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Enregistrement W2160776534 · doi:10.1093/annhyg/mer103

Control of Cr<sup>6+</sup> Emissions from Gas Metal Arc Welding Using a Silica Precursor as a Shielding Gas Additive

2011· article· en· W2160776534 sur OpenAlexaff
Nathan Topham, Jun Wang, Mark Kalivoda, Joyce Huang, Kuei-Min Yu, Yu-Mei Hsu, Chang‐Yu Wu, Sewon Oh, Kuk Cho, Kathleen Paulson

Notice bibliographique

RevueThe Annals of Occupational Hygiene · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGas Sensing Nanomaterials and Sensors
Établissements canadiensAlberta Conservation Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeldingShielding gasMetalElectromagnetic shieldingChemistryMetallurgyRadiochemistryArc weldingMaterials scienceWaste managementEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hexavalent chromium (Cr(6+)) emitted from welding poses serious health risks to workers exposed to welding fumes. In this study, tetramethylsilane (TMS) was added to shielding gas to control hazardous air pollutants produced during stainless steel welding. The silica precursor acted as an oxidation inhibitor when it decomposed in the high-temperature welding arc, limiting Cr(6+) formation. Additionally, a film of amorphous SiO(2) was deposited on fume particles to insulate them from oxidation. Experiments were conducted following the American Welding Society (AWS) method for fume generation and sampling in an AWS fume hood. The results showed that total shielding gas flow rate impacted the effectiveness of the TMS process. Increasing shielding gas flow rate led to increased reductions in Cr(6+) concentration when TMS was used. When 4.2% of a 30-lpm shielding gas flow was used as TMS carrier gas, Cr(6+) concentration in gas metal arc welding (GMAW) fumes was reduced to below the 2006 Occupational Safety and Health Administration standard (5 μg m(-3)) and the efficiency was >90%. The process also increased fume particle size from a mode size of 20 nm under baseline conditions to 180-300 nm when TMS was added in all shielding gas flow rates tested. SiO(2) particles formed in the process scavenged nanosized fume particles through intercoagulation. Transmission electron microscopy imagery provided visual evidence of an amorphous film of SiO(2) on some fume particles along with the presence of amorphous SiO(2) agglomerates. These results demonstrate the ability of vapor phase silica precursors to increase welding fume particle size and minimize chromium oxidation, thereby preventing the formation of hexavalent chromium.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations11
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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