Performances of Alkaloid Extract from<i>Rauvolfia macrophylla</i>Stapf toward Corrosion Inhibition of C38 Steel in Acidic Media
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Alkaloid extract from Rauvolfia macrophylla Stapf (AERMS) was studied as the corrosion inhibitor for C38 steel in 1 M HCl and 0.5 M H2SO4 using electrochemistry and surface analysis. The corrosion inhibition was efficient and proceeds via adsorption of AERMS on the steel surface due to the active functional groups present in the molecules. AERMS acts as a mixed inhibitor in HCl and as a cathodic inhibitor in H2SO4. In H2SO4 corrosive medium, the presence of iodides improves the adsorption of the alkaloid molecules by reducing the surface charge of the electrode and thus substantially decreases the corrosion rate. Two pure alkaloids (tetrahydroalastonine (THA) and perakine (PER)) were quantitatively isolated from AERMS, and their anticorrosive properties for C38 steel in 1 M HCl and 0.5 M H2SO4 were evaluated. THA showed the highest efficiency while the performance of PER was less important compared to the extract. This confirms that the efficiency of AERMS was the result of the complementary action of the chemical compounds present in the extract.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».