Characterization of alloying components in galvanic anodes as potential environmental tracers for heavy metal emissions from offshore wind structures
Notice bibliographique
Résumé
The impact of offshore constructions on the marine environment is unknown in many aspects. The application of Al- and Zn-based galvanic anodes as corrosion protection results in the continuous emission of inorganic matter (e.g. >80 kg Al-anode material per monopile foundation and year) into the marine environment. To identify tracers for emissions from offshore wind structures, anode materials (Al-based and Zn-based) were characterized for their elemental and isotopic composition. An acid digestion and analysis method for Al and Zn alloys was adapted and validated using the alloy CRMs ERM®-EB317 (AlZn6CuMgZr) and ERM®-EB602 (ZnAl4Cu1). Digests were measured for their elemental composition by ICP-MS/MS and for their Pb isotope ratios by MC ICP-MS. Ga and In were identified as potential tracers. Moreover, a combined tracer approach of the elements Al, Zn, Ga, Cd, In and Pb together with Pb isotope ratios is suggested for a reliable identification of offshore-wind-farm-induced emissions. In the Al anodes, the mass fractions were found to be >94.4% of Al, >26200 mg kg−1 of Zn, >78.5 mg kg−1 of Ga, >0.255 mg kg−1 of Cd, >143 mg kg−1 of In and >6.7 mg kg−1 of Pb. The Zn anodes showed mass fractions of >2160 mg kg−1 of Al, >94.5% of Zn, >1.31 mg kg−1 of Ga, >254 mg kg−1 of Cd, >0.019 mg kg−1 of In and >14.1 mg kg−1 of Pb. The n(208Pb)/n(206Pb) isotope ratios in Al anodes range from 2.0619 to 2.0723, whereas Zn anodes feature n(208Pb)/n(206Pb) isotope ratios ranging from 2.0927 to 2.1263.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,007 | 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.
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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 ».