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Enregistrement W2735193266 · doi:10.5006/2160

Dependence of the Electrochemical and Passive Behavior of the Lead-Acid Battery Positive Grid on Electrode Surface Roughness

2017· article· en· W2735193266 sur OpenAlexaff
Davood Nakhaie, Iman Taji, Mohammad Hadi Moayed, Edouard Asselin

Notice bibliographique

RevueCORROSION · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDielectric spectroscopyMaterials scienceCorrosionSurface roughnessPolarization (electrochemistry)ElectrodeCyclic voltammetryElectrochemistryLead–acid batteryAlloySurface finishComposite materialMetallurgyBattery (electricity)Chemical engineeringChemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The corrosion resistance of the positive grid alloy plays an important role on the performance and service life of lead-acid batteries. There are many parameters influencing the corrosion behavior of the grid alloy. Grid surface roughness, which is of importance from a manufacturing point of view, is a parameter that has received rather less attention. In the present study, the dependence of the electrochemical and the passive behavior of the positive grid alloy on electrode surface roughness was investigated. Cyclic voltammetry, potentiodynamic polarization, galvanostatic polarization, electrochemical impedance spectroscopy, and Mott-Schottky analysis were used to evaluate the influence of surface roughness on the electrochemical properties of the grid alloy. The results indicated that increasing the surface roughness hindered formation of the passive film and increased the corrosion resistance of the lead alloy electrode. Moreover, it was found that the donor density of the passive film is proportional to the surface roughness.

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)0,000
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0010,000
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 GPT0,258
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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