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Enregistrement W1974802631 · doi:10.1179/1743278214y.0000000243

Effect of bicarbonate concentration on corrosion of high strength steel

2014· article· en· W1974802631 sur OpenAlexaff
Faysal Fayez Eliyan, Akram Alfantazi

Notice bibliographique

RevueCorrosion Engineering Science and Technology The International Journal of Corrosion Processes and Corrosion Control · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPassivationCorrosionBicarbonateCathodic protectionElectrochemistryDissolutionAnodeMaterials scienceMetallurgyCyclic voltammetryInorganic chemistryChemistryElectrodeComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research evaluates the passivation process, in relation to the anodic and cathodic reactions, in deoxygenated solutions of different bicarbonate concentrations. Two types of API-X100 steel microstructures were examined. They are similar to near fusion heat affected zones (HAZs) which were produced by special thermal cycles. By monitoring the open circuit potentials, the passivation process exhibited electrochemical signs that it forms faster with higher bicarbonate concentration. During cyclic voltammetry, bicarbonate in concentrations less than 0·1M impedes the passivation, by catalysing the anodic dissolution. In higher concentrations, bicarbonate seemed more protective in facilitating the development of thicker passive films, from an electrochemical perspective that encourages corresponding physicochemical investigations in the future. The transpassivation seemed to depend more on the chemistry of the passive film than on the formation of FeCO3. Cooling down the HAZs at high rates could make them more corrosion resistant, but probably of less protective corrosion products.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,795

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations16
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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