Impacts of Impurities on Corrosion of Supercritical CO2 Transportation Pipeline Steels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Carbon dioxide (CO2) is the primary notorious greenhouse gas which is being increasingly emitted to our ecosystem as a result of various human activities. Carbon capture and storage (CCS) is the most promising technology available today for utilizing fossil fuels as reliable energy resources while significantly reducing CO2 emissions and protecting the climate. Pipeline transportation is recognized as the most cost-effective and relatively safe solution in the context of CCS, as it can transport large amounts of CO2 under predetermined and controlled conditions. Depending on CO2 sources and applied capture/separation technologies, however, the transported sc- CO2 stream always contains some aggressive impurities that could lead to extensive corrosion of pipe steels as well as cracking. The effects of impurities on corrosion are far from clear because of very limited field experience, scarce laboratory corrosion data and somewhat conflicting published results. This paper re-examines most public and in-house corrosion data on the effects of six typical impurities to advance the fundamental understanding of how pipeline steels corrode in sc- CO2 environments and identify knowledge gaps for further investigations. It is anticipated to advance the commercial deployment of CCS technology in a cost-effective manner.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».