Selective Dissolution and Oxidation Zones in Ni-Cr-Fe Space and Their Relationship to Stress Corrosion Cracking
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A framework is presented that may explain a wide range of stress corrosion behaviour in aqueous environments at high temperatures, using only two hypotheses for the applicable crack growth mechanisms. The framework is mainly relevant to reducing (hydrogenated) environments, but may account for some aspects of SCC in oxidizing ones. Binary Fe-Ni alloys have been used to explore some of these issues, as well as engineering alloys. In the Ni-rich region, SCC propagates by intergranular oxidation; high Cr content, as in Alloy 690, provides protection by forming an external Cr-rich oxide. In Fe-rich alloys, classical de-alloying occurs in hot caustic solutions; on austenitic stainless steel or binary Fe-10Ni this generates a nanoporous metallic layer enriched in Ni. In high-temperature near-neutral or mildly-acid solutions, there is also Ni enrichment, most clearly seen in binary Fe-10Ni. This Ni accumulates under a magnetite film. It is not yet known whether this Ni is also nanoporous, but the behaviour of noble-metal alloys in analogous conditions suggests that it may be. Higher Ni contents, as in Alloy 800 or model binary alloys, protect against SCC by forming a very thin protective Ni layer rather than a porous one, in accordance with ordinary de-alloying theory.
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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 | 0,001 | 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 ».