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Enregistrement W4415373899 · doi:10.1016/j.apsadv.2025.100878

A multi-physics and multi-scale approach to characterize the viscous layer growth formed on SLM 316 L stainless steel during electropolishing in an acid mixture

2025· article· en· W4415373899 sur OpenAlexaff
Magali Barthès, Luc Froehly, Marie‐Laure Doche, Christine Régent, Jean‐Yves Hihn

Notice bibliographique

RevueApplied Surface Science Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensSafran Electronics (Canada)
Organismes subventionnairesSafranAssociation Nationale de la Recherche et de la Technologie
Mots-clésElectropolishingPolishingPolarization (electrochemistry)MetalLayer (electronics)ViscosityDiffusionViscous liquidSchlierenParticle image velocimetry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to provide experimental evidence of the formation and the growth of a viscous layer during the electropolishing of additively manufactured 316 L stainless steel parts, using a combination of optical characterization techniques. A tertiary current distribution model was subsequently developed to simulate the electropolishing process and predict the evolution of the viscous layer. The results demonstrate that the viscous layer forms and grows within a specific potential window before being disrupted by gas evolution due to solvent oxidation. Schlieren imaging estimates the thickness of the layer to be approximately 1.4 mm after 5 min of polarization at the onset of the polishing plateau—about 1 mm thicker than its natural state without polarization. Particle Image Velocimetry (PIV) confirms the presence of a flow-deprived zone near the surface, roughly 1 mm thick, contrasting with the bulk region where natural convection dominates. A simplified reaction mechanism is proposed, based on experimentally determined electron-transfer kinetics. Metal cations are assumed to be instantly complexed, with the diffusion of the resulting complexes considered equivalent to that of the free complexing agents (phosphates), based on literature values. Using these assumptions, the tertiary current distribution model successfully replicates the growth of the viscous layer. The model's predictions were validated by experimental measurements of metal cation concentrations, supporting the hypothesis that the diffusion of “acceptor” species is the primary driving force behind electropolishing. This work also confirms that phosphate-complexed metal cations diffuse analogously to anions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,273 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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