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Enregistrement W2142995691 · doi:10.5539/ijc.v5n2p7

Synthesis and Characterization of Zinc Carboxylates as Aqueous Corrosion Inhibitors for Mild Steel and 2024, 6061, and 7075 Aluminum Alloys

2013· article· en· W2142995691 sur OpenAlexvenueno aff
Volkan Çiçek, Mehmet Özdemir

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Chemistry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis and Hydrodesulfurization Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromate conversion coatingChemistryCorrosionZincEnvironmentally friendlyAqueous solutionHexavalent chromiumCarboxylateAluminiumChromiumOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synthesis and characterization of environmentally friendly metallo-organic corrosion inhibitors for protection of mild steel and certain aluminum alloys are being sought to replace carcinogenic hexavalent chromium based corrosion inhibitors. Given the toxicity and carcinogenicity of chromates, the purpose of this study is not just synthesizing any efficient corrosion inhibitors for certain alloys of certain metals to be applied in different environments, but also to find environmentally friendly corrosion inhibitors for successful chromate replacements. In this regard, the standard for an environmentally friendly inhibitor is considered as having acceptable or no toxicity compared to chromate inhibitors. Studying the reasons underlying the success of chromate inhibitors seems to be the first reasonable approach one might take before formulating chromate replacements. Therefore, synergistic combinations of carboxylic acids and zinc cation, which is well-known for its cationic inhibiting efficiency producing carboxylate salts of zinc with a general formula of (Zn) (hydroxyacid)2 are aimed to be synthesized and characterized. Practical results have proven the hypothesized advantages of zinc carboxylates correct and yielded that certain zinc carboxylates can be suitable corrosion inhibitors for certain metals and their alloys under specific circumstances.

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)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,207
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 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

Citations7
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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