Combining 2D simulations with atom probe tomography to investigate radiation-induced segregation near nanoscale cavities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Radiation-induced segregation (RIS) is a non-equilibrium phenomenon that can significantly alter local composition and degrade material properties. Although extensive research has focused on RIS near grain boundaries, much less attention has been given to RIS near nanosized cavities, including voids and gas-filled bubbles, which are primary contributors to material swelling. Compared with grain boundaries, cavities exhibit unique characteristics as defect sinks, such as spherical geometry, potentially higher density, and shorter distances between sinks. Although conventional one-dimensional (1D) models can capture basic features of RIS near isolated cavities, our calculations showed that they failed to reproduce experimental RIS profiles near closely spaced bubbles, an arrangement commonly observed in irradiated materials due to heterogenous bubble nucleation. In this study, we combined two-dimensional (2D) simulations with atom probe tomography (APT) experiments to investigate RIS near helium bubbles in a Ni 50 Fe 50 model alloy. The 2D simulations achieved good agreement with the experimental data. Moreover, we identified a non-linear coupling effect between neighboring bubbles: Ni segregation between two bubbles was higher than that from a single bubble, but lower than the linear sum of two isolated bubbles. These results demonstrate that the 2D RIS model is essential for simulating complex RIS behavior near cavities, thereby enabling more accurate predictions of microstructural evolution and property changes in materials under extensive irradiation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».