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Enregistrement W2552224350 · doi:10.1115/ipc2016-64052

Microstructure Engineering of Thicker Gage Niobium Microalloyed Line Pipe Steel With Enhanced Toughness by High Temperature Processing Using TiN-NbC Composite Precipitate

2016· article· en· W2552224350 sur OpenAlexafffund
Xiaoping Ma, Chengliang Miao, Xiaobing Zhang, Laurie Collins

Notice bibliographique

RevueVolume 3: Operations, Monitoring and Maintenance; Materials and Joining · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensEVRAZ (Canada)McMaster University
Organismes subventionnairesCompanhia Brasileira de Metalurgia e MineraçãoMcMaster University
Mots-clésMaterials scienceMicrostructureMetallurgyCharpy impact testFracture toughnessThermomechanical processingMicroalloyed steelToughnessComposite materialBrittlenessNiobiumAustenite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prediction of crack arrestability of higher grade line pipe steel microalloyed with niobium in full scale burst tests based on laboratory simulation tests including Charpy impact, DWTT and CTOD is rendered difficult, as the full scale burst test is found to be far more sensitive to microstructure variables than current laboratory tests. This paper deals with nano-scale TiN-NbC composite precipitate engineering as an alternative approach to strain-induced precipitation of NbC to produce thicker gage plate or coil with enhanced toughness and resistance to ductile fracture propagation of line pipe steel. Microstructure engineering is based on identification of key microstructural parameters to which target properties can be related, and engineer the target microstructure through design of base chemistry and optimization of processing schedules. Nano-scale precipitate engineering based on control of spacing and size of TiN-NbC composite precipitate offers a new approach to achieve excellent strength and toughness (300J at −60C) of line pipe steels through control of target microstructure consisting of: (i) refinement of austenite grain size (under 30 microns) of transfer bar before pancaking, (ii) high volume fraction of acicular ferrite with adequate plasticity to increase resistance to ductile fracture propagation, (iii) high density and uniform dispersion of high angle grain boundaries that arrest micro-cracks to suppress brittle fracture initiation, (iv) less intensity of unfavorable {100}<011> texture component that facilitate the propagation of brittle fracture, (v) suppression of ultra-fine precipitates in the matrix, thereby enlarging plastic zone ahead of the crack tip to blunt the tip of the crack, and (vi) suppression of coarse brittle constituents (carbides or MA products) that initiate brittle fracture. Experimental results are presented on thermo-mechanically rolled X-90 and K-60 that validate the concept of microstructure engineering using TiN-NbC composite precipitate engineering to enhance strength and fracture toughness.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,182 · 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.

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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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