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Enregistrement W2133054377 · doi:10.1061/40941(247)150

An Extended 1-D Transient Corrosion Model Including Multi-Component Chemical Species

2008· article· en· W2133054377 sur OpenAlexaff
Madhab Prasad Baral, Bryan Karney, Gholamreza Naser, Andrew F. Colombo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrosionCarbonateChemical reactionFerrousMaterials scienceMomentum (technical analysis)PrecipitationMechanicsThermodynamicsMetallurgyChemistryPhysicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corrosion in a water distribution system has many adverse impacts including the build-up of scale on the pipe wall, the loss of hydraulic capacity, compromised structural integrity that can lead to the onset and proliferation of leakage, and the deterioration of water quality. Yet, for all its familiarity, pipe corrosion is a complex phenomenon due to the inter-dependent set of reactions that can take place at the pipe wall and with chemicals in the bulk water. The principle objective of this study is to explore the impact of chemical species on an existing but basic 1-D transient model. The research is focused on studying the impact of various chemical species — dissolved oxygen, pH, and the carbonate system (CO2, HCO3–, & CO32–) on the formation of ferrous (Fe2+) and ferric (Fe3+) ions. The associated formation of various iron precipitates is also numerically explored. For the purpose of this study, the 1-D corrosion simulation model developed by Naser and Karney (2005) is extended by adding three sets of chemical reactions including reaction of the pipe wall with the bulk water and dissolved oxygen, reactions involving the carbonate system, and iron precipitation. Each chemical species is tracked using the advection-diffusion-reaction equation (ADRE) coupled to a hydraulic model involving the continuity and momentum equations. The numerical solution of ADRE is computed by the implicit finite difference method and the flow equations are resolved with the method of characteristics (MOC). The model is simulated for various flow conditions both with and without consideration of the carbonate system. Results show that the rate of iron release increases in the axial direction but varies with flow conditions and simulation time. When the carbonate system is neglected, the oxygen concentration steadily decreases, and both iron concentrations and pH increase along the pipe axis with time. However, the inclusion of the carbonate system directly affects the pH and dissolved oxygen concentration in the bulk water which then influences the rate of iron release. In particular, the decrease in pH values and the increase in dissolved oxygen concentrations along the pipe axis, which are observed by the inclusion of the carbonate system into the model, accelerate oxidation of the pipe wall, and a high rate of iron release is observed. This reveals that flow conditions, low pH, high dissolved oxygen concentrations, are the most significant factors that increase the corrosion rate. In a real water distribution system, the rate of internal corrosion is further influenced by other so-called secondary reactions, and also by the physical, chemical and biological characteristics of the water. This paper was presented at the 8th Annual Water Distribution Systems Analysis Symposium which was held with the generous support of Awwa Research Foundation (AwwaRF).

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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