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Enregistrement W1969920515 · doi:10.1021/ie9007453

Corrosion Behavior of Carbon Steel in the Monoethanolamine−H<sub>2</sub>O−CO<sub>2</sub>−O<sub>2</sub>−SO<sub>2</sub> System

2009· article· en· W1969920515 sur OpenAlexafffund
Nattawan Kladkaew, Raphael Idem, Paitoon Tontiwachwuthikul, Chintana Saiwan

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRoyal Golden Jubilee (RGJ) Ph.D. ProgrammeThailand Research Fund
Mots-clésCorrosionCarbon steelFlue gasCarbonic acidOxygenChemistrySolubilityInorganic chemistryHydrogenHydroniumCarbon fibersCarbon dioxideMetallurgyIonMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of operating parameters on the corrosion of carbon steel in the monoethanolamine (MEA)−H 2 O−CO 2 −O 2 −SO 2 system were investigated using two different corrosion measurement techniques. The corrosion studies were conducted using a 273A potentiostat using MEA, O 2, and SO 2 concentrations and CO 2 loading in the ranges of 1−7 kmol/m 3, 0−100%, 0−204 ppm, and 0−0.5 mol CO 2 /mol MEA, respectively, at corrosion temperatures in the range of 303−353 K. The experimental results showed, for the first time, that a higher concentration of SO 2 in a simulated flue gas stream induces a higher corrosion rate essentially because of the increase in the hydrogen ion concentration generated by reactions of SO 2 and H 2 O as well as SO 2, O 2, and H 2 O. Also, an increase in oxygen concentration in the simulated flue gas stream causes a higher corrosion rate due to the increasing solubility of oxygen and, in turn, a higher amount of dissolved oxygen in the liquid phase. The results further show that an increase in the concentrations of MEA, O 2, and SO 2 as well as CO 2 loading will cause the generation of higher amounts of hydrogen or hydronium ions, as well as carbonic acid and bicarbonate ions, and this is what leads to a higher corrosion rate.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,248 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations37
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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