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Enregistrement W4404568515 · doi:10.3390/ma17225671

Hydrogen Trapping at Fe/Cu Interfaces

2024· article· en· W4404568515 sur OpenAlexaff
Philipp Hammer, Matthias Militzer, Vsevolod I. Razumovskiy

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesÖsterreichische ForschungsförderungsgesellschaftAustrian Science FundBundesministerium für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und TechnologieBundesministerium für Arbeit und Wirtschaft
Mots-clésTrappingHydrogenMaterials scienceChemistryGeographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Copper (Cu) in steel production can be a residual element, causing challenges during steel processing, as well as an alloying element, improving corrosion resistance and providing hardenability by nanosized precipitates. For the transition toward a green economy, increased recycling rates in steel production and alternative energy carriers, such as hydrogen, are of vital importance. As hydrogen is known for its embrittling effect on high-strength steels, this work sought to explore possible mitigation strategies for hydrogen embrittlement (HE) with the help of Cu precipitates. Hydrogen trapping at Cu/Fe interfaces following the complex phase transformations in the Cu precipitation sequence from body-centered cubic (bcc) to the so-called 9R structure to face-centered cubic (fcc) was addressed by a series of systematic density functional theory calculations. In combination with thermodynamic calculations, the pressing question regarding which of the precipitate structures was most desirable for the tackling of HE was alluded to. We found that hydrogen trapping at the Cu/Fe interfaces increased from -0.05 to -0.18 eV following the precipitation sequence. Despite this relatively weak hydrogen trapping, which was in the range of dislocations, we showed through thermodynamic calculations that fcc Cu precipitates could still contribute to lowering the risk of triggering the hydrogen-enhanced localized plasticity (HELP) mechanism of HE.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,992

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)0,0330,009

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,255 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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