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Enregistrement W4410335637 · doi:10.1088/2053-1591/add85d

Surface blackening phenomenon and formation mechanism in high-temperature annealed nickel-based superalloys

2025· article· en· W4410335637 sur OpenAlexaff
Yan Yang, Zhicheng Cheng, Wei Yu

Notice bibliographique

RevueMaterials Research Express · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Temperature Alloys and Creep
Établissements canadiensNickel Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuperalloyMaterials scienceMetallurgyNickelMechanism (biology)Annealing (glass)MicrostructurePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Owing to stringent service conditions, nickel-based superalloys must meet exceptionally high surface quality standards. After cold rolling, these alloys can blacken during annealing, affecting appearance and performance. The surface-element distribution of GH4169 alloy annealed under hydrogen protection was analyzed via XPS, and reaction free-energy changes were calculated using thermodynamic software. The blackened surface contained oxides and carbides, primarily Cr 2 O 3 , Cr(OH) 3 , TiO 2 , Nb 2 O 5 , NbC, and free carbon. Residual water vapor in the protective hydrogen gas and rolling-oil remnants generated C, CO 2 , CO, and H 2 O, which then reacted with the alloy during high-temperature annealing to form a blackened layer. The selective oxidation of Cr, Nb, and Ti, along with the inward diffusion of carbon, leads to the compositional differences observed in the blackened layer. Lowering the protective gas dew point, improving rolling oil, and effective degreasing eliminated blackening.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,849

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,254 · 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'admission1
Résumé présentoui

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