MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4250132459 · doi:10.1002/9783527808465.emc2016.6467

Multivariate‐aided mapping of solute partitioning in a rare‐earth magnesium alloy

2016· other· en· W4250132459 sur OpenAlexaff
David Rossouw, Brian Langelier, Andrew Scullion, Mohsen Danaie, Gianluigi A. Botton

Notice bibliographique

RevueEuropean Microscopy Congress 2016: Proceedings · 2016
Typeother
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Alloys: Properties and Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntermetallicMaterials scienceZirconiumMicrostructureAlloyPrecipitationTexture (cosmology)Zirconium alloyMetallurgyMagnesiumAnalytical Chemistry (journal)Chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The addition of trace rare‐earth alloying elements to wrought magnesium products can dramatically improve the formability of the base metal, leading to the development of the commercial Mg‐Zn‐Nd‐Zr alloy ZEK100 for lightweight vehicular components [1]. Of particular importance in rare‐earth alloy design is a greater understanding of the role of solute species to which the favourable texture and ductility are attributed [2,3]. Here we use an analytical transmission electron microscope, combined with electron tomography and multivariate statistical analysis (MSA), to study the microstructure and partitioning of the trace alloying elements in alloy ZEK100. We observe three distinct precipitate populations in the matrix; large spherical neodymium rich precipitates decorate the microstructure at the micrometer length‐scale (Fig. 1a), and at the nanometer length scale, a fine dispersion of smaller round zinc‐rich and rod‐shaped zirconium rich intermetallic precipitates populations are present, as revealed by energy dispersive x‐ray analysis and electron energy loss spectroscopy (EELS). An electron tomographic reconstruction of a precipitate‐rich region (b) enabled the distinction between round and rod‐shaped precipitates and elucidation of the rod precipitate orientation distribution and preferred habit plane via principal component analysis (iii). By utilizing the high sensitivity of MSA when applied to EELS spectrum images, we interpret a weak component in the spectral dataset to represent the presence of zinc and neodymium rich shells, just a few monolayers thick, encapsulating the zirconium rich intermetallic precipitates (i,ii). This interpretation was supported by subsequent targeted analysis. An individual elongated precipitate was identified as a Zn 2 Zr 3 structure by lattice‐resolved HAADF‐STEM imaging (Fig. 2a, i), and a few monolayer thick shell is observed at the precipitate/matrix interface (ii). The partitioning of neodymium and zinc at a precipitate interface was also observed in a needle specimen of the same alloy by atom probe tomography (b), providing strong evidence in support of the MSA zinc and neodymium rich shell component interpretation. The combination of EDX, EELS, electron tomography and MSA techniques enabled an efficient and targeted analysis of the complex microstructure in alloy ZEK100. In particular, the use of MSA enabled the detection of a subtle, few monolayer thick solute rich shell around the small rod‐shaped precipitates, which may have otherwise gone unnoticed using conventional data analysis techniques. The tendency of the rare‐earth solute Nd to encapsulate precipitates may affect its role as a texture‐modifying element, and could therefore be of great significance in optimizing the chemistry and processing of rare‐earth magnesium alloy systems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,236 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Microscopy Congress 2016: ProceedingsMême sujetMagnesium Alloys: Properties and ApplicationsTravaux en français237 207