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Enregistrement W4410524317 · doi:10.1016/j.jacomc.2025.100089

Thermal stability and hydrogen storage properties of Hf0.75Ti0.25NbVZr and TiNbVZr high entropy alloys

2025· article· en· W4410524317 sur OpenAlexaff
Mourad Moussa, Christophe Cona, Jacques Huot, Jean‐Louis Bobet

Notice bibliographique

RevueJournal of Alloys and Compounds Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Entropy Alloys Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesConseil Régional AquitaineAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésHydrogen storageThermal stabilityMaterials scienceThermodynamicsEntropy (arrow of time)MetallurgyPhysicsEngineeringChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the thermal stability and hydrogen storage performance of Hf 0.75 Ti 0.25 NbVZr and TiNbVZr high-entropy alloys (HEAs). Heat treatments were conducted at 1300°C for 24 and 48 hours and at 600°C for 1 and 2 months. X-ray diffraction (XRD) analysis revealed that Hf 0.75 Ti 0.25 NbVZr transitioned from a mixture of BCC and C15 Laves phases to a single BCC phase at 1300°C. At 600°C, a combination of BCC, C14 Laves, and HCP phases was detected, with phase compositions remaining stable over time. Hydrogen absorption tests showed that heat-treated samples required activation at 250°C. After 2 months at 600°C, Hf 0.75 Ti 0.25 NbVZr alloy had a hydrogen uptake of 0.95 wt.% while TiNbVZr treated at 1300°C for 24 hours absorbed 1.10 wt.% of hydrogen. In contrast, the as-cast alloys absorbed 2.05 wt.% and 2.7 wt.%, respectively, at room temperature. Hydrogenation induced phase transformations, notably causing significant expansion in the C14 Laves phase. The highest hydrogen absorption was observed in the as-synthesized arc-melted alloys, which outperformed heat-treated samples in storage capacity. These findings demonstrate that heat treatment lowers hydrogen storage efficiency due to phase transformations and reduced BCC phase content.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,749
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,205 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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