MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406444931 · doi:10.1016/j.msea.2025.147875

Comparison of gaseous hydrogen effects in 1200 MPa high strength martensitic and pearlitic steels

2025· article· en· W4406444931 sur OpenAlexfundno aff
Thorsten Michler, Lisa Claeys, Sabine Oeser, Tom Depover

Notice bibliographique

RevueMaterials Science and Engineering A · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiteit GentMovember CanadaBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésMaterials scienceMetallurgyMartensiteHydrogenComposite materialMicrostructureChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study compares gaseous hydrogen effects in a high strength martensitic and pearlitic steel (ultimate tensile strength of 1200–1300 MPa). When tensile tested in 10 MPa gaseous hydrogen at room temperature, the relative reduction of area (RRA) is 14 % for the martensitic steel while the pearlitic steel shows much improved behaviour with an RRA of 75 %. The microstructures of both steels are characterized in detail pre- and post-mortem. Fractography reveals that hydrogen assisted fracture occurs predominantly along prior austenite grain boundaries for the martensitic steel while tearing topography surface characteristics are observed for the pearlitic steel. Thermal desorption spectroscopy measurements show similar total hydrogen contents of about 2 wppm in both microstructures. In the martensitic microstructure, hydrogen is weakly trapped, whereas in the pearlitic microstructure, about 30 % of the hydrogen is strongly trapped. This seems to be one important reason for the higher RRA of the pearlitic microstructure in 10 MPa gaseous hydrogen.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,571

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMaterials Science and Engineering AMême sujetHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metalsTravaux en français237 207