Effect of Thermal Pretreatment on the Corrosion of Stainless Steel in Flowing Supercritical Water
Notice bibliographique
Résumé
The effect of high-temperature microstructure degradation (thermal ageing) on the corrosion resistance of austenitic stainless steels in supercritical water (SCW) was evaluated in this study. Mill-annealed (MA) and thermally treated (TT) samples of Type 316L and Type 310S stainless steel were exposed in 25 MPa SCW at 550°C with 8 ppm dissolved oxygen in a flowing autoclave testing loop. The thermal treatments applied to Type 316L (815°C for 1000 hr + water quench) and Type 310S (800°C for 1000 hr + air cool) were successful in precipitating the expected intermetallic phases in each alloy, both within the grains and on the grain boundaries. It was found that a prolonged time at relatively high temperature was sufficient to suppress significant compositional variation across the various intermetallic phase boundaries. This paper presents the results of the gravimetric analysis and oxide scale characterization using scanning electron microscopy (SEM) coupled with X-ray energy-dispersive spectroscopy (EDS). The role played by the fine precipitate structure on formation of the oxide scale, and thus corrosion resistance, is discussed. The combined role of dissolved oxygen and flow (revealed by examining the differences between Type 316L samples exposed in a static autoclave and in the flowing autoclave loop) is also addressed. It was concluded that formation of intermetallic phase precipitates during high-temperature exposure is not likely to have a major effect on the apparent corrosion resistance because of the discontinuous nature of the precipitation.
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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 ».