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Enregistrement W4411474531 · doi:10.1016/j.ijhydene.2025.06.023

Influence of stacking fault energy and hydrogen on deformation mechanisms in high Mn austenitic steels during in-situ tensile testing

2025· article· en· W4411474531 sur OpenAlexaff
Yuran Kong, Pawan Kathayat, Donald W. Brown, Samantha K. Lawrence, B. Clausen, Sven C. Vogel, Joseph Ronevich, Christopher W. San Marchi, Lucas Ravkov, Levente Balogh, John G. Speer, Kip O. Findley, Lawrence Cho

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Hydrogen Energy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrostructure and Mechanical Properties of Steels
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesHydrogen and Fuel Cell Technologies OfficeAdvanced Steel Processing and Products Research CenterU.S. Department of Energy
Mots-clésStacking-fault energyIn situAusteniteMaterials scienceUltimate tensile strengthStackingDeformation (meteorology)HydrogenHydrogen embrittlementMetallurgyTensile testingStacking faultManganeseFault (geology)Composite materialDislocationMicrostructureChemistryCorrosionGeologySeismology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Mn austenitic steels are considered an economical alloy system for hydrogen storage and transport applications. This study used stacking fault energy (SFE) as a design parameter to achieve hydrogen embrittlement (HE)-resistant high Mn austenitic alloys. The role of hydrogen on the deformation mechanisms of low (29 mJ/m 2 ) and high SFE (49 mJ/m 2 ) alloys was evaluated through in-situ neutron diffraction during tensile loading. Hydrogen-precharging increased yield strength, partly due to hydrogen-induced lattice distortion ( i.e. , solute strengthening). Hydrogen accelerated the increase in defect density, including dislocations and stacking faults. The formation of planar deformation structures (twins and stacking faults), relative to dislocations, plays a critical role in promoting hydrogen-assisted fracture. The stacking fault frequency parameter obtained from neutron diffraction quantifies planar deformation tendencies, correlated with HE sensitivity. The higher SFE alloy exhibited greater resistance to HE, associated with the reduced propensity to form stacking faults and twins upon deformation in the hydrogen-precharged condition.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,569

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 GPT0,204
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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