Comprehensive Modelling of the Pitting Biocorrosion of Steel
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a comprehensive mathematical model was developed in order to estimate the instantaneous biocorrosion pit depth and shape on steel structures in sulfate-reducing bacteria (SRB) environments. The SRB cathodic depolarization theory was adopted as the SRB-influenced biocorrosion mechanism. The model was applied to marine, landfill, and freshwater environments. The comprehensive feature of the model made it possible to predict the pitting biocorrosion growth rate and the pit depths and shapes in each of the above environments. The model results were found to be in reasonable agreement with the experimental data found in the literature under the identical conditions. Dans cet article, on a mis au point un modèle mathématique complet afin d'estimer la profondeur et la forme des fissures de biocorrosion instantanée sur des structures d'acier dans des milieux de bactéries réductrices de sulfate (SRB). La théorie de dépolarisation cathodique des SRB a été adoptée comme mécanisme de biocorrosion influencé par les SRB. Le modèle a été appliqué à des environnements marins, de décharges et d'eau douce. La nature générale du modèle a permis de prédire la vitesse de croissance de biocorrosion des fissures ainsi que les profondeurs et les formes des fissures dans chacun des environnements ci-dessus. On a trouvé que les résultats du modèle concordaient raisonnablement avec les données expérimentales trouvées dans la littérature scientifique dans des conditions identiques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».