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Enregistrement W2334225988 · doi:10.1149/1.3697580

Key Parameters to Determine Wall Thinning Due to Flow Accelerated Corrosion

2012· article· en· W2334225988 sur OpenAlexaff
Shunuske Uchida, Masanori Naitoh, Hidetoshi Okada, Hiroaki Suzuki, Souji Koikari, Seiichi Koshizuka, D. H. Lister

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueErosion and Abrasive Machining
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThinningFerrousChromiumMaterials scienceVolumetric flow rateCorrosionMass transferOxideMetallurgyAnalytical Chemistry (journal)ChemistryThermodynamicsChromatographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to predict occurrence of flow accelerated corrosion (FAC) and to estimate wall thinning rate due to FAC, six step calculation procedures have been proposed. In the procedures, FAC is determined by six parameters, i.e., the flow dynamics parameter, chromium content in materials, temperature, pH, oxygen concentration, and ferrous ion concentration ([Fe2+]) in bulk water. The high FAC risk zones were evaluated by the maximum wall thinning rates, which were determined by a function of 1D FAC parameters. At the indicated high FAC risk zone, 3D distributions of mass transfer coefficients were obtained and then wall thinning rates were calculated with the coupled model of static electrochemical analysis and dynamic oxide layer growth analysis. In the paper, the effects of all parameters except that related to [Fe2+] on FAC occurrence have been discussed and then the effects of [Fe2+] on wall thinning are discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0040,002

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,227 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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