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Enregistrement W3044410391 · doi:10.1088/1361-665x/aba849

Designing green self-healing anticorrosion conductive smart coating for metal protection

2020· article· en· W3044410391 sur OpenAlex
Debika Banerjee, Xiaohang Guo, Jaime Benavides, Bruno Rameau, Sylvain G. Cloutier

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSmart Materials and Structures · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCoatingCorrosionChromate conversion coatingEnvironmentally friendlyPolyethyleniminePassivationNanotechnologyConductive polymerLayer (electronics)PolymerComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The development of an electrically-conductive anticorrosion coating with self-healing capability for metallic surface protection constitutes a priority concern for many key industrial applications. While current technologies largely rely on hazardous chromate-based corrosion inhibitors, this work proposes a simple polymer-based layer-by-layer (LBL) architecture, implemented using easy and fast fabrication techniques. Moreover, this smart coating architecture relies on three environmentally friendly polymers namely polyethylenimine (PEI), polystyrenesulfonate (PSS) and 8-hydroxyquinoline (8HQ) respectively serving as poly-cation, poly-anion and as corrosion inhibitor. Here, this protective coating is deposited and tested on the widely-used Aluminium 2024 alloy to achieve long term protection against corrosion. When structural damages to the coating occur, the inhibitor agents are released to passivate the surface. Raman micro-spectroscopy measurements confirm this effective self-healing capability. This chromate-free coating shows great promises for multiple aerospace, construction and automotive applications.

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.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,674

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,223 · 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