phase was characterized as a large precipitate. Three ternary solid solutions have been observed. The solubility ranges of Al in Mg38Sr9 and Mg17Sr2 are 12.5 and 8.5 at.%, respectively, whereas the solubility of Mg in Al4Sr compound is found to be 23 at.% in the investigated samples. Further, Mg was found to dissolve 11.4 at.% Al at room temperature.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,251 · 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.

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

Citations3
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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