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Enregistrement W2515123580 · doi:10.1149/ma2016-02/14/1355

The Influence of Copper Coatings on the Corrosion of Carbon Steel Substrates

2016· article· en· W2515123580 sur OpenAlexaffabout
Thalia E. Standish, Dmitrij Zagidulin, S. Ramamurthy, Andrew Nelson, Peter Keech, D.W. Shoesmith

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensNuclear Waste Management OrganizationWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrosionCoatingMaterials scienceCarbon steelMetallurgyCopperComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within the multi-barrier system proposed for the permanent disposal of spent nuclear fuel, the primary engineered barrier is the sealed metallic container. The proposed Canadian container design involves a carbon steel vessel coated with 3 mm of Cu. Since they will be buried ~500 m below ground, the carbon steel provides the necessary structural support, while the Cu coating provides corrosion resistance.1 The coatings will be formed by either electrodeposition or a cold spray technique. Despite a considerable amount of research into the corrosion behaviour of the outer Cu coating,2 the impact of a defect in the coating on the corrosion of steel remains largely unstudied. Should a defect simultaneously expose both Cu and steel to groundwater, galvanically accelerated corrosion of the steel could increase the accumulation of corrosion damage, by either corrosion propagation through the steel or de-adhesion of the Cu coating from the steel. The goal of this research is to determine the influence of the coating process on these modes of damage accumulation when a through-coating defect is present. To simulate this scenario, Cu-coated carbon steel specimens with a small hole (0.5 mm in diameter) drilled through the coating to the Cu-steel interface are being used. Since strongly saline ground waters are possible, the specimens are exposed to 3 M NaCl solutions with various concentrations of dissolved O2. Using X-ray microtomography, a non-destructive 3D imaging technique, the progression of corrosion damage at the base of the simulated defect is being monitored both in-situ and ex-situ. The corrosion process is also being followed electrochemically by monitoring the corrosion potential and periodically recording the polarization resistance using the linear polarization technique. The potential reflects the relative rates of the chemical reactions occurring on the sample surface and the polarization resistance values reflect the changes in the overall corrosion rate. Results to date show that galvanically accelerated steel corrosion occurs, as expected, in oxygenated solutions, with the corrosion rate and distribution of damage being dependent on the dissolved O2 concentration. The corrosion behaviour also differs depending on the nature of the coating. Coatings produced by a cold spray process exhibited damage propagation along the Cu/steel interface, while electrodeposited coatings did not. Despite this difference in geometry, the overall extent of corrosion is very similar based on damage volume measurements obtained from the X-ray microtomography imaging. The long term goal of this project is to develop a computational model to determine the extent of corrosion damage which could occur on a waste container emplaced in a repository ~500 m below ground in which the redox conditions are evolving from oxic to anoxic. With this goal in mind, a finite element model (based on a COMSOL framework) is being developed to describe the galvanic corrosion process. (1) Scully, J. R.; Edwards, M. Review of the NWMO Copper Corrosion Allowance; NWMO TR-2013-04; NWMO: Toronto, ON, 2013. (2) King, F. Critical Review of the Literature on the Corrosion of Copper by Water; TR-10-69; SKB: Stockholm, Sweden, 2010.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,224 · 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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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