Grain Boundary Segregation in NI-Base Alloys: an Integrated Approach using FIB, TEM and SIMS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Segregation of elements to the grain boundaries in Ni-base alloys can have a large effect on the mechanical and corrosion properties of these materials. The extent of segregation, whether it is equilibrium or non-equilibrium segregation, is dependent upon the thermo-mechanical treatments applied to the alloy. in order to determine if a particular thermo-mechanical process delivers the desired microstructure, a complete microstructural analysis including an examination of grain boundary segregation must be performed. In the past, TEM has been used to identify the various phases and precipitates in these materials through the use of bright- and dark-field imaging, electron diffraction, and EDS. However, one of the elements that can play a large role in determining the properties of these alloys is boron. in this group of alloys, boron is generally present in bulk analyses in only a few tens of ppm, and as a result it is difficult to detect using the aforementioned techniques. More commonly, boron segregation to the grain boundaries is usually studied by means of Auger analysis, whereby the sample is charged with hydrogen in order to promote brittle intergranular fracture in-situ in the Auger microprobe. Boron can then be detected at the surface of the clean grain boundary fracture surfaces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».