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Enregistrement W2884064296 · doi:10.1115/1.4040889

Performance of Aluminide and Cr-Modified Aluminide Pack Cementation-Coated Stainless Steel 304 in Supercritical Water at 700 °C

2018· article· en· W2884064296 sur OpenAlexafffund
Nick Tepylo, Xiao Huang, Shengli Jiang, Sami Penttilä

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Engineering and Radiation Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSubcritical and Supercritical Water Processes
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAluminideMaterials scienceMetallurgyTitanium aluminideSupercritical fluidCoatingScanning electron microscopeCementation (geology)AlloyComposite materialIntermetallic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The choice of materials is of great concern in the construction of Gen IV supercritical water reactors (SCWR), particularly the fuel cladding, due to the harsh environment of elevated temperatures and pressures. A material's performance under simulated conditions must be evaluated to support proper material selection by designers. In this study, aluminide and Cr-modified aluminide coated 304, as well as bare stainless steel 304 as a reference material, were tested in supercritical water (SCW) at 700 °C and 25 MPa for 1000 h. The results showed that all three samples experienced weight loss. However, the aluminide coated 304 had 20 to 40 times less weight loss compared to Cr-modified aluminide coated and bare stainless steel 304 specimens, respectively. Based on scanning electron microscope/energy dispersive X-ray spectroscopy (SEM/EDS) and X-ray diffraction (XRD) analysis results, spinel and hematite Fe2O3 formed on bare 304 after 1000 h in SCW while alumina was observed on both coated specimens, i.e., aluminide and Cr-modified aluminide surfaces. Oxide spallation was observed on the bare 304 and Cr-modified aluminide surface, contributing to a larger weight loss. Based on the results from this study, pure aluminide coating with Al content of 10–11 wt % demonstrated superior performance than bare 304 and Cr-modified aluminide coated 304.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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