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Enregistrement W4283766251 · doi:10.1038/s41529-022-00263-z

Unveiling nano-scaled chemical inhomogeneity impacts on corrosion of Ce-modified 2507 super-duplex stainless steels

2022· article· en· W4283766251 sur OpenAlexafffund
Harishchandra Singh, Yi Xiong, Ekta Rani, Shubo Wang, Mourad Kharbach, Tian Zhou, Huai Yao, Yuran Niu, Alexei Zakharov, Graham King, Frank M. F. de Groot, Jukka Kömi, Marko Huttula, Wei Cao

Notice bibliographique

Revuenpj Materials Degradation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchNational Natural Science Foundation of ChinaAcademy of FinlandOulun YliopistoUniversity of SaskatchewanCanadian Light Source
Mots-clésPassivationCorrosionMaterials scienceOxideMetallurgyChromiumDuplex (building)Layer (electronics)PassivityNano-NanometreComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The widely used stainless steels and their deformed variants are anticorrosive in ambient conditions due to passivation layers composed of chromium oxides. Conventionally, corrosion and erosion of the steels are attributed to the breakdown of such layers but seldomly to the origin that depends on surface heterogeneity at the microscopic level. In this work, the nanometer-scaled chemical heterogeneity at the surface unveiled via spectro-microscopy and chemometric analysis unexpectedly dominates the breakdown and corrosion behavior of the cold-rolled Ce-modified 2507 super-duplex stainless steels (SDSS) over its hot-deformed counterpart. Though relatively uniformly covered by a native Cr 2 O 3 layer revealed by X-ray photoemission electron microscopy, the cold-rolled SDSS behaved poorly in passivity because of locally distributed Fe 3+ rich nano-islands over the Fe/Cr oxide layer. This atomic-level knowledge provides a deep understanding of corrosion of stainless steel and is expected to benefit corrosion controls of similar high-alloyed metals.

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)0,002
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 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 GPT0,276
Écart entre enseignants0,248 · 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.

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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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