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Enregistrement W2791036817 · doi:10.4236/msa.2018.92015

Influence of MIG/MAG Welding Process on Mechanical and Pitting Corrosion Behaviors on the Super-Duplex Stainless Steel SAF 2507 Welded Joints

2018· article· en· W2791036817 sur OpenAlexfundno aff
Bruno Leonardy Sousa Lopes, Samuel Filgueiras Rodrigues, Eden S. Silva, Gedeon Silva Reis, Waldemir dos Passos Martins, Juvenilson Costa Damascena, Valdemar Silva Leal

Notice bibliographique

RevueMaterials Sciences and Applications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Federal do MaranhãoFundação de Amparo à Pesquisa e ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do MaranhãoConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorMcGill University
Mots-clésMaterials scienceWeldingMetallurgyHeat-affected zonePitting corrosionShielding gasCorrosionFiller metalGas metal arc weldingComposite materialSubmerged arc weldingToughnessFerrite (magnet)Arc welding

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objective of this research is to better understand the correlation between the constituent phases presented in the super-duplex steel SAF 2507 when it is under welding process by arc shielding gas MIG-MAG (Metal Inert Gas-Metal Active Gas). Conventional short circuit transfer and derivative STT (Surface Tension Transfer) using the 2594 welding wire as a filler metal and the effects on welding power in hardness, toughness and pitting corrosion are considered here. The results showed that the welding energy (Ew) changed the α/γ-phase’s balance and occasionally formed σ-phase in ferrite grain boundaries which led to changes in hardness, toughness and pitting corrosion resistance in molten zone (MZ), heat activated zone (HAZ) and metal base regions (MB). Furthermore, the increased amount of γ-phase improved the pitting corrosion resistance index (PRENγ) mainly in the MZ. This is due to decrease of α-phase fraction and formation of coarser grains, for higher welding energy. The toughness in the MZ decreased with less formation of γ-phase, coalescence of ferritic grains and localized formation of σ-phase, raising the hardness in the HAZ when the welding energy was lower.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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