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Enregistrement W4414090819 · doi:10.1016/j.actamat.2025.121524

Hydrogen modulated dislocation reaction and defect accumulation in bcc metals

2025· article· en· W4414090819 sur OpenAlexafffund
Jie Hou, Ducheng Peng, Xiang-Shan Kong, Huiqiu Deng, Wangyu Hu, Cheng Chen, Jun Song

Notice bibliographique

RevueActa Materialia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Hunan ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaMcGill University
Mots-clésDislocationNucleationHydrogenWork (physics)Enhanced Data Rates for GSM EvolutionPeierls stressHydrogen embrittlementCrystallographic defect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interaction between dislocations is fundamental to plastic deformation, work hardening, and defect accumulation. While much attention has been focused on effects of solutes on individual dislocations, their influence on dislocation-dislocation reactions remains largely unexplored. In this work, using atomistic simulations of iron as a model bcc system, we uncover a novel mechanism by which hydrogen (H) fundamentally alters the reaction dynamics between 〈111〉/2 screw dislocations, promoting the formation of 〈001〉 edge dislocation junctions, a process that would normally be unfavorable in H-free conditions. This phenomenon arises from the dislocation-character-dependent segregation behavior of H, which reduces the line energy of 〈001〉 edge dislocation and stabilizes the junction. Once formed, these junctions serve as strong pinning sites, impeding the motion of 〈111〉/2 dislocations and facilitating the formation of 〈001〉 vacancy-type dislocation loops. Under continued deformation, these H-decorated loops accumulate locally, providing nucleation sites for structural damages such as cracking and blistering. This mechanism is generic to bcc metals and highlights the critical role of H in dislocation reactions, defect accumulation, and failure initiation. Our findings bridge atomistic mechanisms with recent experimental observations, reshaping our understanding of dislocation behavior in H-rich environments.

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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,599

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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