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Enregistrement W3040487373 · doi:10.1002/maco.202011780

The anoxic corrosion behaviour of carbon steel in anoxic alkaline environments simulating a Swiss L/ILW repository environment

2020· article· en· W3040487373 sur OpenAlexaff
Nicholas A. Senior, Taylor Martino, Nikitas Diomidis

Notice bibliographique

RevueMaterials and Corrosion · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Corrosion and Durability
Établissements canadiensGovernment of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnoxic watersCorrosionCementitiousCarbon steelMaterials scienceMetallurgyDecompositionCementHydrogenCarbon fibersGroutEnvironmental scienceEnvironmental chemistryChemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Swiss waste management programme foresees that low‐ and intermediate‐level radioactive waste will be disposed of in a deep geological repository constructed in Opalinus Clay. Gas generation is expected in the repository due to the decomposition of organic materials and the corrosion of metals, with carbon steel being the primary source. The corrosion behaviour of mild steel under anoxic conditions has been studied over the course of several years to better understand the long‐term hydrogen evolution profile under anticipated repository conditions. Steel, either bare or encased within mortar, was tested in water vapour or immersed in electrolytes representative of aged cement waters at 50°C. The corrosion rate was measured indirectly through the hydrogen analysis using a solid‐state probe. The hydrogen evolution behaviour of grout was also monitored to more accurately determine the hydrogen generating from the corrosion of the embedded steel. For steel in water vapour or in alkaline environments, embedded in cementitious material or immersed in simulated aged cement pore water, corrosion rates were invariably <1 nm/year after several years of analysis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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