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Enregistrement W2154748461 · doi:10.5006/1.3278338

Sulfide Film Formation on Copper Under Electrochemical and Natural Corrosion Conditions

2007· article· en· W2154748461 sur OpenAlexaff
J.M. Smith, Z. Qin, Fraser King, L. Werme, David W. Shoesmith

Notice bibliographique

RevueCORROSION · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChalcociteCorrosionCopperSulfideMaterials scienceAnoxic watersCathodic protectionDielectric spectroscopyMetallurgyElectrochemistryAqueous solutionChlorideCopper sulfideAnodeChemical engineeringInorganic chemistryElectrodeChemistryChalcopyriteEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mechanism and kinetics of Cu corrosion in anoxic aqueous chloride solutions containing sulfide (10−3 mol/L) have been investigated electrochemically and under natural corrosion conditions. Under these conditions Cu is thermodynamically unstable in anoxic water, and the anodic growth of a chalcocite (Cu2S)/digenite (Cu1.8S) film is supported by the cathodic reduction of water. Electrochemical experiments at rotating disc electrodes and impedance spectroscopy show that the film growth occurs under SH− transport control as stagnant conditions are approached. At this concentration, film growth can follow two distinct pathways. The initially formed film grows rapidly via an ion (or associated defect) transport process. If this film remains coherent, subsequent film growth/corrosion is extremely slow. If the development of interfacial stresses leads to film fracture, then growth continues and a much thicker nodular deposit is formed. The primary goal of this research is to develop a mixed potential model, which can be used to assess the performance of copper nuclear waste containers in granitic nuclear waste repositories.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations97
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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