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Enregistrement W2612610224 · doi:10.1080/1478422x.2017.1315233

The anaerobic corrosion of carbon steel in compacted bentonite exposed to natural Opalinus Clay porewater containing native microbial populations

2017· article· en· W2612610224 sur OpenAlexfundno aff
N.R. Smart, B. V. Reddy, A. P. Rance, D. J. Nixon, Manon Frutschi, Rizlan Bernier‐Latmani, Nikitas Diomidis

Notice bibliographique

RevueCorrosion Engineering Science and Technology The International Journal of Corrosion Processes and Corrosion Control · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Nationale pour la Gestion des Déchets RadioactifsUniversity of OxfordNuclear Waste Management Organization
Mots-clésBentoniteCorrosionCarbon steelMetallurgyAnoxic watersMaterials scienceMagnetiteCarbon fibersAnaerobic exerciseEnvironmental chemistryGeologyGeotechnical engineeringComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A long-term in situ corrosion experiment is ongoing in the Mont Terri Underground Research Laboratory in Switzerland to (i) measure the in situ corrosion behaviour of carbon steel in compacted bentonite under simulated repository conditions, (ii) study the effect of the bentonite buffer density on microbial activity and microbially influenced corrosion and (iii) study the effect of welding on the corrosion rate. Carbon steel corrosion coupons, with and without welds, were surrounded by compacted bentonite with a range of dry densities and mounted in modules allowing free exchange with the local anoxic groundwater. After about 20 months of exposure, corrosion coupons and bentonite were sampled. A complex corrosion product was identified, consisting predominantly of magnetite. The bentonite adjacent to the metal was finer grained, more dispersed and enriched in iron. Aerobic, anaerobic and sulphate-reducing bacteria were identified both in the porewater surrounding the modules and in the bentonite.This paper is part of a supplement on the 6th International Workshop on Long-Term Prediction of Corrosion Damage in Nuclear Waste Systems.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,834

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations38
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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