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Enregistrement W3172092357 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2021p0001

Influence of Rheological Characteristics and Stability of Water-Based YSZ Suspensions on the Morphology of Plasma Sprayed Thermal Barrier Coatings

2021· article· en· W3172092357 sur OpenAlexaff
Maryam Yaghtin, Amirhossein Yaghtin, Zhaolin Tang, Tom Troczynski

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDispersantMicrostructureMaterials scienceRheologySuspension (topology)CoatingThermal stabilityPorosityYttria-stabilized zirconiaPolymerChemical engineeringComposite materialThermal barrier coatingGas dynamic cold sprayDispersion (optics)Cubic zirconiaCeramic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In suspension plasma spraying (SPS); the use of water based suspensions provides a cheaper; safer and more environmentally friendly alternative to organic liquids. However; due to the physical properties of water; producing a water based SPS coating with desirable microstructure has so far been elusive. In this study; the effects of pH and dispersant on the rheology and stability of YSZ water based suspensions were investigated. PEI; PBTCA and α-Terpineol were used as dispersant polymers. The stabilized suspensions were deposited by Axial III plasma spray system and the relationship between suspension parameters and the atomized droplet size and the final coating microstructure was studied. The results showed that a combination of Terpineol dispersant with pH adjustment to 2.5; could lead to a SPS coating with columnar microstructure having 17.4 vol.% porosity.

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 enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,498

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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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