A Promising Approach to Solid-State Hydrogen Storage: Mechanical Nanostructuring Synthesis of Magnesium by High Pressure Torsion Extrusion
Notice bibliographique
Résumé
This article presents an investigation into the impact of High Pressure Torsion Extrusion (HPTE) on the microstructural features, hardness and hydrogen storage, focusing on pure magnesium. HPTE is a modern mechanical nanostructuring technique that can refine the microstructural properties and subsequently affects the mechanical and functional properties of the materials. Two HPTE regimes were used in this study: (1) Direct Extrusion without rotation (DE), and (2) an extrusion speed of 6 mm/min along with a rotational speed of 1.8 rpm (v6w1.8). One sample in as-received conditions was also tested as a reference. Results showed increased hardness in the material after HPTE processing, with the DE sample reaching 60 HRB and the v6w1.8 sample exhibiting a gradient distribution of hardness from 71 to 83 HRB. X-ray diffraction analysis revealed significant microstructural refinement in the v6w1.8 sample. Results of hydrogenation kinetics showed that the DE sample absorbed up to 1.2 wt.% of hydrogen, while the v6w1.8 sample displayed 7.2 wt.% of hydrogen absorption, approaching the theoretical hydrogen storage capacity for magnesium (7.6 wt.%). These findings highlight the positive effects of HPTE on microstructural refinement and hydrogen storage, showcasing its potential for advancements in materials science and hydrogen-based energy technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».