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Enregistrement W4384450943 · doi:10.1002/adem.202300406

A Review of the Factors That Can Increase the Risk of Sulfide Stress Cracking in Thermomechanical Controlled Processed Pipeline Steels

2023· review· en· W4384450943 sur OpenAlexaff
Sarah Hiew Sze Kei, W.M. van Haaften, T. Ben Britton, S. Pedrazzini

Notice bibliographique

RevueAdvanced Engineering Materials · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesRoyal Academy of EngineeringEngineering and Physical Sciences Research CouncilShell Global Solutions InternationalShell
Mots-clésHydrogen embrittlementMaterials scienceFracture (geology)MicrostructureCrackingEmbrittlementFracture mechanicsMetallurgyHydrogenHydrogen sulfideEnvironmental stress fractureSulfideComposite materialCorrosionSulfur

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review aims to improve our understanding of the important factors which influence the susceptibility of thermomechanical controlled processed (TMCP) steels to sulfide stress cracking (SSC). Mechanisms involved in hydrogen embrittlement (HE) from three perspectives are focused on: the microstructure constituents of TMCP steels; environmental factors; and fracture mechanism of SSC. Microstructures are reviewed as they affect the diffusion and trapping of hydrogen that can reduce the resistance to fracture. Environmental factors discussed highlight that when exposed to an aqueous H2S environment, a sulfide layer can form and influence the ingress of hydrogen, and this is affected by pH, temperature, and H2S partial pressure. Fracture is influenced by the nature of the crack tip and the crack tip plastic zone during crack propagation, and hydrogen can significantly affect crack tip growth. This review provides a critical assessment of the interplay between these three factors and aims to provide understanding to enhance our engineering approaches to manage and mitigate against fracture of TMCP steels.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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'admission1
Résumé présentoui

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