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Enregistrement W1984844711 · doi:10.1149/1.1737383

New Interpretation of the Effect of Hydrogen on the Ion Distributions and Structure of Passive Films on Microalloyed Steel

2004· article· en· W1984844711 sur OpenAlexafffund
Yimin Zeng, Jing‐Li Luo, P.R. Norton

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésHydrogenDielectric spectroscopyMaterials scienceDiffusionCapacitanceCorrosionIonElectrochemistryChemical physicsAnalytical Chemistry (journal)MetallurgyChemistryElectrodeThermodynamicsPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been reported that hydrogen decreases the stability of the passive films on iron and stainless steel and promotes their localized corrosion. However, the mechanism of hydrogen-promoted corrosion is still not clear. Potentiostatic, electrical impedance spectroscopy measurements, and Mott-Schottky analysis were used to investigate the effect of hydrogen on the properties of the passive film on X70 microalloyed steel. In the range of passive potentials, hydrogen retards the passive film formation and decreases its stability. Impedance spectra of passive film on X70 steel show that hydrogen decreases the resistance towards charge transfer and ion diffusion and increases the capacitance of the passive film. Mott-Schottky analyses show that hydrogen increases the capacitance and donor density, and decreases the flatband potential and the space-charge layer thickness of the passive film. A new explanation is proposed for the effects of hydrogen on the properties of the passive films. According to this explanation, hydrogen creates an additional electric repulsion on or and oxygen vacancies, and enhances the diffusion rate of cations and anion vacancies. At steady state, hydrogen will not only decrease the concentrations of and but also increase the concentration of in the passive films, resulting in changes in the structure and a decrease in the thickness of the passive films. © 2004 The Electrochemical Society. All rights reserved.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,153

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations40
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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