Influence of Cupric, Ferric, and Chloride on the Corrosion of Titanium in Sulfuric Acid Solutions Up to 85°C
Notice bibliographique
Résumé
Titanium is chosen as the construction material of autoclaves for pressure acid leaching of metal ores. The corrosion behavior of titanium was studied in sulfuric acid solutions with different additions of Cl−, Cu2+, and Fe3+ to simulate hydrometallurgical lixiviants at 25, 55, and 85°C. Electrochemical methods like open-circuit potential measurement, potentiodynamic polarization, potentiostatic polarization, and electrochemical impedance spectroscopy (EIS) were used to study the influence of these ions on the corrosion response of titanium in sulfuric acid. The chemical composition of titanium oxide films was examined further using x-ray photoelectron spectroscopy (XPS). Potentiodynamic polarization experiments demonstrated that the presence of Cl−, Cu2+, and Fe3+ facilitated the anodic passivity of titanium in sulfuric acid. EIS experiments showed that modest addition of Fe3+ (1.0 g/L) increased the polarization resistance most significantly. Both electrochemical experiments and surface analysis showed that the presence of Cu2+ affected the titanium oxide films, and the mechanism behind this effect is discussed in view of the obtained results.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».