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Enregistrement W4391639754 · doi:10.1149/ma2023-02113372mtgabs

The Mechanism of Titanium Hydride Formation on Grade-2 Titanium

2023· article· en· W4391639754 sur OpenAlexaff
Adam Morgan, Vahid Dehnavi, Dmitrij Zagidulin, David W. Shoesmith, James J. Noël

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen Storage and Materials
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTitaniumTitanium hydrideHydrideMechanism (biology)Materials scienceMetallurgyPhysicsMetal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ASTM Grade-2 titanium (Ti-2) is a commercially pure grade widely used for its corrosion resistance in extreme environments. Therefore, Ti-2 has found applications within industries such as oil and gas, chemical processing, and nuclear power, where it is used for components such as reaction vessels, piping, and heat exchangers. Challenges with the fabrication process result in relatively high amounts of iron in commercial materials such as Grade-2, Grade-7, and Grade-12, which all have a maximum tolerance of 0.3 wt.% iron. The amount of iron present in titanium has been shown to have a significant effect on the microstructure and corrosion behaviour [1] . For example, Fe will precipitate and form Ti x Fe intermetallic particles (IMPs) along grain boundaries if the local solubility limit is exceeded. Many of the corrosion processes (e.g., crevice corrosion) that determine the long-term integrity of Ti are strongly affected by the presence of IMPs [1] . Another detrimental corrosion scenario is the formation of titanium hydride (TiH x ), which can precipitate on the surface and/or in the bulk material when the hydrogen concentration is high enough. Formation of TiH x phases increases the susceptibility of the metal to cracking, as the hydride is less ductile than the metal and its formation results in a strain-inducing volume increase within the matrix. Despite the proven importance of IMPs to the corrosion behaviour of Ti, and the detrimental effects of hydride formation on the material’s integrity, a direct relationship between IMPs and TiH x formation is not well established. There is some evidence that titanium hydride formation initiates at IMPs [2] , but a complete mechanistic understanding is missing. In this study, the initiation and propagation mechanism of TiH x formation on Ti-2 is being investigated over a 24-hour period. Hydrides were grown galvanostatically in a simulated crevice corrosion environment. The surface was analyzed at various times using field emission scanning electron microscopy (FE-SEM), energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDX), focused ion beam (FIB) milling, and X-ray diffraction (XRD). By visualizing TiH x within the matrix using FE-SEM, we determined that titanium hydride formation initiates at IMPs and then grows both laterally and vertically around the IMP. After reaching a depth of ~ 4 µm below the surface of the IMP, the hydride stops growing vertically but continues to spread laterally across the Ti grain face until full surface coverage is reached. Finally, a steady-state condition is reached, in which hydride is present as a uniformly distributed layer across the surface with a thickness of ~ 4 μm. Additionally, the electrochemical potential values during the galvanostatic hydride growth process and the amount of hydride detected using XRD both support the hypothesis of the hydride growing rapidly before reaching a limited thickness. [1] X. He, J. J. Noël, D. W. Shoesmith, Corrosion 2004 , 60 , 378–386. [2] Q. Tan, Z. Yan, H. Wang, D. Dye, S. Antonov, B. Gault, Scr. Mater. 2022 , 213 , 114640.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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)0,0000,002

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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