The Effect of Corrosion on Slurry Abrasion of Wear Resistant Steels
Notice bibliographique
Résumé
Pipeline maintenance and replacement for slurry transportation constitutes a significant fraction of cost in many mining operations, particularly in the oil sand industry. It is thus important to better understand wear attack mechanisms and major factors affecting wear in such applications. In this study, the effect of corrosion on slurry abrasion response of pipe steels and abrasion resistant steels has been investigated using the Miller tester in silica slurries (water- or salt solution-based). A concept of relative synergy is introduced to illustrate the importance of corrosion-enhanced wear for a given material, which is defined as the percentage difference in wear rates between sliding in salt slurry and in de-ionized (DI) water slurry with respect to wear rate in DI water slurry. Steel hardness is found to have significant effect on the corrosion-abrasion behavior. Hard steels tend to show higher relative synergy. Extensive pitting corrosion is observed for hard steels after testing in salt solution slurry. For low hardness steels, general corrosion (with micro-pitting) is the dominant corrosion mechanism. Based on semi-empirical analysis, a wear map is constructed to illustrate the transitions of abrasion-corrosion regimes under different materials and working/testing conditions. The importance of mechanical interaction frequency and severity on corrosion-abrasion synergy is highlighted. The effect of material’s corrosion resistance on relative corrosion-abrasion synergy is currently not well understood and is not explicitly shown in the wear map. However, qualitatively, corrosion resistant materials generally show lower synergy under similar working/testing conditions. Hard and corrosion resistant materials should be employed when the working conditions fall within the abrasion-corrosion regime.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».