Degradation behavior of austenite, ferrite, and martensite present in biodegradable Fe-based alloys in three protein-rich pseudo-physiological solutions
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the degradation behavior of three distinct Fe-based alloys immersed in three pseudo-physiological solutions. These alloys, which have varied Mn and C contents, include a commercially available Fe-0.15C alloy, namely Fe–C, and two newly developed alloys, that is Fe–5Mn-0.2C (namely Fe–5Mn) and Fe–18Mn-0.6C (namely Fe–18Mn). The aim was to understand the effect of alloying elements and the testing solution on the in - vitro degradation behavior of these Fe-based materials. Static immersion degradation and potentiodynamic corrosion tests were carried out using three pseudo-physiological solutions with albumin supply, that is modified Hanks’ saline solution (MHSS), phosphate buffered saline solution (PBS), and sodium chloride solution (NaCl). After two weeks of static immersion, the results revealed that Fe–5Mn, characterized by a mixture of ferrite and martensite, showed the highest degradation rate, while Fe–C, composed solely of ferrite, showed the lowest rate of degradation. The predominant degradation products in MHSS and PBS were phosphates and carbonates. In PBS, these products formed a remarkably stable protective layer on the surface, contributing to the lowest degradation rate. In contrast, porous hydroxides appeared as the main degradation products for samples immersed in NaCl solution, leading to the highest degradation rate. These results provided important insights into the customization of Fe–Mn–C alloys for a range of biomedical applications, meeting a variety of clinical requirements, and highlighting the considerable potential of Fe–Mn–C alloys for biomedical applications. • Fe–5Mn-0.2C showed the presence of ferrite and martensite, showing a duplex microstructure. • The static Fe–5Mn-0.2C corrosion rate was ∼0.19 mm/y in Hanks' solution and ∼0.28 mm/y in NaCl one. • Ferrite (AISI 1018) and austenite (Fe–18Mn-0.7C) showed similar static degradation rates. • Degradation products showed the presence of phosphates and carbonates, in the form of loose precipitates. • Crystallized Ca 2 P 2 O 7 was found on degraded surfaces of Fe–18Mn-0.7C immersed in Hanks' solution.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».