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Enregistrement W2070285692 · doi:10.1149/2.0821409jes

Tracer Film Growth Study of Hydrogen and Oxygen from the Corrosion of Magnesium in Water

2014· article· en· W2070285692 sur OpenAlexaff
Michael P. Brady, Mostafa Fayek, Hassan H. Elsentriecy, Kinga A. Unocic, Lawrence M. Anovitz, James R. Keiser, Guang‐Ling Song, B. Davis

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen Storage and Materials
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrogenOxygenAlloyCorrosionMagnesiumMetalDiffusionSecondary ion mass spectrometryChemistryAnalytical Chemistry (journal)TRACERInorganic chemistryMaterials scienceMetallurgyIonThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An isotopic tracer study of the film growth mechanism for pure magnesium, AZ31B, and ZE10A (Elektron 717, E717) magnesium alloys in water at room temperature was performed. A series of individual and sequential exposures were conducted in both H218O and D216O, with isotopic tracer profiles obtained using secondary ion mass spectrometry (SIMS). The water-formed films consisted primarily of partially hydrated MgO. The SIMS sputter depth profiles indicate that H and D penetrated throughout the film and into the underlying metal, particularly for the Zr- and Nd-containing E717 alloy. Film growth for the UHP Mg involved aspects of both metal outward diffusion and oxygen/hydrogen inward diffusion. In contrast, the film on the Al-containing AZ31B alloy grew primarily by inward oxygen and inward hydrogen diffusion. The 18O and D profiles for the film formed on E717 were the most complex, with the 18O data most consistent with inward lattice oxygen diffusion, but the D data suggests inward, short-circuit diffusion through the film. It is speculated that preferential inward short circuit hydrogen transport may have been aided by the presence of nano Zn2Zr3 particles throughout the E717 film. Such hydrogen penetration may have implications from both a corrosion resistance and hydrogen storage perspective.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,185

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations44
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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