MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2891223262 · doi:10.14447/jnmes.v19i3.239

Corrosion Inhibition of a Gas Sparged Copper Cylinder in a Solution of NaCl and Na2S by Using 4-Amino-4H-1,2,4-triazole as Corrosion Inhibitor

2016· article· en· W2891223262 sur OpenAlexvenueno aff
Saad Al-Shahrani

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrosionCopperCorrosion inhibitorMetallurgyChemistryMaterials scienceNuclear chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most of previous investigations for corrosion inhibition of copper using triazole derivatives were carried out in stagnant conditions and mainly in presence either NaCl or Na2S. The main aim of this work is to investigate the performance of one of triazole derivatives namely, 4-Amino-4H-1,2,4-triazole (AHT) on improving the corrosion resistance of gas sparged copper parts in a solution comprised of NaCl and Na2S with different propotions. The potentiodynamic technique was used for investigating the effect of different variables on the corrosion rate of gas sparged copper such as gas velocity, initial S-2 concentration, gas sparged copper cylinder diameter, and initial AHT inhibitor concentration. The results show that the %improvement in corrosion resistance depends mainly on two main parameters, gas flow rate and amount of AHT inhibitor added. For lower gas velocities 0.07 cm/s the %improvement ranges from 6 to 22%, while for higher gas rate 0.35 cm/s it ranges from 2 to 7% depending on the amount of inhibitor added. The activation energy of the reaction was found to increase by approximately 20% by addition of the inhibitor up to 10ppm.

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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of New Materials for Electrochemical SystemsMême sujetCorrosion Behavior and InhibitionTravaux en français237 207