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Enregistrement W4362702468 · doi:10.1515/corrrev-2022-0108

<i>In-situ</i> visualization of hydrogen atom distribution at micro-indentation in a carbon steel by scanning Kelvin probe force microscopy

2023· article· en· W4362702468 sur OpenAlexafffund
Yuan Li, Y. Frank Cheng

Notice bibliographique

RevueCorrosion Reviews · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIndentationKelvin probe force microscopeMaterials scienceHydrogenAtom probeFerrite (magnet)Hydrogen embrittlementCarbon steelIn situAtom (system on chip)Hydrogen atomCrystallographyComposite materialMetallurgyAnalytical Chemistry (journal)Atomic force microscopyNanotechnologyMicrostructureChemistryCorrosion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this work, a scanning Kelvin probe force microscope was used to in-situ visualize distribution of hydrogen atoms at micro-indentation and metallurgical phases contained in a carbon steel. Topographic profiles and Volta potentials of the steel upon various times of hydrogen-charging were measured. The hydrogen atom distribution at the micro-indentation was analyzed. Results demonstrate that the micro-indentation can serve as a preferential site to accumulate hydrogen atoms. Particularly, the vertex of the indention shows the greatest hydrogen atom enrichment, while the indentation bottom possesses a slightly lower hydrogen atom concentration. More hydrogen atoms accumulate in ferrite than in pearlite in the steel.

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)
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 enseignants0,028
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
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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