Some Natural Products as Green Corrosion Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pipelines are the safest and most economical means of transporting oil and gas in offshore and onshore production facilities. Corrosion inhibitors continue to play a significant role in protecting the pipelines from internal corrosion. A number of corrosion inhibitors have been developed with low environmental impact without compromising on their inhibitor efficiency. Recently geographical location specific-regulations for several regions have been implemented. The most prominent of these are the environmental regulations for the North Sea (UK, Norway, Denmark, The Netherlands), US Gulf Coast, Eastern Canada etc. This paper describes the investigations using aqueous extracts of leaves of medicinal plants A, B and C; and root of plant D as environmentally friendly corrosion inhibitors of mild steel in synthetic ocean water by weight loss method. These natural products were designed for application in Indian oil and gas industry and other environmentally sensitive platforms; exploiting their low toxicity-as medicinal plants and ease of biodegradation-as water soluble extracts. Aqueous extracts of plant materials A, B, C and D were investigated for Bioaccumulation. All the extracts exhibited low bioaccumulation and good corrosion protection. These preliminary investigations conducted to select green inhibitors revealed that aqueous extracts of C and D exhibited better corrosion performance than A and B. Weight loss studies results at 50ppm and 100ppm in the absence and presence of Hydrogen sulfide further support this fact. This paper also presents a brief overview of the principal criteria the inhibitor developers must follow to determine whether a given corrosion inhibitor is environmentally acceptable in a given region. It also presents the criteria for green corrosion inhibitors for Indian oil and gas industry pertinent to the characteristic marine biodiversity, local priority issues like major sources of pollution, demography, the nature of regional and international environmental agreements etc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
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 tête enseignante, 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 ».