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Enregistrement W4409464844 · doi:10.1016/j.corsci.2025.112948

Correlating nanoporosity, Nb oxidation states and deuterium transport in the oxide layer formed on a Zr-2.5 Nb alloy

2025· article· en· W4409464844 sur OpenAlexafffundabout
Adil Shaik, S.Y. Persaud, Mark R. Daymond

Notice bibliographique

RevueCorrosion Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNuclear Materials and Properties
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEngineering and Physical Sciences Research CouncilUniversity Network of Excellence in Nuclear EngineeringHenry Royce Institute
Mots-clésAlloyOxideCorrosionMaterials scienceLayer (electronics)DeuteriumChemical engineeringMetallurgyNanotechnologyNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada Deuterium Uranium reactors, Zr-2.5 Nb alloys are used as a pressure boundary material and understanding corrosion and deuterium transport is critical. The objective of this study is to characterize the oxide layer formed on Zr-2.5 Nb alloy at the nanoscale and understand the diffusion of deuterium from the water-oxide interface to the base metal. Results indicate that defects, nanoporosity and microcracks in the oxide govern the oxidation tendency of Nb, which has +5, +4, +2, or partially oxidized states. Deuterium transport through the oxide layer is also directly correlated with defect density. The concentration of deuterium is highest at the water-oxide interface and lowest at the metal-oxide interface. This correlates with a change in defect density and Nb oxidation state, which also decreases between these two interfaces. The present findings provide a mechanistic understanding of oxidation and deuterium ingress in Zr-2.5 Nb alloys, helping to ensure the long-term performance of the material for reactor applications. • Nanopore density increases with exposure duration from 600 to 1799 days. • Deuterium concentration varies in the oxide layer and is influenced by nanoporosity. • β-phase impedes deuterium diffusion, impacting hydrogen pickup in Zr-2.5 Nb alloy.

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)0,002
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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,269
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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