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Enregistrement W2080775892 · doi:10.1021/ef200823j

Corrosion-Fouling of 316 Stainless Steel and Pure Iron by Hot Oil

2011· article· en· W2080775892 sur OpenAlexaff
Tyler Stephenson, Alan Kubis, Marzie Derakhshesh, Mike Hazelton, Chris Holt, Paul E. Eaton, Bruce Newman, Anne Hoff, Murray R. Gray, David Mitlin

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensNational Institute for NanotechnologyUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFoulingCorrosionMaterials scienceMetallurgyDissolutionMicroscale chemistryOxideLayer (electronics)MackinawiteIron sulfideMetalIron oxideSulfurChromiumSulfideChemical engineeringComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the fouling and corrosion that took place when 316 stainless steel and pure iron wires were electrically heated to 540–680 °C in a liquid bath of the atmospheric bottoms fraction of a crude oil. The foulant was determined to be heterogeneous, with a thick macroscale outer layer of pitch, covering a microscale sheath of coke, which was in turn both covering and interspersed with a microscale layer of iron sulfide. This foulant was observed to delaminate from the wire surface, presumably as a result of both the generation of growth stresses and the action of gas bubbles that were evolved during the fouling process. Unexpectedly but conclusively, we observed that the underlying wire surface was heavily corroded. In the case of the stainless steel, we observed a microscale chromium oxide layer that separated the foulant from the underlying metal. This layer presumably reduced the rate of metal dissolution. The degree of corrosion was much higher in the pure iron samples, where such a layer did not exist. Our hypothesis is that there is a synergy between the measured macroscopic fouling and the underlying microscopic corrosion, where the iron from the wire reacts with the sulfur in the oil to build up the thick sulfide.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations19
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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