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Enregistrement W2607319476 · doi:10.3390/ma10040430

Effect of Elemental Sulfur and Sulfide on the Corrosion Behavior of Cr-Mo Low Alloy Steel for Tubing and Tubular Components in Oil and Gas Industry

2017· article· en· W2607319476 sur OpenAlexafffund
Ladan Khaksar, J. Shirokoff

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesMemorial University of NewfoundlandSuncor Energy Incorporated
Mots-clésCorrosionSulfurAlloySulfideMaterials scienceScanning electron microscopeMetallurgyEnergy-dispersive X-ray spectroscopySour gasChemistryComposite materialNatural gas

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The chemical degradation of alloy components in sulfur-containing environments is a major concern in oil and gas production. This paper discusses the effect of elemental sulfur and its simplest anion, sulfide, on the corrosion of Cr-Mo alloy steel at pH 2 and 5 during 10, 20 and 30 h immersion in two different solutions. 4130 Cr-Mo alloy steel is widely used as tubing and tubular components in sour services. According to the previous research in aqueous conditions, contact of solid sulfur with alloy steel can initiate catastrophic corrosion problems. The corrosion behavior was monitored by the potentiodynamic polarization technique during the experiments. Energy dispersive X-ray spectroscopy (EDS) and scanning electron microscopy (SEM) have been applied to characterize the corrosion product layers after each experiment. The results show that under the same experimental conditions, the corrosion resistance of Cr-Mo alloy in the presence of elemental sulfur is significantly lower than its resistance in the presence of sulfide ions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,258 · 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.

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

Citations33
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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