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Enregistrement W4322503911 · doi:10.1002/maco.202213680

Applying state‐of‐the‐art microscopy techniques to understand the degradation of copper for nuclear waste canisters

2023· article· en· W4322503911 sur OpenAlexafffundabout
S.Y. Persaud, W. Jeffrey Binns, Mengnan Guo, Desmond E. Williams, Qingshan Dong, Gabriel Arcuri, Kevin Daub, Mark R. Daymond, Peter Keech

Notice bibliographique

RevueMaterials and Corrosion · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials Characterization Techniques
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of TorontoNuclear Waste Management OrganizationMcMaster University Medical CentreQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNuclear Waste Management Organization
Mots-clésMicroscale chemistryMaterials scienceMetallurgyMicrostructureCorrosionGas dynamic cold sprayParticle (ecology)CopperDegradation (telecommunications)Composite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The metallurgy, mechanical properties, and corrosion of Cu, proposed as the corrosion barrier for Canadian used fuel containers (UFCs) for use in a deep geological repository (DGR), have been studied for decades. Bulk properties have been reported, and the knowledge applied to strengthen the performance of Cu produced by electrodeposition and cold spray. Despite this success, many degradation mechanisms are unclear from bulk testing, which cannot capture nanoscale phenomena driving degradation. This study provides examples using state‐of‐the‐art microscopy to understand mechanisms of Cu degradation, specifically for UFCs. Subtle changes in the electrodeposited Cu microstructure due to oxygen segregation are observed using atom probe tomography (APT). In aggressive sulfide‐containing environments, corrosion of the cold‐sprayed Cu occurs along particle–particle interfaces, likely inherent to the manufacturing process. Microscale tensile testing at particle–particle interfaces confirms brittle cracking in the cold‐sprayed Cu. Although experiments are not consistent with DGR conditions, results do warrant further study on the performance of the cold‐sprayed Cu in particular.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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