A numerical description of nitrogen diffusion in titanium at elevated temperatures
Notice bibliographique
Résumé
As part of a program to understand the dissolution of nitrogen-rich titanium solids in liquid titanium, a numerical study of nitrogen diffusion in titanium at elevated temperatures has been carried out. A Landau transformation was applied to the equations governing nitrogen diffusion which were used as the basis for the numerical models developed in this study. To begin a numerical model describing the nitriding of commercially pure titanium was developed. The numerical model was used initially to simulate nitrogen diffusion in a planar geometry and the predicted nitrogen concentration profiles and displacement of Ti-N phase boundaries showed good agreement with analytically derived solutions. The numerical model was then used to simulate nitrogen transport in commercially pure titanium cylinders. The model results were shown to be sensitive to the diffusion coefficients of Ti-N phases present in the system. Based on a sensitivity analysis, diffusion coefficients at 1650 °C of 4.3×10⁻¹¹ m²·s⁻¹, 1.6×10⁻¹¹ m²·s⁻¹ and 1.7×10⁻¹² m²·s⁻¹ for β-Ti, α-Ti and TiN phases, respectively, were back calculated using the model. The model predictions, using the new diffusion coefficients, showed good agreement with previously published data in terms of both the nitrogen concentration profiles and displacements of Ti-N phase boundaries under the conditions examined in the study. The comparison indicates the model framework is capable of accurately approximating the diffusion of nitrogen in titanium at elevated temperatures. In work that followed, the model framework was used to develop an improved numerical model for describing the dissolution of Ti-N particles in liquid titanium. The results of the improved methodology have been compared to a second finite-difference based model formulated using the conventional approach for interface motion. The improved approach accurately accounts for conservation of nitrogen associated with interface motion and hence has the potential to predict particle dissolution times more accurately in commercial melt refining operations.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».