Hydrogen Sulfide Corrosion of Carbon and Stainless Steel Alloys in Mixtures of Renewable Fuel Sources under Co-Processing Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Corrosion rates of steel alloys were investigated in gas oil and its mixture with waste cooking oil and animal waste lard over 1, 3, 7 and 21 days under desulfurizing condition. Co-processing conditions were attempted to simulate by batch-reactor experiment at temperatures between 200 and 300oC and pressures between 20 and 90 bar in the presence of 2 volume% hydrogen sulfide. Integral and differential corrosion rates were defined by weight losses. Intense sulfide corrosion of carbon steels was less impacted by the biomass sources. Thinner scales in gas oil was probably due to frequent cohesive failure, whereas thicker layers in biomass mixtures were allowed to form to afford limited physical protection. The high corrosion rate of low alloy steel with temperature over time is related to inefficient protection by the metal sulfide scales. Greater activation energy and enthalpy balance in the formation of activated complex is expected to reflect in thick cohesive scales. Loose layers and the less unfavorable entropy balance in the transition state did not lead to valuable barrier protection. High sulfide corrosion resistance of stainless steels is in chemical in nature markedly impacted by the biomass fuel sources and contributed especially by the acidic species. Corrosion rates increased with temperature by magnitude similar to those of carbon steels, which probably owes to the less unfavorable entropy and free energy balance between the initial and transition states of the reactants.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».