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Enregistrement W1604491443 · doi:10.5006/c2004-04659

Chemo-Mechanical Effect in Erosion-Corrosion Process of Carbon Steel

2004· article· en· W1604491443 sur OpenAlexaff
B.T. Lu, Jingyi Luo, Jianfeng Lu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueErosion and Abrasive Machining
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon steelCorrosionMaterials scienceErosionMetallurgyErosion corrosionProcess (computing)Carbon fibersComposite materialComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this work, the chemo-mechanical effect in slurry-erosion was investigated and an attempt was made to understand the mechanism of the corrosion-enhanced erosion. The chemo-mechanical effect was evaluated with the hardness degradation due to the presence of anodic current on the surface. The micro-hardness measurements of A1045 steel was determined in de-ionized water and in an aqueous solution of 1M NaHCO3 while anodic current was applied. The results showed that the hardness decreased with increasing anodic current density and the relative hardness degradation (ΔHv / ΔHv0) is a linear function of the logarithm of the anodic current density. The dependence of hardness drop on the anodic current density is almost independent of the corrosive media although the carbon steels displayed different polarization behavior in the test solutions used in the current experiments. The erosion and erosion-corrosion tests were conducted with A1045 steel in a slurry comprising 0.1M Na2SO4 aqueous solution + 30% sand under condition of cathodic protection or action of constant applied anodic current, respectively, and the steel was annealed at different temperatures to achieve different hardness. The degradation of mechanical erosion resistance with decreasing hardness implied that a synergistic mechanism would result from the chemo-mechanical effect. It was confirmed again by the test results. The material loss rate due to the corrosion-enhanced erosion increased with increasing applied anodic current density.

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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,529

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations6
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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