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Enregistrement W2192204515 · doi:10.5006/1690

In Situ X-Ray Diffraction Measurement Method for Investigating the Oxides Films on Austenitic Stainless Steel in Simulated Pressurized Water Reactor Primary Water

2015· article· en· W2192204515 sur OpenAlexaff
Masashi Watanabe, Toshio Yonezawa, Takahisa Shobu, Tetsuo Shoji

Notice bibliographique

RevueCORROSION · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear Physics and Applications
Établissements canadiensHatch (Canada)
Organismes subventionnairesMitsubishi Heavy IndustriesJapan Society for the Promotion of ScienceElectric Power Research Institute
Mots-clésMaterials scienceIn situPressurized water reactorAusteniteMetallurgyAustenitic stainless steelDiffractionCorrosionNuclear engineeringChemistryMicrostructureOpticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synchrotron x-ray diffraction analytical techniques have been used to investigate the structure of oxide films formed on Type 316L (UNS S31603) austenitic stainless steel in simulated pressurized water reactor primary water. An in situ technique for investigating the layer structures of oxide films has been developed using this measurement method. The observed layer structures of the oxide films changed depending on the dissolved hydrogen concentration (DH) in PWR primary water. In two cases, where DH = 5 cm3/kg (H2O) or 30 cm3/kg (H2O), a (NixFe(1−x))Fe2O4-type spinel oxide was observed as the outer oxide, and a FeCr2O4-type spinel oxide was detected as the thin inner oxide. When DH = 30 cm3/kg (H2O), the Fe:Ni ratio in the (NixFe(1−x))Fe2O4 outer spinel oxide was much larger than when DH = 5 cm3/kg (H2O). In addition, sequential in situ measurements when the hydrogen concentration varied from 5 cm3/kg (H2O) to 30 cm3/kg (H2O) also demonstrated that the oxide layer structure seemed to adjust its characteristic composition as a function of the DH. The oxide layer structure could also be reversed to that of the initial state with DH = 5 cm3/kg (H2O) when the DH was switched back from 30 cm3/kg (H2O) to 5 cm3/kg (H2O).

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)0,001
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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,340

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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