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Enregistrement W2766809637 · doi:10.5006/2655

The Effects of Cathodic Reagent Concentration and Small Solution Volumes on the Corrosion of Copper in Dilute Nitric Acid Solutions

2017· article· en· W2766809637 sur OpenAlexaff
Joseph Turnbull, Ryan Szukalo, Mehran Behazin, David S. Hall, Dmitrij Zagidulin, S. Ramamurthy, J.C. Wren, David W. Shoesmith

Notice bibliographique

RevueCORROSION · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensNuclear Waste Management OrganizationWestern University
Organismes subventionnairesSvensk Kärnbränslehantering
Mots-clésNitric acidCorrosionChemistryCopperInorganic chemistryCathodic protectionOxygenNitriteNitrateAmmoniaNuclear chemistryElectrochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The exposure conditions experienced by copper-coated high-level nuclear waste containers in a deep geologic repository will evolve with time. An early exposure period involving the gamma irradiation of aerated humid vapor could lead to the formation of nitric acid condensed in limited volumes of water on the container surface. The evolution of the corrosion processes under these conditions have been studied using pH measurements in limited volumes of water containing various concentrations of nitric acid. The extent and morphology of corrosion was examined using scanning electron microscopy on surfaces and on focused ion beam cut cross sections. The composition of corrosion products was determined by energy dispersive x-ray analyses and Raman spectroscopy. In the absence of dissolved oxygen only minor corrosion was observed with the reduction of nitric acid inhibited by the formation of either chemisorbed nitrate and nitrite species or the formation of a thin cuprite (Cu2O) layer. When the solution was aerated, both oxygen and nitric acid acted as cathodic reagents. After extensive exposure periods corrosion was stifled by the formation of corrosion product deposits of Cu2O, CuO (tenorite), and Cu2NO3(OH)3 (rouaite).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations18
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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