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Enregistrement W3033078713 · doi:10.1002/maco.202011710

The nature of the copper sulfide film grown on copper in aqueous sulfide and chloride solutions

2020· article· en· W3033078713 sur OpenAlexafffund
Mengnan Guo, Jian Chen, Taylor Martino, Christina Lilja, Adam Johannes Johansson, Mehran Behazin, W. Jeffrey Binns, Peter Keech, James J. Noël, David W. Shoesmith

Notice bibliographique

RevueMaterials and Corrosion · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensNuclear Waste Management OrganizationWestern University
Organismes subventionnairesNuclear Waste Management Organization
Mots-clésCopperChalcociteSulfideCopper sulfideAqueous solutionChlorideElectrochemistryInorganic chemistryCorrosionChemistryMaterials scienceMetallurgyElectrodeChalcopyrite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, the properties of copper sulfide films formed both anodically and naturally in deaerated/anoxic aqueous sulfide and chloride solutions were investigated using a series of electrochemical and surface analytical techniques. A combination of cyclic voltammetric, corrosion potential ( E corr ), and cathodic stripping voltammetric experiments showed that the sulfide film growth kinetics and film morphologies were controlled by the supply of SH − from the bulk solution to the copper surface. There was no passive barrier layer observed on the copper surface under either electrochemical or corrosion conditions. The film morphology was dependent on the type and concentration of anions (SH − , Cl − ) present in the solution. Scanning electron microscopy on both surfaces and focused ion beam‐cut cross‐sections showed the growth of a thin, but porous, base layer of chalcocite (Cu 2 S) after short immersion periods (up to 2 hr) and the continuous growth of a much thicker crystalline outer deposit over longer immersion periods (≥36 hr), suggesting a solution species transport‐based film formation process and the formation of an ineffective thin “barrier‐type” layer on copper.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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