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Enregistrement W2894118417 · doi:10.3390/geosciences8100360

Synchrotron-Based Micro-CT Investigation of Oxic Corrosion of Copper-Coated Carbon Steel for Potential Use in a Deep Geological Repository for Used Nuclear Fuel

2018· article· en· W2894118417 sur OpenAlexafffundabout
Thalia E. Standish, Dmitrij Zagidulin, S. Ramamurthy, Peter Keech, David W. Shoesmith, James J. Noël

Notice bibliographique

RevueGeosciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensNuclear Waste Management OrganizationWestern University
Organismes subventionnairesArgonne National LaboratoryOffice of ScienceNuclear Waste Management OrganizationU.S. Department of Energy
Mots-clésCorrosionMaterials scienceCoatingMetallurgyCarbon steelDeposition (geology)CopperComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within the multi-barrier system proposed for the permanent disposal of used nuclear fuel, the primary engineered barrier is the sealed metallic container. The present Canadian container design utilizes a carbon steel vessel coated with Cu for corrosion protection. In the event of a defect in the Cu coating that exposes the steel substrate, galvanically accelerated corrosion of steel is, in principle, possible. In this work, the progression of corrosion at a simulated through-coating defect in 3.0 mol/L NaCl solution containing dissolved O2 was monitored using electrochemical measurements and imaged non-destructively using synchrotron X-ray micro computed tomography (micro-CT). The damage volume at the base of the simulated defect was measured from the 3D micro-CT data and used to calculate the amount of O2 used to drive steel corrosion. The results demonstrate that the availability of O2 determines the rate and overall extent of corrosion, while the coatings produced using different deposition and treatment methods (cold spray deposition, heat-treated cold spray deposition, electrodeposition) lead to different corrosion propagation geometries, with the distribution of damage depending on the quality of the Cu/steel interface.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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