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Enregistrement W2158642693

Development of Predictive Models of Flow Induced and Localized Corrosion

2006· article· en· W2158642693 sur OpenAlexfundno aff
Kevin L. Heppner

Notice bibliographique

RevueUniversity Library - University of Saskatchewan (University of Saskatchewan) · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCorrosionComputer scienceMaterials scienceMetallurgy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corrosion is a serious industrial concern.According to a cost of corrosion study released in 2002, the direct cost of corrosion is approximately $276 billion dollars in the United States -approximately 3.1% of their Gross Domestic Product * .Key influences on the severity of corrosion include: metal and electrolyte composition, temperature, turbulent flow, and location of attack.In this work, mechanistic models of localized and flow influenced corrosion were constructed and these influences on corrosion were simulated.A rigourous description of mass transport is paramount for accurate corrosion modelling.A new moderately dilute mass transport model was developed.A customized hybrid differencing scheme was used to discretize the model.The scheme calculated an appropriate upwind parameter based upon the Peclet number.Charge density effects were modelled using an algebraic charge density correction.Activity coefficients were calculated using Pitzer's equations.This transport model was computationally efficient and yielded accurate simulation results relative to experimental data.Use of the hybrid differencing scheme with the mass transport equation resulted in simulation results which were up to 87% more accurate (relative to experimental data) than other conventional differencing schemes.In addition, when the charge density correction was used during the solution of the electromigration-diffusion equation, rather than solving the charge density term separately, a sixfold increase in the simulation time to real time was seen (for equal time steps in both simulation strategies).Furthermore, the charge density correction is algebraic, and thus, can be * Reference: http://www.nace.org/nace/content/publicaffairs/cocorrindex.aspiii applied at larger time steps that would cause the solution of the charge density term to not converge.The validated mass transport model was then applied to simulate crevice corrosion initiation of passive alloys.The cathodic reactions assumed to occur were crevice-external oxygen reduction and crevice-internal hydrogen ion reduction.Dissolution of each metal in the alloy occurred at anodic sites.The predicted transient and spatial pH profile for type 304 stainless steel was in good agreement with the independent experimental data of others.Furthermore, the pH predictions of the new model for 304 stainless steel more closely matched experimental results than previous models.The mass transport model was also applied to model flow influenced CO 2 corrosion.The CO 2 corrosion model accounted for iron dissolution, H + , H 2 CO 3 , and water reduction, and FeCO 3 film formation.The model accurately predicted experimental transient corrosion rate data.Finally, a comprehensive model of crevice corrosion under the influence of flow was developed.The mass transport model was modified to account for convection.Electrode potential and current density in solution was calculated using a rigourous electrode-coupling algorithm.It was predicted that as the crevice gap to depth ratio increased, the extent of fluid penetration also increased, thereby causing crevice washout.However, for crevices with small crevice gaps, external flow increased the cathodic limiting current while fluid penetration did not occur, thereby increasing the propensity for crevice corrosion.and my life.Thank you so much.I am so

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,146
Écart entre enseignants0,140 · 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

Citations11
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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