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Enregistrement W2765821915 · doi:10.1149/2.0941713jes

Crevice Corrosion of Grade-2 Titanium in Saline Solutions at Different Temperatures and Oxygen Concentrations

2017· article· en· W2765821915 sur OpenAlexaff
Thalia E. Standish, Mehdi Yari, David W. Shoesmith, James J. Noël

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNuclear Decommissioning Authority
Mots-clésCrevice corrosionCorrosionTitaniumOxygenOxidizing agentMaterials scienceMetallurgyGalvanic cellSecondary ion mass spectrometryLimiting oxygen concentrationChemistryMass spectrometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Titanium alloys are candidate materials for the fabrication of high level nuclear waste containers but may be susceptible to crevice corrosion in the initial warm oxidizing conditions anticipated in a deep geological repository. The crevice corrosion of Grade-2 titanium has been studied in 1.0 mol/L NaCl at various temperatures (120°C and 150°C) and oxygen concentrations using a galvanic coupling technique. The current due to propagation supported by oxygen reduction on the surface external to the crevice was monitored electrochemically and the total propagation determined from weight change measurements. The redistribution of impurities (Fe, V, Mo) during corrosion was determined by dynamic secondary ion mass spectrometry. Propagation was dominantly driven by the reduction of protons created inside the crevice by cation hydrolysis. Damage accumulated at the locations of Ti x Fe intermetallic particles, which are both anodically reactive and function as catalytic cathodes for proton reduction. The compact TiO 2 ·xH 2 O deposits at active sites led to stifling of corrosion when only between 9 and 56% of the available oxygen had been consumed. While propagation was more rapid at 150°C than at 120°C, it was more readily stifled at the higher temperature, leading to the accumulation of less damage.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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