Effect of Ionic Interactions on the Initiation of Crevice Corrosion in Passive Metals
Notice bibliographique
Résumé
In the crevice corrosion process, oxygen reduction occurs faster than diffusion into an occluded crevice, causing deoxygenation of the crevice solution. Once oxygen is depleted in the crevice, oxygen reduction can only occur on the metal surface outside of the crevice. The cations produced by metal dissolution are hydrolyzed, which causes the pH of the crevice solution to drop. This increases the rate of metal dissolution, forming an autocatalytic coupling that causes concentrated electrolyte solutions to form in the crevice. The focus of this paper is the prediction of the effect of nonideal solution behavior on crevice corrosion using the ionic interaction model of Pitzer coupled with an electrolyte mass-transport model. This mathematical model was used to simulate the type 304 stainless steel crevice corrosion experiment of Alavi and Cottis. The results are in excellent agreement with experimental observations. The model was then applied to simulate the crevice corrosion initiation period of a titanium crevice. Comparison of the predictions to those generated via an ideal solution crevice corrosion model indicates that interionic forces draw chloride ions into the crevice and hinder the transport of hydrogen ions out of the crevice. © 2005 The Electrochemical Society. All rights reserved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».