Modeling and Simulation of the Pitting Microbiologically Influenced Corrosion in Different Industrial Systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A significant percentage of the corrosion failures in many industries are caused or accelerated by the effects resulting from the activities of specific microorganisms. In aqueous environments, microorganisms tend to attach themselves to metal surfaces and form biofilms. These biofilms create nonuniform surface conditions, leading to severe localized pitting microbiologically influenced corrosion (MIC). In this study a numerical model was developed to study the anaerobic pitting MIC of steel in sulfate-reducing bacteria (SRB) environments. The transient two-dimensional model in cylindrical-coordinates was solved using the finite difference technique, employing the alternating direction implicit (ADI) method. The SRB cathodic depolarization theory was adopted as the MIC mechanism. The pitting MIC model was applied to marine, waste, and fresh water systems. The effect of sulfate concentration and SRB kinetic parameters on the growth rate and magnitude of the pitting MIC were investigated. The model was very successful in estimating and predicting the pitting MIC growth rate and depth as well as the pit shape at any time in the three studied environments. The model results were also found to be in good agreement with the experimental data found in the literature under the same conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».