pH estimation at corrosion fatigue crack tip in 13Cr-4Ni martensitic stainless steel
Notice bibliographique
Résumé
The blades of hydraulic turbines experience repeated loading during operation, promoting initiation and propagation of fatigue cracks in a corrosive environment. To identify the environmental damage mechanism—anodic dissolution or hydrogen embrittlement—potential ( E ) and pH must be measured locally at the crack tip, as values for these parameters measured at the crack tip differ from those measured in the bulk electrolyte. Direct measurement of potential drop ( ∆E=E exterior - E interior ) and pH at the crack tip is, however, challenging. This study focuses on estimating local pH at the fatigue crack tip using thermodynamic analysis combined with ∆E measurements at the crack tip. The methodology was applied to the tip of cracks propagating in a martensitic stainless steel compact tension specimen (CT). ∆E was measured as the crack propagated in a simulated crack environment (deaerated synthetic river water). The potential dropped from 0.075 V SHE in the synthesized river water to -0.09 V SHE in the deaerated synthesized river water. XPS analysis of the corrosion product found on the fracture surface after testing revealed it consisted of Fe₂O₃ and FeCr₂O₄ . Based on a Pourbaix diagram, E = -0.09 V SHE coupled with presence of Fe₂O₃ and FeCr₂O₄ as corrosion products yields a thermodynamically stable solution with a pH ranging from 4.4 to 4.6.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».