Comparison Between Electrochemical Noise and Electrochemical Frequency Modulation Measurements during Pitting Corrosion
Notice bibliographique
Résumé
The electrochemical noise (EN) and electrochemical frequency modulation (EFM) techniques have been compared for their use to detect pitting corrosion. To do this, experiments on different corroding systems showing passivation and pitting corrosion were carried out. These corroding systems were: (1) Aluminum in borate buffer solution with and without chlorides (pitting corrosion + passivation behavior), (2) AISI 304SS in 0.3 wt.% FeCl3 solution and 6 wt.% FeCl3 solution at room temperature (passivation behavior + pitting and/or crevice corrosion), and (3) AISI 304SS in 6 wt.% FeCl3 at elevated temperature of 57 °C (pitting corrosion). Both EN and EFM were measured on-line meanwhile changing the corrosive environment by adding chlorides or by increasing the temperature. A potential perturbation composed of two sine waves is applied with the help of EFM to get current response at various frequencies. As the corrosion process is nonlinear in nature, the ac-response contains components at harmonic and intermodulation frequencies. Analysis of current components at different frequencies yields the information about the corrosion behavior under investigation. EFM may be considered to detect pitting initiation and its further development due to the results obtained by measuring the so-called "causality factors", which are the ratio of the current components in the ac-response.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».