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Enregistrement W2342354478 · doi:10.3390/met6040090

Characterization of Precipitates in a Microalloyed Steel Using Quantitative X-ray Diffraction

2016· article· en· W2342354478 sur OpenAlexaff
J. B. Wiskel, Junfang Lu, Oladipo Omotoso, Douglas G. Ivey, H. Henein

Notice bibliographique

RevueMetals · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensSuncor Energy (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCharacterization (materials science)DiffractionMetallurgyX-ray crystallographyCrystallographyChemistryNanotechnologyOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantitative X-ray diffraction (QXRD) (also known as the Rietveld method) was used to analyze the precipitates present in Grade 100 microalloyed steel. The precipitates were extracted from the steel using electrolytic dissolution and the residue from the dissolution was analyzed using XRD. The XRD pattern exhibited three (3) distinct diffraction peaks, and significant broadening of a fourth peak corresponding to the <10 nm size precipitates. QXRD analysis was applied to the XRD pattern to obtain precipitate size, composition, and weight fraction data for each of the four diffraction peaks observed. The predicted mean precipitate diameter and average atomic composition of the nano-size (<10 nm) precipitates was 4.7 nm and (Nb0.50Ti0.32Mo0.18)(C0.59N0.41), respectively. The predicted precipitate size correlates well with the average size of precipitates measured in previous work by the authors using both transmission electron microscopy (TEM) and small angle neutron scattering (SANS). The average atomic composition correlates well with the composition measured in this work using energy dispersive X-ray (EDX) analysis of individual nano-sized precipitates. The calculated weight fraction of the nano-size precipitates in the extracted residue was 42.2 wt. %. The calculated atomic compositions of the other three diffraction peaks were TiN, (Ti0.87Nb0.13)N, and (Nb0.82Ti0.18)(C0.87N0.13) with weight fraction values of 12.9 wt. %, 31.7 wt. %, and 13.1 wt. %, respectively. The sizes of both the (Ti0.87Nb0.13)N and the (Nb0.82Ti0.18)(C0.87N0.13) groups of precipitates were directly measured and were observed to range from 150 nm to 570 nm and from 90 nm to 475 nm, respectively. QXRD was unable to determine a reasonable mean precipitate size for either of these two groups of precipitates. The wide compositional range (i.e., varying levels of Nb and Ti) of these precipitates (as measured by EDX) resulted in XRD peak broadening that was erroneously interpreted as a size broadening effect.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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