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Enregistrement W4402738763 · doi:10.1016/j.surfcoat.2024.131396

Microstructural characterization of interfaces between cold sprayed copper and electrodeposited copper corrosion barrier coatings for used nuclear fuel containers

2024· article· en· W4402738763 sur OpenAlexafffundabout
Liyang Zheng, Dominique Poirier, Jean-Gabriel Legoux, Jason D. Giallonardo, Jane Y. Howe, U. Erb

Notice bibliographique

RevueSurface and Coatings Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensNuclear Waste Management OrganizationNational Research Council CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Research Foundation
Mots-clésCopperCorrosionMetallurgyMaterials scienceCharacterization (materials science)Gas dynamic cold sprayComposite materialNanotechnologyCoating

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Copper coatings on steel, manufactured by a novel combination of two different manufacturing technologies , electrodeposition and cold spraying, are employed as a corrosion barrier in the current design of used fuel containers (UFCs) for the long-term storage of Canada's used nuclear fuel. This study examines such copper coatings on a prototype container section, with a particular focus on the interface region where copper materials fabricated by the two processes converge. Distinct microstructures for the electrodeposited and cold sprayed copper layers were observed. An unexpected recrystallized layer on top of electrodeposited copper was identified for the first time. Local annealing at 350 °C and 600 °C for one hour resulted in more homogeneous microstructures and Vickers hardness profiles among the copper layers, which is favorable for this application by reducing processing related heterogeneity in the interface region. More homogenized structures with high fractions of special grain boundaries in this region are expected to provide enhanced mechanical and corrosion properties .

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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