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Enregistrement W2899749033 · doi:10.1115/ipc2018-78178

Robust Nanocomposite Coatings Inspired by Structures of Nacre

2018· article· en· W2899749033 sur OpenAlexaff
Zachary Kockerbeck, Majid TabkhPaz, Simon Park, Ron Hugo

Notice bibliographique

RevueVolume 3: Operations, Monitoring, and Maintenance; Materials and Joining · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceNanocompositeComposite materialCoatingNanoparticleEpoxyComposite numberAbrasion (mechanical)CorrosionCarbon nanotubeNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon steel piping can be exposed to environments that contain various chemical and organic elements that induce corrosion and cracking events. This can lead to the loss of fluid into surrounding sensitive and remote environments. To minimize this inherent risk, various coating technologies have been utilized over the years in industry. These coatings typically suffer from complex application methods, high application cost, and vulnerabilities to environmental effects such as mechanical damage and cathodic disbondment. To overcome these challenges, a novel epoxy based composite coating that utilizes the properties of various nano-particulates such as graphene nanoplatelets (GnP), multi-walled carbon nanotubes (MWCNTs), chitosan, and hBN (Hexagonal boron nitride) is developed. These nanoparticles create a nano-scale “brick and mortar” type effect that is analogous to various natural structures such as the abalone shell (nacre). These nano-structures also enhance coating performance by increasing mechanical strength and anti-bacterial properties while simultaneously decreasing gas permeability. This performance enhancement serves to reduce overall corrosion-induced disbondment area. The dispersion of nanoparticles is verified using various microscopy methods such as scanning election microscopy and an optical 3D profilometer. To confirm the role of nanoparticles in the epoxy composite, the samples undergo rigorous testing to determine both mechanical properties as well as the feasibility of coating application, in particular, for use on girth welds. Using a dynamic mechanical analysis (DMA), the material strength of each combination of nanocomposites is tested and used to determine the glass transition temperature. The testing also includes abrasion, and both long-term mechanical and thermal behaviors of the coating. To test the feasibility of the coating, cathodic protection tests in an accelerated corrosive environment, and gas permeability tests are carried out. The results show that the composite coating made from these nanomaterials had a decrease in cathodic disbondment area and gas permeability and an increase the glass transition temperature and scratch resistance. Therefore, the nanocomposite coatings are found to be a significant improvement over standard epoxy-based coating.

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)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,684

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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