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Enregistrement W2947087362 · doi:10.1080/1478422x.2019.1621456

Long-term corrosion behaviour of carbon steel and stainless steel in Opalinus clay: influence of stepwise temperature increase

2019· article· en· W2947087362 sur OpenAlexafffund
Sophia Necib, Michel L. Schlegel, Christian Bataillon, Sylvie Daumas, Nikitas Diomidis, Peter Keech, Didier Crusset

Notice bibliographique

RevueCorrosion Engineering Science and Technology The International Journal of Corrosion Processes and Corrosion Control · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensNuclear Waste Management Organization
Organismes subventionnairesJapan Atomic Energy AgencyNuclear Waste Management Organization
Mots-clésMackinawiteSideriteMaterials scienceCorrosionGreigiteCarbon steelMetallurgyGoethitePyritePyrrhotiteDielectric spectroscopyMagnetiteIron sulfideAnoxic watersElectrochemistrySulfurElectrodeEnvironmental chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon steel (C-steel; E24 and S235 grades) and stainless steel (316L) electrodes were corroded in situ in Opalinus clay under anoxic conditions in a vertical descending borehole. The electrodes were exposed at ambient temperature for two years, and then at 85°C for five years. In situ electrochemical impedance spectroscopy showed that the instantaneous corrosion rate of C-steel decreased over time down to 1 µm year−1, followed by steady state. Microbial and chemical investigations showed that sulphate and thiosulphate reducing prokaryotes were present in the porewater and at the metal surface. Post mortem characterisation revealed contrasting corrosion aspects. The E24 corrosion interface was thick and contained magnetite, mackinawite, hydroxychloride and siderite, together with more oxidised species (goethite, greigite, elemental sulphur). The S235 corrosion interface was thinner and contained siderite and mackinawite. Corrosion damage of the 316L electrode was negligible, and the surface was covered by a thin fringe of pyrite.

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)0,001
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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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