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Enregistrement W2551282177 · doi:10.1149/2.0841614jes

Electrochemical and Passive Layer Characterizations of 304L, 316L, and Duplex 2205 Stainless Steels in Thiosulfate Gold Leaching Solutions

2016· article· en· W2551282177 sur OpenAlexafffund
Maysam Mohammadi, Lokesh Choudhary, Ibrahim M. Gadala, Akram Alfantazi

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBarrick Gold Corporation
Mots-clésThiosulfateLeaching (pedology)Materials scienceCorrosionMetallurgyElectrochemistryPitting corrosionDielectric spectroscopyPolarization (electrochemistry)Inorganic chemistrySulfurChemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thiosulfate extraction of gold has sparked widespread interest in recovering gold from carbonaceous and copper-containing gold ores. However, thiosulfate ions are known to be dangerous corrosion promoters of structural materials. Accordingly, this study aims at characterizing the electrochemical corrosion performance of various structural steels in calcium thiosulfate and ammonium thiosulfate gold leaching solutions. The corrosion behavior was investigated using cyclic potentiodynamic polarization, open circuit potential monitoring, and electrochemical impedance spectroscopy. It was found that the stainless steels, namely 304L, 316L and duplex 2205, manifested no sign of pitting corrosion in the calcium thiosulfate leaching solution. Thiosulfate ions at a high concentration of 0.1 M in the calcium thiosulfate leaching solution played a protective role against pitting corrosion. In the ammonium thiosulfate leaching solution also, findings indicated the absence of pitting/localized corrosion for the duplex 2205 stainless steel. The thicknesses of the passive films formed on the stainless steels at different operating conditions were calculated using a variety of proposed electrochemical models and the obtained results were validated with ToF-SIMS experimental results. It was determined that the recently-developed power-law (P-L) model predicts the film thickness more accurately than the other models studied.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0000,000

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 GPT0,241
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; 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

Citations44
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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