Carbon diffusion paths and segregation at high-angle tilt grain boundaries in<i>α</i>-Fe studied by using a kinetic activation-relation technique
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 découle