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Enregistrement W4417227832 · doi:10.1038/s41467-025-66125-9

Improved radiation resistance in metals via adaptive martensitic transformation

2025· article· en· W4417227832 sur OpenAlexaff
Shuo Zhang, Y.-B. Dong, Yulong Sun, Yanfei Liu, L. T. Sun, Hongwei Zhao, Ning Gao, Z.B. Wang

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueFusion materials and technologies
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMicrostructureAusteniteRadiation resistanceIrradiationStackingMartensiteDiffusionless transformationDislocation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Materials typically experience serious microstructure and performance degradations under irradiation in nuclear reactors. To explore radiation-resistant metals with high design flexibility is urgently requested for the safe application of nuclear energy. In this work, we discover an anti-radiation mechanism for this purpose in a gradient nanostructured nuclear grade austenitic stainless steel prepared by a flexible surface nano-crystallization approach. A special 3-dimensional microstructure network, consisting of low-energy grain boundaries, stacking faults, and dislocation networks, is introduced in the nanostructure, so that a large-scale adaptive martensitic transformation mechanism is activated under irradiation even at extremely high radiation doses and high temperatures. Consequently, the radiation resistance is significantly enhanced, while a superior mechanical property is retained, in nanostructured samples compared to coarse-grained counterparts. Results presented in this work thus explore a strategy to prepare radiation-resistant metals in future. Zhang et al. design a nanostructure which activates an adaptive martensitic transformation mechanism in a nuclear grade austenitic stainless steel, achieving extraordinary radiation resistance with non-degraded mechanical properties.

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 enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,351

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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