Corrosion Characteristics of Mild Steel in Urea Ammonium Nitrate Fertilizer Solutions
Notice bibliographique
Résumé
Anodic polarization studies have been conducted on mild steel in urea ammonium nitrate (UAN) fertilizer solutions comprising 31 wt% urea ([NH2]2CO), 39 wt% ammonium nitrate (NH4NO3), and 30 wt% H2O, with a total N content of 28 wt% (UAN 28-0-0). It was determined that mild steel can spontaneously exhibit either active-passive or passive behavior when immersed in UAN solutions. At 23°C, specimens exhibiting active-passive behavior experienced corrosion rates of ~2 mm/y for pH values in the range of 3 to 8.5. At pH values <3, the corrosion rate increased rapidly, reaching a value of 92 mm/y at a pH of 1.1. Specimens exhibiting passive behavior experienced corrosion rates of ~0.002 mm/y for the pH range of 6 to 8.5. An increase in temperature from 23°C to 60°C increased the corrosion rate of specimens exhibiting active-passive behavior from ~2 mm/y to ~15 mm/y. To minimize corrosion, mild steel storage tanks for liquid UAN fertilizer should be kept free of sludges and other contaminants, which could provide stagnant areas where low pH areas can develop. Further, storage tanks should be painted a light color since darkly painted tanks experience higher temperatures and thus higher corrosion rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».