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Enregistrement W4401992592 · doi:10.3390/cmd5030016

Effect of Heating Rate on Microstructure and Corrosion Resistance of Quenched and Tempered 8620 Low Carbon Alloy Steel

2024· article· en· W4401992592 sur OpenAlexfundno aff
Sina Tajmiri, Waseem Haider, Ishraq Shabib

Notice bibliographique

RevueCorrosion and Materials Degradation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCollege of Science and Engineering, University of MinnesotaUniversity of British ColumbiaCentral Michigan University
Mots-clésMicrostructureMaterials scienceAlloyCorrosionMetallurgyCarbon fibersCarbon steelComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the process of heat treatment of 8620 low alloy steel, the heating rate is a critical parameter that must be carefully controlled to achieve the desired combination of microstructural features, mechanical properties, and corrosion resistance while simultaneously ensuring process efficiency and cost-effectiveness. This study investigates, for the first time, the microstructural evolution and electrochemical properties of 8620 steel under identical quenching and tempering heat treatment routes with slow-rate (SR) and fast-rate (FR) heating rates. Microstructural analysis revealed martensitic phases for SR, while FR exhibited a dual-phase microstructure containing ferrite. Upon tempering, for both samples, the martensite transformed into tempered martensite, with tempered (Temp) FR exhibiting around 50% smaller ferrite grains. Mechanical testing indicated that SR had 17% higher hardness than FR, although hardness decreased after tempering by 22% (SR) and 17% (FR). All electrochemical tests indicated that the as-quenched SR exhibited significantly superior corrosion resistance than FR. For instance, the polarization resistance of SR was 440 Ω higher than that of the FR samples. Tempering resulted in a considerable decrease in corrosion resistance for Temp SR, whereas Temp FR improved. Electrochemical characterization revealed Temp FR displayed close-to-ideal capacitive behavior and low double-layer capacitance, indicating enhanced overall corrosion 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 seuil0,763

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,247 · 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.

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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