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Enregistrement W2924893718 · doi:10.1103/physrevmaterials.3.043602

Primary damage production in the presence of extended defects and growth of vacancy-type dislocation loops in hcp zirconium

2019· preprint· en· W2924893718 sur OpenAlexafffund
Cong Dai, Fei Long, Peyman Saidi, Laurent Karim Béland, Zhongwen Yao, Mark R. Daymond

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Materials · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNuclear Materials and Properties
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVacancy defectMaterials scienceDislocationMicrostructureCascadeGrain boundaryCrystallographic defectZirconiumChemical physicsRadiation damageCrystallographyCondensed matter physicsMolecular physicsComposite materialMetallurgyChemistryIrradiationPhysicsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Production rates in long-term predictive radiation damage accumulation models are generally considered independent of the material's microstructure for reactor components. In this study, the effect of preexisting microstructural elements on primary damage production in \ensuremath{\alpha}-Zr---and vice versa---is assessed by molecular dynamics (MD) simulations. $a$-type dislocation loops, $c$-component dislocation loops, and a tilt grain boundary (GB) were considered. Primary damage production is reduced in the presence of all these microstructural elements, and clustering behavior is dependent on the microstructure. Collision cascades do not cause $a$-type loop growth or shrinkage, but they cause $c$-component loop shrinkage. Cascades in the presence of the GBs produce more vacancies than interstitials. This result, as well as other theoretical, MD, and experimental evidence, confirms that vacancy loops will grow in the vacancy-supersaturated environment near GBs. Distinct temperature-dependent growth regimes are identified. Also, MD reveals cascade-induced events where $a$-type vacancy loops are absorbed by GBs. Fe segregation at the loops inhibits this cascade-induced absorption.

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)0,001
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,687

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,261 · 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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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