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Enregistrement W2560484483 · doi:10.1115/1.4035331

Adhesion of Oxides Grown in Supercritical Water on Selected Austenitic and Ferritic/Martensitic Alloys

2016· article· en· W2560484483 sur OpenAlexafffund
Dorota Artymowicz, Carole A. Bradley, Xing Bo, Roger Newman

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Engineering and Radiation Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceSpallationAusteniteOxideMetallurgySupercritical fluidAustenitic stainless steelAlloyMartensiteDelamination (geology)IndentationComposite materialCorrosionMicrostructureNeutron

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A series of austenitic alloys (800H, H214, I625, 310S, and 347) with different surface finishes were exposed to supercritical water (SCW) at 550 °C and 2.5 × 107 Pa for 120 h, 260 h, and 450 h in a static autoclave with an initial level of dissolved oxygen of 8 ppm. Indentation with a hardness indenter was used for assessment of oxide adhesion. This was compared with the results of a similar test on SCW-oxidized ferritic alloys. Delamination in all the tested ferritic alloys was insufficient for quantification of the results but allowed for qualitative comparison within this group. In the set of austenitic alloys, oxide on stainless steel (SS) 347 exfoliated during cooling from 550 °C, and from the remaining four alloys, only oxide on H214 delaminated, which made the qualitative comparison across the whole group impossible. Energy dispersive X-ray spectroscopy (EDX) revealed that under delaminated external Cr2O3 on H214 alloy, there was a submicron thick layer of Al-rich oxide. To investigate a possible oxide spallation on austenitic samples during exposure, mass loss obtained through descaling was compared with mass gain due to SCW exposure. The results indicated that the applied descaling procedure did not, in most cases, fully remove the scale. Apart from one case (SS 347 with alumina surface finish), there was no clear indication of oxide spallation.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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