Characterization of Crystallographic Texture of ERW Welded and Heat-Treated API X70 Pipeline Steel
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The impact toughness of high frequency electric resistance welded (ERW) line pipe depends on the steel chemical composition, welding procedure, and post-welding heat treatment. Among several microstructural factors that may influence the impact toughness of high frequency electric resistance welded bond line, the crystallographic texture factor is often assumed, but not sufficiently studied. The evolution of texture during high frequency electric resistance welding and simulated post-welding heat treatments (PWHT) of API X70 pipeline steel was characterized using X-ray diffraction (XRD) and electron backscatter diffraction (EBSD). Results of a texture factor calculated using the θ/2θ XRD scans indicated that following the post-weld normalizing treatment, the texture factor of {100} planes for the weld bond line appeared to have increased with the increase in post-weld normalizing temperature. The texture factor results obtained from θ/2θ XRD scans were further verified by using the EBSD on the CVN tested samples in the regions near the fracture path. The XRD texture factor was also used to correlate the evolution of crystallographic texture and Charpy toughness for the PWHT samples. Based on the observations from both XRD and EBSD, the {100} crystallographic orientation of planes in the notched direction correlates well with the cleavage fracture planes of the Charpy impact tested samples. Therefore, the post-weld heat treatment should be designed to minimize any preferred crystallographic texture with {100} planes in the bond line, to promote ductile fracture and improved bond line impact toughness at low temperatures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».