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Enregistrement W4405360287 · doi:10.1115/ipc2024-122652

Microstructural Characterization of CGHAZ of HSLA Steel Welded by a Hybrid of Semi-Automatic Waveform Controlled GMAW and Mechanized FCAW-G Welding Process

2024· article· en· W4405360287 sur OpenAlexaff
Junfang Lu, Peter Schamuhn Kirk, Douglas G. Ivey, Bob Huntley, Andy Duncan

Notice bibliographique

RevueVolume 3: Operations, Monitoring, and Maintenance; Materials and Joining · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWelding Techniques and Residual Stresses
Établissements canadiensUniversity of AlbertaSGS (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeldingGas metal arc weldingMaterials scienceWaveformMetallurgyProcess (computing)Characterization (materials science)Heat-affected zoneEngineeringComputer scienceElectrical engineeringVoltageNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The semi-automatic waveform-controlled gas-metal arc welding (GMAW) and mechanized flux-cored arc welding (FCAW) processes are commonly used in mainline tie-in welding. Like mainline girth weld construction by the mechanized GMAW process, to reduce the construction cost and minimize unnecessary weld repairs, the fitness-for-service (FFS) approach using Engineering Critical Assessment (ECA)-based weld flaw acceptance criteria were explored for mainline girth weld tie-in welding. The welding, mechanical testing and ECA details were presented in paper IPC2022-86737 for high strength low alloy (HSLA) Grade 483 steels using a hybrid of semi-automatic waveform-controlled GMAW and mechanized gas-shielded FCAW (FCAW-G) processes. This paper is a continuation of that previous work. It is focused on further studies of the specimens from the welding procedure qualification test welds where low fracture toughness values were associated with crack tip opening displacement (CTOD) pop-ins. In this paper, the CTOD pop-in fracture regions were characterized using optical metallography (OM), macro- and micro-scale hardness testing, scanning electron microscopy (SEM) and transmission/scanning transmission electron microscopy (TEM/STEM). From the fractography and detailed post-test metallographic analysis, cleavage crack initiation was observed in the coarse-grained HAZ (CGHAZ). The CGHAZ microstructural zones were large enough to be effectively sampled for hardness testing; however, the suspected brittle phases within the CGHAZ were too small to be assessed with available hardness testing equipment. From metallography examinations using SEM and TEM/STEM, irregular Fe3C particles were identified through carbon extraction replicas and focused ion beam (FIB) samples of the prior austenite grains (PAG) and prior austenite grain boundaries (PAGB) of the CGHAZ. In the FIB samples, twinned martensite (M) and retained austenite (RA) were also identified within the PAG and along the PAGB of the CGHAZ, confirming the presence of MA. The formation of these brittle phases in the HAZ of the HSLA steel is explored and their effect on the low fracture toughness of the HAZ is discussed. This investigation indicates that the inter-critically reheated CGHAZ (ICR-CGHAZ) region is considered to be responsible for the low fracture toughness. An important finding is presented related to the use of heat-tinting and its adverse effect on detailed post-test characterization of CGHAZ/ICR-CGHAZ regions in CTOD specimens. It is also important to mention that it is difficult to precisely identify the region that triggered cleavage fracture or a pop-in without extensive fractography. For pop-ins in the ICR-CGHAZ region due to suspected M-A secondary microphases, it is much more challenging to find the conclusive contributing factor or direct cause because of the effect of multiple thermal cycles of welding, phase transformation during and after welding, the inhomogeneous nature of the weld and HAZ, and the amount and morphology of the local microphases triggering the initiation of a fracture event.

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 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,621

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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