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Enregistrement W2040063526 · doi:10.5006/1.3319659

Two-Electrode Electrochemical Impedance Sensor: Part 2—Impedance Measurement and Simulation of Coatings on Nonmetal Substrates

2010· article· en· W2040063526 sur OpenAlexfundno aff
Xiaoning Qi, Brian Hinderliter, Victoria J. Gelling

Notice bibliographique

RevueCORROSION · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArmy Research LaboratoryMcMaster University
Mots-clésNonmetalMaterials scienceDielectric spectroscopyCoatingSubstrate (aquarium)ElectrodeComposite materialElectrical impedanceFinite element methodMetalElectrochemistryMetallurgyChemistryStructural engineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrochemical impedance spectroscopy (EIS) has been studied extensively as a quantitative technique for evaluating protective coatings, which degrade unavoidably, regardless of their substrate type. However, most EIS studies focus on coatings on metal substrates. Consequently, on nonmetal substrates, coating evaluation is still lacking a quantitative method. Examples of the coatings on nonmetal substrates include not only those on nonconductive substrates such as plastics and composites but also the top layer of multilayer coatings on metal substrate. Here, with a two-cell EIS (TCEIS) configuration, EIS techniques are made available for evaluating coatings on nonconductive substrates, which is a progress toward future quantitative evaluation of these coatings. To test the feasibility of the TCEIS, impedance measurements were carried out on two different coatings on various non-metal and metal (for comparison) substrates. Measurements were successful on several nonmetal substrates and all the metal substrates. A simplified two-dimensional finite element analysis (FEA) model was used to assist the interpretation of the results and study the effects on the TCEIS measurements from the relative size and position of a coating defect and the two cells of TCEIS.

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 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,681

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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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