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Enregistrement W2046046258 · doi:10.1520/jai101246

Electrochemical Impedance Spectroscopy Measurement during Cathodic Disbondment Experiment of Pipeline Coatings

2009· article· en· W2046046258 sur OpenAlexaff
Sankara Papavinasam, Michael Attard, R. Winston Revie

Notice bibliographique

RevueJournal of ASTM International · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCathodic protectionDielectric spectroscopyCoatingMaterials scienceCapacitanceComposite materialElectrical impedanceElectrochemistryCorrosionElectrodeChemistryElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Modified cathodic disbondment (CD) experiments were carried out over a period of 14 months using 13 coatings used to protect the external surfaces of oil and gas pipelines. During the experiments, electrochemical impedance spectroscopy (EIS) data were recorded, and after the experiments the cathodic disbondment area was measured. From the EIS data, the increase in coating capacitance was determined. Based on the comparison of coating capacitance values obtained from EIS data with the cathodic disbondment data, the coatings were broadly divided into three types: (1) high-performance coatings that did not disbond despite increasing coating capacitance; (2) poor-performance coatings that disbonded more than predicted from the increase in coating capacitance; and (3) average-performance coatings that disbonded at a rate proportional to the increase in coating capacitance.

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)0,001
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations11
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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