Interface Segregation and Nitrogen Measurement in Fe–Mn–N Steel by Atom Probe Tomography
Notice bibliographique
Résumé
Improved understanding of the interactions between solutes and the austenite/ferrite interface can benefit modeling of ferrite growth during austenite decomposition, as the transformation kinetic is significantly affected by solutes that influence interface mobility. Solute-interface interactions dominate solute segregation at the interface in binary systems, but in multi-component alloys, solute-solute interactions may also affect segregation. In this study, interface segregation in Fe-Mn-N is examined and compared with Fe-Mn-C, to reveal the extent to which C affects the segregation of Mn. Atom probe tomography (APT) is well-suited to analyze solute concentrations across the interface, as this technique combines high spatial resolution and compositional sensitivity. Measurements of Mn show that segregation is only observed for Fe-Mn-C. This demonstrates that Mn segregation is primarily driven by an affinity for C, which also segregates to the interface. However, the measurement of N in steels by APT may be affected by a variety of experimental factors. Therefore, in verifying the Fe-Mn-N result, systematic examination is conducted on the influence of pulsing method (voltage versus laser), sample preparation (ion milling versus electropolishing), and vacuum storage on the measured N concentration. Both laser pulsing and focused ion beam sample preparation are observed to decrease the apparent N concentration.
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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 | 0,000 | 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 ».