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Enregistrement W1986269953 · doi:10.1155/2012/452631

Corrosion Behaviour of AZ and ZA Magnesium Alloys in Alkaline Chloride Media

2012· article· en· W1986269953 sur OpenAlexafffund
Mustafa Özgür Öteyaka, Edward Ghali, R. Tremblay

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Corrosion · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Alloys: Properties and Applications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité Laval
Mots-clésCorrosionMaterials scienceAlloyOxygenMagnesiumChlorideMetallurgyPassivationCathodic protectionPitting corrosionChemistryElectrochemistryComposite materialElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corrosion behaviour of AZ and ZA magnesium alloys in untreated, aerated, and deaerated chloride media was investigated. The influence of impurity, alloying element, and oxygen on corrosion potential, rate, and pitting was examined in alkaline media saturated with Mg(OH) 2 at pH 9 and 25°C. After 8 h immersion, slightly less active corrosion potentials were generally observed in deaerated than oxygen containing solutions. AZ91D and ZA104 alloys recorded much lower corrosion rates in deaerated medium as compared to AZ91E, ZAC 10403 (0.3Ca), and ZACS1040305 (0.3Ca+ 0.5Sr). Generally, ZAC alloy showed the highest corrosion rate, followed by ZACS alloy, and both showed a constant value in the three media with or without oxygen. The effect of oxygen is then dependent on the alloy properties and is not a simple acceleration of the cathodic reaction but could cause also inhibition and/or passivation. Pit depth and distribution were influenced by alloy composition. The pits were found deeper and more localized on AZ and more uniformly dispersed on ZA alloy surfaces.

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)0,001
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 enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,606

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,265
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; 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

Citations23
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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