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Enregistrement W2334826291 · doi:10.1149/ma2014-02/27/1540

Keynote: In-Situ Visualization of Non-Linear Phenomena during Metastable Pitting Corrosion on Stainless Steel

2014· article· en· W2334826291 sur OpenAlexaff
Harm Hinrich Rotermund

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePitting corrosionCorrosionMetallurgyNucleationOxideMetastabilityChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stainless steels and many other alloys are designed to be corrosion resistant. Nevertheless they can undergo localized pitting corrosion, which may rapidly lead to their failure, with the possibility of catastrophic events as a result. To study the initial steps of metastable pit formation in situ and in real time we adapted the ellipso-microscope for surface imaging (EMSI) [1] and a high resolution, contrast enhanced optical microscope to the electrolyte - stainless steel interface. Utilizing these methods we have been able to explain the sudden corrosion onset by an explosive autocatalytic growth in the number of metastable pits [2]. By applying those different but complementary imaging methods simultaneously the correlation between oxide film weakening and the nucleation of individual pits could be confirmed. The existence of front propagation as a component of the transition to pitting corrosion shows that characteristics of this process are consistent with the behavior of stochastic reaction-diffusion systems [3]. Recently we implemented digital in-line holography as a third imaging tool simultaneously to gather three-dimensional information within the electrolyte, in close proximity to the exposed surface. This enhances the sensitivity for small pitting events and opens new avenues for investigating and understanding the underlying processes. For instance we are now able to follow the trajectories of particles ejected from a pit [4]. Using this arsenal of in situ and real time imaging tools allows us to efficiently study methods to enhance the pitting corrosion resistance of stainless steels; initial results of simple treatments such as emerging the sample just in high purity deionized water at 90 °C for an hour, but nevertheless improving the pitting corrosion resistance in NaCl solutions dramatically, will be discussed [5]. [1] H.H. Rotermund et al. Science 270, 608-610 (1995) [2] C. Punckt et al., Science 305, 1133-1136 (2004) [3] M. Dornhege et al., J. Electrochem. Soc. 154, C24-C27 (2007) [4] P.E. Klages et al., Corrosion Science 65, 128–135 (2012) [5] P.E. Klages et al., Electrochemistry Communications 15, 54–58 (2012)

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0120,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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