Effect of Elements in Cu-enriched Liquid Phase on Surface Hot Shortness in Steels
Notice bibliographique
Résumé
1.Introduction Recycling of steel has become important from the viewpoint of decreasing CO2 emission and conserving resources. Steel scrap contains tramp elements such as Cu, Sn and Ni. Copper in steel scrap causes surface cracking in hot working and obstructs promoting recycling of steel. When steel slab is heated in oxidation atmosphere for hot rolling, Cu-enriched phase is formed at the steel/scale interface through selective oxidation of Fe. The Cu-enriched phase penetrates into austenite (γ) grain boundaries during hot rolling, and causes surface cracking by liquid embrittlement. The phenomenon was called surface hot shortness due to Cu. It is difficult to remove Cu from steel scrap in the present separating or steelmaking technique. Therefore, the method for the suppression of the hot shortness is necessary is necessary to be developed. The authors investigated the effects of additive elements, grain size, atmosphere, temperature and deformation rate on the surface hot shortness, and proposed three methods for suppression of the hot shortness; (1) reducing the amount of the Cu-enriched phase, (2) restraining the penetration of Cu-enriched phase into γ grain boundaries, (3) refining γ grain size. For instance, the addition of minor content of B to a 0.1%C-0.5%Cu steel suppresses the hot shortness mainly through restraining the penetration. In this research, the effect of the elements such as B, P, Sn, Fe and Mn in Cu-enriched phase on the penetration into γ grain boundaries was investigated.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».