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Enregistrement W2785195084 · doi:10.11575/prism/5215

Electrochemistry of Nanostructured Features on Steel Surface and the Applications

2017· dissertation· en· W2785195084 sur OpenAlexfundno aff
Yuan Li

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNanotechnologyElectrochemistryMaterials scienceMetallurgyEngineeringEngineering physicsChemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Functionalization of pipeline steels through facile nano-techniques is valuable for industrial applications. In this research, the mechanistic aspects of steel corrosion at nanoscale has been studied in order to manipulate the development of corroded nanostructure on pipeline steel. High-performance nanocoatings capable of anti-bioadhesion and self-cleaning have been successfully developed on pipeline steels through facile electrochemical anodization methods. When the X100 pipeline steel is either corroded or passivated in aqueous environments, the development of nanostructures on the steel surface highly depends on the early-stage corrosion behavior, where the thermodynamics and kinetics are affected by the conditions such as surface finish, electrolyte concentration, and electrochemical potential. The nanostructure on steel substrate shows a quick-response to changes of the conditions, either caused by exposure to corrosive electrolytes, or electrochemical potential. The surface features are under a non-equilibrium state lasting from hundreds to thousands of seconds, during which the corrosion processes of the steel were successfully characterized by topographic in-situ mapping through electrochemical atomic force microscopy. It is demonstrated that the corroded nanostructure on pipeline steel can be controlled through manipulating conditions in order to achieve various functions. Nanostructured coating can be fabricated by anodization of pipeline steels in a concentrated alkaline solution. The nanostructure of the coatings can reduce the interactive force between microorganisms and the steel, resulting into anti-bioadhesion to sulfate-reducing bacteria (SRB) and P. aeruginosa. The photocatalytic property of iron oxides in the nanocoatings enables the release of toxic and oxidative reactive oxygen species (ROSs) under light illumination, enhancing the anti-bioadhesion performance up to 99.9 % compared to bare steel. Further treatment by dipping ZnAc solution and annealing allows the formation of ZnFe2O4 in the nanocoating, improving the electrochemical stability of the nanocoating in corrosive environments while maintaining a high performance in anti-bioadhesion and self-cleaning of residual bacteria (up to 99.3 % of total coverage) on the steel.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations0
Publié2017
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