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Enregistrement W2791988771 · doi:10.1103/physrevb.97.054309

Carbon diffusion paths and segregation at high-angle tilt grain boundaries in<i>α</i>-Fe studied by using a kinetic activation-relation technique

2018· article· en· W2791988771 sur OpenAlexafffund
Óscar A. Restrepo, Normand Mousseau, Mickaël Trochet, Fedwa El‐Mellouhi, O. Bouhali, Charlotte Becquart

Notice bibliographique

RevuePhysical review. B./Physical review. B · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMicrostructure and mechanical properties
Établissements canadiensUniversité de MontréalRegroupement Québécois sur les Matériaux de Pointe
Organismes subventionnairesQatar National Research FundCanada Research Chairs
Mots-clésKinetic Monte CarloKinetic energyDiffusionGrain boundaryRelaxation (psychology)Condensed matter physicsMaterials scienceEnergy (signal processing)PhysicsAtomic physicsMonte Carlo methodThermodynamicsQuantum mechanicsMicrostructureMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon diffusion and segregation in iron is fundamental to steel production but is also associated with corrosion. Using the kinetic activation-relaxation technique (k-ART), a kinetic Monte Carlo (KMC) algorithm with an on-the-fly catalog that allows to obtain diffusion properties over large time scales taking into account long-range elastic effects coupled with an EAM force field, we study the motion of a carbon impurity in four Fe systems with high-angle grain boundaries (GB), focusing on the impact of these extended defects on the long-time diffusion of C. Short and long-time stability of the various GBs is first analyzed, which allows us to conclude that the $\mathrm{\ensuremath{\Sigma}}3(1\phantom{\rule{0.16em}{0ex}}1\phantom{\rule{0.16em}{0ex}}1)\ensuremath{\theta}=109.{53}^{\ensuremath{\circ}}\ensuremath{\langle}110\ensuremath{\rangle}\phantom{\rule{0.16em}{0ex}}\mathrm{GB}$ is unstable, with Fe migration barriers of \ensuremath{\sim}0.1 eV or less, and C acts as a pinning center. Focusing on three stable GBs, in all cases, these extended defects trap C in energy states lower than found in the crystal. Yet, contrary to general understanding, we show, through simulations extending to 0.1 s, that even tough C diffusion takes place predominantly in the GB, it is not necessarily faster than in the bulk and can even be slower by one to two orders of magnitude depending on the GB type. Analysis of the energy landscape provided by k-ART also shows that the free cavity volume around the impurity is not a strong predictor of diffusion barrier height. Overall, results show rather complex diffusion kinetics intimately dependent on the local environment.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations22
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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