Analyzing Electrochemical Noise Data with Time-Domain Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article introduces two techniques for characterizing individual transients in electrochemical noise (EN) data in the time domain. These approaches extract information from only electrochemical transients in EN data, i.e. where current and potential are correlated. An algorithm is introduced for identifying transients based on locating records where both the current and potential derivatives are simultaneously zero. A measure of the intensity of the transient was obtained from the current amplitude near the transient apex. A measure of the uniform corrosion rate of the less active electrode during a transient was obtained from the ratio of differences in potential and current during a single transient. The corrosion rates thus obtained appear to have a lognormal distribution. These techniques were illustrated from laboratory measurements for three systems, i.e. carbon steel (UNS G10100) electrodes in saline and two magnesium alloys, AZ91D (UNS M11916) and ZA1040 (experimental alloy), in saline/magnesium hydroxide solutions. This approach seems to be readily transportable to a field monitoring system as long as the sampling frequency is high enough and there is a processor available to convert raw data as it is collected and store only the processed results.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».