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Enregistrement W4391348032 · doi:10.1007/s11085-023-10218-7

The Effect of Nb, Ta, and Ti on the Oxidation of a New Polycrystalline Ni-Based Superalloy

2024· article· en· W4391348032 sur OpenAlexfundno aff
J. W. X. Wo, Mark Hardy, H.J. Stone

Notice bibliographique

RevueHigh Temperature Corrosion of Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRolls-Royce
Mots-clésCrystalliteMaterials scienceSuperalloyMetallurgyLayer (electronics)Chemical engineeringAlloyNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The effect of variations in Nb, Ta, and Ti concentrations in exchange for Al on the oxidation resistance of a new polycrystalline Ni-based superalloy (C19) was studied in air at 800 °C for up to 1000 h. An external scale of Ti-doped Cr2O3 and a sub-scale of discontinuous Al2O3 intrusions formed on the surface of all the studied alloys. Contrary to other reports, increasing the Nb concentration improved the oxidation performance and may have promoted the formation of a CrTaO4 layer, thereby reducing oxygen ingress. The addition of Ta also significantly improved oxidation resistance and reduced the depth of the Al2O3 intrusions. Increasing the Ti concentration did not significantly affect the oxidation performance, potentially due to the relatively low Ti concentrations investigated. Several of the studied alloys with modified Ta and Ti concentrations showed regions of continuous Al2O3 scale formation, suggesting that the compositions are in a transition regime between Cr2O3-forming and Al2O3-forming behaviour. The findings suggested that part of the Ti content in C19 could potentially be replaced with Nb, Ta and/or other elements to further enhance oxidation resistance and other desirable properties. Overall, the insights gained could serve as a guide to optimise the composition of C19 and similar alloys for enhanced oxidation resistance.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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