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Enregistrement W2332692219 · doi:10.1149/1.2215515

Effects of Manganese on the Passivity of Fe-18Cr-<em>x</em>Mn (<em>x</em> = 0, 6, 12)

2006· article· en· W2332692219 sur OpenAlexaff
HyukSang Kwon, Kyungjin Park

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPassivityAlloyManganeseCorrosionMetallurgyOxidePitting corrosionMaterials scienceElectrochemistryChlorideChemistryNuclear chemistryAnalytical Chemistry (journal)ElectrodeEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effects of Mn on the passivity of Fe-18Cr-xMn(x=0, 6, 12) were examined by various electrochemical tests including potentiodynamic test, micro-droplet cell test and photoelectrochemical test. With an increase in Mn content of Fe-18Cr-xMn(x=0, 6, 12) alloys, passivity of the alloys was significantly degraded in an acidified chloride solution. It was demonstrated through the micro-droplet cell tests conducted in 0.1 M NaCl solution that Mn decreased considerably the resistance to pitting corrosion of Fe-18Cr alloys even if any nonmetallic inclusions (NMI) was not included in the observed region. Passive film formed on Fe-18Cr-6Mn alloy in pH 8. 5 buffer solution is found to be composed of Cr-substituted gamma-Fe2O3 containing nano-sized Mn-oxide particles. The significant degradation in the resistance to localized corrosion of Fe-18Cr alloy, even if any NMI is absent in the alloy, appears to be associated with the nano-sized Mn-oxide particles present in the passive film.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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