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Enregistrement W3110797303 · doi:10.3390/ma13245801

Post-Weld Heat Treatment of API 5L X70 High Strength Low Alloy Steel Welds

2020· article· en· W3110797303 sur OpenAlexaff
Houman Alipooramirabad, Anna Paradowska, Shahrooz Nafisi, Mark Reid, Reza Ghomashchi

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWelding Techniques and Residual Stresses
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceWeldingMetallurgyUltimate tensile strengthResidual stressDuctility (Earth science)MicrostructureAlloyComposite materialCreep

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Strength Low Alloy (HSLA) steels are the materials of choice in pipeline construction with the API X70 grade as the steel for the majority of pipeline networks constructed during the late 20th and early this century. This paper reports on the influence of Post-Weld Heat Treatment (PWHT) on the reduction of residual stresses, resulting changes in the microstructure, and mechanical properties of a multi-pass, X70 HSLA steel, weld joints made by a combined Modified Short Arc Welding (MSAW) and Flux Cored Arc Welding (FCAW) processes. Neutron diffraction results highlighted high magnitude of tensile residual stresses, in excess of yield strength of both parent and weld metal, in the as-welded specimen (~650 MPa), which were decreased substantially as a result of applying PWHT (~144 MPa). Detailed microstructural studies are reported to confirm the phase transformation during PWHT and its interrelationship with mechanical properties. Transmission Electron Microscopy (TEM) analysis showed polygonization and formation of sub-grains in the PWHT specimen which justifies the reduction of residual stress in the heat-treated weld joints. Furthermore, microstructural changes due to PWHT justify the improvement in ductility (increase in the elongations) with a slight reduction in yield and tensile strength for the PWHT weld joint.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,853

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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