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Enregistrement W2896071554 · doi:10.3233/sfc-180221

Review of the effect of hydrogen on mechanical properties of low strength steels in oil and gas applications

2018· article· en· W2896071554 sur OpenAlexaff
M. Elboujdaîni, M.G. Hay

Notice bibliographique

RevueStrength Fracture and Complexity · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensResearch CanadaAlberta Energy
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltimate tensile strengthMaterials scienceHydrogenMicrostructureCrackingAlloyMetallurgyIndentation hardnessStructural integrityManganeseComposite materialStructural engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogen-Induced Cracking (HIC) is one of several related mechanisms whereby absorbed hydrogen atoms can compromise the integrity of components manufactured of low strength steels. A “low strength steel” is defined as having a maximum hardness of 22 HRC (249 HV). The corresponding maximum tensile strength is of the order of 800 MPa (116 ksi). Steels having localized areas with microhardness in excess of 22 HRC are particularly vulnerable to the development of HIC damage. HIC is a term applied to phenomena which occurs at low temperatures (typically less than about 90 °C), and must not be confused with high temperature hydrogen attack of low strength carbon-manganese and low alloy steels exposed to hot hydrogen gas-containing environments. This review will highlight main factors that affect HIC development or failure by considering the following: (i) Metallurgical factors (effect of materials and microstructures), and (ii) Environmental exposure factors.

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)0,001
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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