A cost-effective model for synergistic effects of microstructure and crystallographic texture on hydrogen-induced crack growth and corrosion rates in pipeline steels
Notice bibliographique
Résumé
This study proposes a Cost-Effective model based on microstructure, crystallographic texture, and hydrogen (H) diffusion to evaluate H-damage in pipeline steels. H-crack growth and corrosion rates, measured using ultrasonic inspection and a Gamry electrochemical setup, were correlated with microstructure and texture. Results show that smaller ferrite grain size, lower density of ∑ 3 co-incidence site lattice boundaries (CSLB), higher densities of geometrically necessary boundaries (GNB) and random high-angle grain boundaries (RHAGB), and higher overall stored energy (E Ave ) in texture fibers increase H-trap sites and reduce effective H-diffusivity, contributing to higher H-crack growth rates. Conversely, these same factors enhance corrosion resistance by improving passivation. Secondary phases have a detrimental effect on H-crack growth and corrosion resistance, varying with size, continuity, and volume fraction of phases. The proposed model, using hyperparameter tuning, quantifies the synergistic effects of microstructure, texture, and H-diffusion on H-damage and highlights the role of ferrite grain size in mitigating H-damage in pipeline steels. Finally, finite element (FE) analysis of grain structures provided supporting observations. • A proposed Cost-Effective model quantifies the synergistic effects of microstructure and texture. • Ferrite grain size is the dominant parameter for evaluating the performance of pipeline steel against H-damage. • Smaller ferrite grain size and misorientation angles >35° significantly increase elastic strain energy density. • Lower density of ∑ 3 CSLB, higher density of dislocations, RHAGB, and E Ave increase H-crack growth but improve corrosion resistance. • Increased volume fractions of γ- and ε-fibers reduce H-crack growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».