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Enregistrement W2750117025 · doi:10.1080/1478422x.2017.1306962

Influence of iron corrosion on nuclear glass alteration processes: nanoscale investigations of the iron-bearing phases

2017· article· en· W2750117025 sur OpenAlexaff
Charly Carrière, Delphine Neff, Eddy Foy, Christelle Martin, Yannick Linard, Nicolas Michau, James J. Dynes, Philippe Dillmann

Notice bibliographique

RevueCorrosion Engineering Science and Technology The International Journal of Corrosion Processes and Corrosion Control · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGlass properties and applications
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrosionMaterials scienceMetallurgyNanoscopic scaleRadioactive wasteNanometreFerrousSiliconCarbon steelComposite materialChemistryNanotechnologyNuclear chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A carbon steel container including nuclear glass has been altered for 2 years in Andra’s Underground Research Laboratory to simulate the behaviour of waste package. Post-mortem analyses at different scales (macro–micro–nano) have been performed to identify neoformed phases on iron corrosion products (ICP) and in the glass alteration layer (GAL). It has been shown at nanometric scale that important quantities of iron and silicon were found in the GAL and in the ICP respectively. Using a comparative approach with phyllosilicate references, STXM, at Si-K edge, suggests presence of trioctahedral species in the GAL and in ICP. Relevant fits of the STXM spectra are obtained with a Fe-rich chlorite for the nanostructured GAL, which could be formed according to chloritisation mechanism.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)0,003
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,806

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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