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Enregistrement W2000914220 · doi:10.1115/ipc2012-90675

Developing Cathodic Protection Based on Disbondment Geometry

2012· article· en· W2000914220 sur OpenAlexaff
Karina Chevil, A. Eslami, Weixing Chen, Reg Eadie, Richard Kania, Robert Worthingham, Greg Van Boven

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensSpectra Energy (Canada)TransCanada (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCathodic protectionCorrosionMaterials scienceCoatingGalvanic cellMetallurgyComposite materialElectromagnetic shieldingAnodeElectrodeChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coating disbondment on pipelines is a common phenomenon that leads to exposure of the pipeline metal to ground water solutions, promoting a corrosive environment which is associated with stress corrosion cracking (SCC). This investigation tracks the corrosion behavior of X-65 steel at different coating disbondments at Open Circuit Potential (OCP) conditions through weight loss tests, as well as SEM analysis. For the weight loss test, X-65 coupons were placed into a vertical coupon holder with varying gap sizes between the coupons and the shielding (2 mm 5 mm, and 10 mm) simulating the coating disbondment. The results of the tests suggest that the corrosion rate inside the gap is dependent on the mass transfer rate of CO2. For larger gaps, the corrosion rate inside the gap decreases almost linearly with position (highest at the top of the disbondment) and is dependent on the iron carbonate film deposition. For smaller gaps (≤5 mm) a galvanic effect was observed between the coupons at the top of the disbondment (anodic) which showed a high degree of general corrosion, and the coupons at the bottom of the disbondment (cathodic) which had very low corrosion rates. The experimental observations were related to the corrosion scenarios found in the field. Cathodic protection strategies with respect to the geometry of disbondment are also discussed.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,322
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,234 · 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.

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

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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