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Enregistrement W3081494267 · doi:10.1002/slct.202001591

Comparison between Lacunary and Saturated Keggin Polyoxometalates as Steel Corrosion Inhibitors in Chloride Solution: Contribution of the Lacuna in the Inhibition Mechanism

2020· article· en· W3081494267 sur OpenAlexfundno aff
Odilon Romaric Wamba-Tchio, Martin Pengou, Cédric Baumier, Sylvain Franger, Anne‐Lucie Teillout, Israël M. Mbomekallé, Pedro de Oliveira, Charles Péguy Nanseu‐Njiki, Emmanuel Ngameni

Notice bibliographique

RevueChemistrySelect · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolyoxometalates: Synthesis and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Universitaire de la Francophonie
Mots-clésLacunary functionCorrosionElectrochemistryDielectric spectroscopyMetalOxidePolyoxometalateInorganic chemistryChemistryMaterials scienceMetallurgyCatalysisOrganic chemistryPhysical chemistryMathematicsElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The effect of two lacunary Keggin polyoxometalates (K 7 [PW 11 O 39 ].14H 2 O and K 9 [AlW 11 O 39 ].15H 2 O) on the corrosion inhibition of XC38 steel in 0.1 M NaCl was investigated. Electrochemical methods (polarization curves and electrochemical impedance spectroscopy) showed that the presence of controlled amounts of these compounds improved protection of the steel against corrosion. These results were supported by surface analysis, where only a minor amount of rust was produced on metal surface in the presence of polyoxometalates (POMs). The lacunary POMs were more efficient compared to their saturated species, highlighting the key role played by the lacuna on the inhibition process. Efficiency of POMs (both saturated and lacunary) was explained by their ability to increase the Fe(II)/Fe(III) molar ratio in greenish protective oxide layer formed upon steel oxidation. The mechanism proposed clearly explains the higher efficiency observed with lacunary POMs, in relation to their ability to react with free Fe(III) to yield a substituted structure.

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)0,001
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,492

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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