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Enregistrement W4402636798 · doi:10.1016/j.actamat.2024.120420

Influence of hydrogen on deformation and embrittlement mechanisms in a high Mn austenitic steel: In-Situ neutron diffraction and diffraction line profile analysis

2024· article· en· W4402636798 sur OpenAlexaff
Lawrence Cho, Yuran Kong, Pawan Kathayat, Donald W. Brown, Samantha K. Lawrence, B. Clausen, Sven C. Vogel, Lucas Ravkov, Levente Balogh, Joseph Ronevich, Christopher W. San Marchi, John G. Speer, Kip O. Findley

Notice bibliographique

RevueActa Materialia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesU.S. Department of Energy
Mots-clésMaterials scienceNeutron diffractionAusteniteEmbrittlementDiffractionHydrogen embrittlementIn situMetallurgyHydrogenDeformation (meteorology)Line (geometry)CrystallographyMicrostructureComposite materialOpticsCorrosion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Austenitic steels have relatively high resistance to hydrogen embrittlement and play a critical role in hydrogen service applications. In particular, high Mn austenitic steels are considered economically viable alloy alternatives for these applications. The current study employed in-situ and ex-situ neutron diffraction techniques combined with diffraction line profile analysis (DLPA) to investigate the influence of hydrogen on deformation and embrittlement mechanisms in a high Mn (approximately 30 wt pct) austenitic steel. Investigation using both neutron diffraction and electron backscatter diffraction revealed the presence of extensive deformation twins and stacking faults within the steel microstructure after tensile deformation in the non-charged condition. These microstructural features suggest planar deformation behavior, which is expected from the relatively low stacking fault energy (SFE) of the alloy (approximately 29 mJ/m 2 ). Hydrogen pre-charging resulted in apparent increases in both dislocations and stacking faults, contributing to macroscopic hardening and embrittlement mechanisms. Overall, numerical parameters obtained through neutron DLPA were used to elucidate the underlying mechanisms associated with hydrogen effects on the mechanical behavior, i.e. macroscopic strengthening, strain hardening rate, and embrittlement.

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 enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,695

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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