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Enregistrement W2081339378 · doi:10.5006/1167

Comparison of Corrosion Resistance of UNS N06690TT and UNS N08800SN in Simulated Primary Water with Various Concentrations of Dissolved Oxygen

2014· article· en· W2081339378 sur OpenAlexfundno aff
Jianqiu Wang, Xiaohui Li, Huang Fa, Zhiming Zhang, Jiazhen Wang, R. W. Staehle

Notice bibliographique

RevueCORROSION · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaAtomic Energy of Canada LimitedNational Science Foundation
Mots-clésCorrosionPrimary (astronomy)OxygenMetallurgyMaterials scienceChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corrosion behaviors of UNS N06690TT and N08800SN in simulated pressurized water reactor (PWR) primary water containing three concentrations of dissolved oxygen (DO) was studied by open-circuit potential (OCP), electrochemical impedance spectroscopy (EIS), scanning electron microscopy (SEM), x-ray photoelectron spectroscopy (XPS), and transmission electron microscopy (TEM). These results have shown that DO in simulated PWR primary water produces a strong effect on Cr dissolution. At DO < 0.01 ppm, the electrochemical impedance of N06690TT at low frequency gradually increases and becomes larger than that of N08800SN, and N06690TT shows slightly better corrosion resistance than N08800SN. At DO ≥ 0.1 ppm, the electrochemical impedance of N06690TT at low frequency rapidly decreases and becomes lower than that of N08800SN with the increase of immersion time; N08800SN shows much better corrosion resistance than N06690TT. The spinel oxides NiFe2O4 or Fe3O4 can form in the inner oxide layer on N08800SN due to relatively balanced ratio of Fe, Ni, which leads to the relatively stable corrosion resistance. Therefore, when DO in PWR primary water is 0.1 ppm or more, it is more suitable to choose N08800SN rather than N06690TT as the steam generator (SG) tubing materials.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

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)0,0010,000

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 GPT0,273
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations45
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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