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Enregistrement W2513715564 · doi:10.1149/ma2016-02/13/1301

(Henry B. Linford Award for Distinguished Teaching) Determination of Local Hydrogen Concentrations in High Performance Alloys Using Local Probe Methods

2016· article· en· W2513715564 sur OpenAlexaboutno aff
John R. Scully, Rebecca Schaller, Brendy C. Rincon Troconis

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials Characterization Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKelvin probe force microscopeHydrogenHydrogen embrittlementAtom probeMicrometerAnalytical Chemistry (journal)Scanning electrochemical microscopyMaterials scienceThermal diffusivityScanning probe microscopyMetalChemistryNanotechnologyCorrosionElectrochemistryMetallurgyAtomic force microscopyOpticsMicrostructureThermodynamicsElectrodeEnvironmental chemistryPhysicsPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction : Techniques for the measurement of hydrogen in high strength metallic alloys and effective hydrogen diffusivity (D H,eff ) lack micrometer scale spatial resolution. This is of great importance since the hydrogen-metal interactions and processes occurring at the micrometer to nanometer length scales control hydrogen embrittlement (HE). This presentation discusses three methods which enable spatial resolution and mapping of absorbed hydrogen at sub-millimeter length scales in ultra-high strength steels (UHSS) and stainless steels. The scanning Kelvin probe (SKP), scanning Kelvin probe force microscope (SKPFM), and SKP combined with secondary ion mass spectrometry have recently been developed as useful techniques for spatial H detection with depth (using cross-sectional analysis), lateral detection, and mapping.[1-7] In terms of H resolution, the SKP can detect concentrations as low as 0.01 atomic ppm.[8] This presentation explores three novel techniques for the spatial detection of hydrogen concentrations. These include the SKP, the scanning electrochemical microscope (SECM) and re-scaling methods to produce mm scale cracks or crevices that are electrochemically equivalent to small scale occluded sites [5, 9-11]. Experimental and Results : Two secondary age hardened martensitic steels were examined, UNS K92580 and UNS S46500. The SKP voltage (Φ) dependence on dissolved H concentration was optimized by mapping under conditions producing a low corrosion rate; an essential aspect of successful hydrogen mapping. A calibration curve was developed relating absorbed hydrogen concentration to Φ. High strength steels were pre-charged and exposed to MgCl 2 and NaCl droplets, which produced natural acidic pit sites that enabled local hydrogen uptake[12]. The factors controlling calibration of SKP potential and hydrogen concentration as well as those limiting spatial resolution are discussed. Moreover, D H,eff coefficients were determined.[5] Results were corroborated with previous studies of D H,eff .[13] The SECM also was optimized to enable detection of corrosion processes with spatial resolution and utilized to measure spatially a pre-dissolved concentration of hydrogen across pre-charged and uncharged zones [10]. The talk will close with comparison of the length scales of various physical processes occurring during hydrogen embrittlement compared to those accessed by these techniques. Acknowledgement: Research was sponsored by the US Air Force Academy under agreement number FA7000-13-2-0020 and ONR under PROJ0007990. The authors would like to acknowledge the Army Research Laboratories, as well as Monash University, in particular Dr. Sebastian Thomas and Prof. Nick Birbilis. The research was partially supported by a 2014 Australia Endeavour Award Research Fellowship with support from Dr. Kishore Venkatesan and Dr. Ivan Cole at CSIRO. References: [1] C. Senoz, S. Evers, M. Stratmann, M. Rohwerder, Electrochem. Commun., 13 (2011) 1542-1545. [2] S. Evers, C. Senoz, M. Rohwerder, Electrochemical Acta, 13 (2013) 1542-1545. [3] S. Evers, C. Senoz, M. Rohwerder, Sci Technol Adv Mat, 14 (2013) 014201. [4] S. Evers, M. Rohwerder, Electrochem Commun, 24 (2012) 85-88. [5] R.F. Schaller, J.R. Scully, Electrochem. Commun., 40 (2014) 42-44. [6] C. Larignon, J. Alexis, E. Andrieu, L. Lacroix, G. Odemer, C. Blanc, Electrochim Acta, 110 (2013) 484-490. [7] G. Williams, H.N. McMurray, R.C. Newman, Electrochem. Commun., 27 (2013) 144-147. [8] S. Evers, C. Senoz, M. Rohwerder, Sci Technol Adv Mat, 14 (2013). [9] B.A. Kehler, J.R. Scully, (Reprinted from Proceedings of the CORROSION/2007 research topical symposium "Advances in Environmentally Assisted Cracking", 2007), Corrosion, 64 (2008) 465-477. [10] R.F. Schaller, S. Thomas, N. Birbilis, J.R. Scully, Electrochem. Commun., 51 (2015) 54-58. [11] J.R. Scully, M. Switzer, J.S. Lee, in: S.A. Shipilov, R.H. Jones, R.B. Rebak (Eds.) Second International Conference on Environment Induced Cracking of Metals (EICM-2), Elsevier, Banff, Alberta, CA, 2008, pp. 81-93. [12] R.F. Schaller, J.R. Scully, Electrochem. Commun., 63 (2016) 5-9. [13] R.L.S. Thomas, D.M. Li, R.P. Gangloff, J.R. Scully, Metall Mater Trans A, 33 (2002) 1991-2004.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,704

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations0
Publié2016
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