MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3004547773 · doi:10.5006/3429

Box-Behnken Design Approach Toward Predicting the Corrosion Response of 13Cr Stainless Steel

2020· article· en· W3004547773 sur OpenAlexaff
Mostafa Kazemipour, Salar Salahi, Ali Nasiri

Notice bibliographique

RevueCORROSION · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrosionMaterials sciencePitting corrosionResponse surface methodologyChlorideMetallurgyBox–Behnken designLimitingPolarization (electrochemistry)MathematicsChemistryEngineeringStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

13Cr stainless steel, the most commonly used oil country tubular good material with good mechanical and corrosion behavior, has the drawback of sensitivity to localized corrosion, particularly in offshore downhole environments, limiting the life span of the parts. A careful assessment of the corrosion behavior of the material can be done by the perception of the most influential environmental factors combined with the material’s intrinsic microstructure. This study aims to focus on the former, the effect of environmental factors, including pH, temperature, and chloride concentration, varying in the ranges of 4 to 7, 22°C to 80°C, and 1,000 mg/L to 22,000 mg/L, respectively, on the pitting corrosion behavior of 13Cr stainless steel. Adopting a response surface methodology, using a Box-Behnken design, a carefully designed set of corrosion tests at various combinations of the environmental factors were performed. Considering the pitting potential measured from the cyclic potentiodynamic polarization testing, as the response of each experiment, a quadratic model was developed correlating the studied environmental factors and the pitting potential values. Further analysis of the developed model was conducted through analysis of variance, followed by optimizing the model according to the highest, medium, and lowest pitting potentials. The optimized results confirmed that the best corrosion behavior occurs at approximately the lowest chloride concentration and temperature, and the highest pH value. However, contrary to the expectations, the worst corrosion response was detected at the medium temperature of 52°C, instead of the highest temperature of 80°C. It was concluded that at higher temperatures, the corrosion tends to be more uniform, resulting in the formation of a layer of corrosion products that covers the sample’s surface. The corrosion product layer acts as a barrier against the diffusion of the aggressive ions, causing deceleration of the corrosion reactions.

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)0,003
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 enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,876

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCORROSIONMême sujetHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metalsTravaux en français237 207