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Enregistrement W2749112316 · doi:10.1080/1478422x.2016.1274088

The active/passive conditions for copper corrosion under nuclear waste repository environment

2017· article· en· W2749112316 sur OpenAlexafffund
Z. Qin, Roshan Daljeet, Muyang Ai, Nasrin Farhangi, James J. Noël, S. Ramamurthy, David W. Shoesmith, Fraser King, Peter Keech

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 canadiensNuclear Waste Management OrganizationWestern University
Organismes subventionnairesNuclear Waste Management Organization
Mots-clésBentoniteCorrosionRadioactive wasteCopperElectrolyteSpent nuclear fuelPassivityMaterials scienceSaturation (graph theory)Environmental scienceMetallurgyChemistryNuclear chemistryGeologyGeotechnical engineeringElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The focus of this research is to determine the conditions under which passivity of Cu is (with the possibility of pitting) or is not possible, in anticipated bentonite pore water compositions expected to contact a Cu-coated container in a deep geological repository. Cyclic voltammetry has been used to deduce the active/passive maps that define the environmental conditions (in terms of [Cl−], [SO42−], [HCO3−/CO32−], pH, and temperature) under which the Cu surface could be active or passive. A range of temperatures (up to 80°C), pH values (neutral to alkaline), and electrolyte compositions have been investigated. Such a database of maps shows that active/passive conditions change with the pH, temperature, and the type and concentration of anions. These maps will provide a basis for container corrosion models, as well as guidelines regarding the water compositions used when compacting the bentonite, the repository saturation time, and the optimum container spacing.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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,002
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,230 · 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.

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

Citations34
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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