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Enregistrement W3174440709 · doi:10.1080/14786435.2021.1946189

EBSD Microstructural studies on quenched-tempered API 5L X65 pipeline steel

2021· article· en· W3174440709 sur OpenAlexaff
Enyinnaya Ohaeri, Tonye Alaso Jack, Sandeep Yadav, Jerzy A. Szpunar, Jiming Zhang, Jinbo Qu

Notice bibliographique

RevueThe Philosophical Magazine A Journal of Theoretical Experimental and Applied Physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTemperingMaterials scienceQuenching (fluorescence)MisorientationMetallurgyMicrostructureBrineOverheating (electricity)Electron backscatter diffractionThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heat treatment is suggested as a means of improving microstructural properties for steels. Three API 5L X65 pipeline steels were subjected to a variety of quenching rates in brine and oil after heating up to 800°C. Thereafter, tempering was performed at a lower temperature of 550°C. Quenching the steels at a slower rate in oil generated refined microstructures consisting of mostly recovered and recrystallised grains with low dislocation cluster. On the other hand, faster quenching in brine created more deformed microstructures comprising of relatively higher local average misorientation. Such variations in structural properties reduced the hardness values obtained after the separate heat treatment procedures. It is notable that the quenching and tempering approach relieved the high stored energy imparted by the thermomechanical treatment, and helped to retained the key properties required for safe pipeline operation. In addition, the risks of HIC was minimised in the oil quenched pipeline steels.

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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,707

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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