MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4309812920 · doi:10.1149/ma2022-02642348mtgabs

Corrosion Properties of Ni-P-B Dispersion Coating for Industrial Knives and Blades

2022· article· en· W4309812920 sur OpenAlexaboutno aff
Nurul Amanina Binti Omar, Frank Koester, Frank Hahn, Andreas Bund

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal and Thin Film Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetallurgyMaterials scienceTemperingCarbideCorrosionHigh-speed steelCoatingCeramicQuenching (fluorescence)Composite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Industrial blades, particularly the one used in food processing, requires not only a high hardness and a good wear protection but also an adequate corrosion protection. Currently, there is a wide variety of materials being used for this purpose that satisfy the above requirements. However, they come at a cost. Typically, steel with a high number of alloyed elements is chosen because the alloyed elements improved the steel quality. For example, incorporation of nickel, chromium, phosphorus and molybdenum in the steel improves amongst others the corrosion protection. However, the thermal processing of such steel, that is quenching, repeated tempering and followed by nitriding or boriding, is lengthy and complicated which drive the cost to produce knives using such steel up. Besides steel cutting tools, there is also cutting tools made from ceramic and carbide. Compared to steel knives, carbide knives have a longer lifespan and provide a higher temperature tolerance, which results in the application of the carbide cutting tools at higher speed and for longer periods without experiencing tool failure. Admittedly, due to carbides high hardness and thus the increase in difficulty to machine carbide, the production cost of carbide cutting tools is much higher compared to their steel counterparts. For ceramics, while the material is corrosion free and can maintain hardness and wear properties at a very high temperature, it is also more brittle than steel and carbide cutting tools. This results in premature chipping of the cutting edge and a shorter lifespan of the blade. To further reducing the production cost of industrial knives, the alternative of using a low alloyed steel which is coated with a hard coating and adjacently thermally treated for 1 h is investigated. This method is chosen because the tempering process of the low alloyed steel is not as lengthy as for high alloyed steel. The homogenously incorporated boron particles in the nickel phosphorus coating reduce the subsequent thermal treatment duration due to a shorter diffusion path compared to the conventional boriding. Previous study by the author [1] shows this approach to produce a high hardness at approx. 900 HV. Electroless nickel phosphorus coating is applied due to its good anti-corrosive properties. The presence of boron as particles in the coating or as boride after thermal treatment could change the corrosion behaviour of the coating. To date, no studies have yet been done to determine its corrosion properties and benchmarking this Ni-P-B dispersion coating with the other coating systems. In this study, the corrosion behaviour of the dispersion layer as coated and after thermal treatments at different temperatures is investigated. The corrosion resistance in NaCl 3.5 % is characterized though potentiodynamic polarisation and electrochemical impedance spectrometry. The results will be evaluated and compared to the other established coating systems. [1] The previous study will be presented at 241st ECS Meeting in Vancouver, Canada and has not yet been published at the time this abstract is submitted for the 242nd ECS Meeting in Atlanta.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,171 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueECS Meeting AbstractsMême sujetMetal and Thin Film MechanicsTravaux en français237 207