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Enregistrement W4401760788 · doi:10.1115/1.4066321

Comparing the Cavitation and Slurry Erosion Wear Resistance of 16Cr-5Ni Stainless Steel With 13Cr-4Ni CA6NM Stainless Steel

2024· article· en· W4401760788 sur OpenAlexaff
J. Muñoz-Cubillos, O.A. Zambrano, J.J. Coronado, S.A. Rodríguez

Notice bibliographique

RevueJournal of Tribology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueErosion and Abrasive Machining
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlurryCavitation erosionMaterials scienceMetallurgyCavitationErosionComposite materialGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the current work, 16Cr-5Ni stainless martensitic cast steel was evaluated in cavitation and slurry erosion tests under different thermal aging treatments (TATs) using an ultrasonic vibratory cavitation apparatus and an in-house-designed jet slurry tribometer. The steel was homogenized at 1100 °C for 40 h and then thermal ageing was performed at 475 °C, 550 °C, and 625 °C for 4 h. The cavitation test results showed a lower wear-rate was obtained under TAT at 475 °C, followed by TAT at 550 °C, and a higher wear-rate was found under TAT at 625 °C. A good correlation was established between hardness and the maximum erosion rate in the cavitation results. In the slurry tests, the jet stream contained a fixed mass fraction of 1.25 wt% sand. The evaluated impingement angles were 45 deg and 90 deg, and better performance was obtained under TAT at 475 °C and TAT at 550 °C. The results for the thermal aging of 16Cr-5Ni were compared with those of traditional CA6NM (13Cr-4Ni) steel, which is widely used in the manufacturing of turbine runners. Under every condition evaluated, 16Cr-5Ni presented a cavitation erosion resistance value higher than that of CA6NM, and the slurry erosion resistance of both steels was very similar when 16Cr-5Ni under TAT at 475 °C or 550 °C was compared with CA6NM. Therefore, 16Cr-5Ni stainless martensitic cast steel could be another alternative to the promising results obtained for the manufacturing of turbine runners.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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