Influence of chloride and <scp>pH</scp> on the pitting mechanism of <scp>Zn‐Ni</scp> alloy coating in sodium chloride solutions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents the pitting corrosion behaviour of Zn‐Ni alloy coatings in NaCl solutions with different chloride concentrations and pH. The pitting‐behaviour investigation is done using an optical microscope, potentiodynamic polarization (Tafel slopes), electrochemical impedance spectroscopy (EIS), and scanning electron microscopy (SEM) integrated with energy dispersive spectroscopy (EDS). The design of the experiment with three‐level fractional factorial design (FFD) is used to analyze the behaviour of pitting corrosion. The pitting behaviour in acidic solution with low chloride concentration was found to be significantly different from that in the neutral solution with high chloride concentration. Electrochemical analysis indicates that the corrosion behaviour of samples immersed at 0.35 moL/L NaCl and pH 3.0 at different exposure times have low impedance values compared to the 0.35 moL/L NaCl and pH 7.0 samples. SEM images show that the pH and chloride concentration in the electrolyte has a significant influence on the pitting morphology. Exclusive large pit morphology in an acidic solution (pH 3.0) with low chloride concentration (0.35 moL/L) was also observed. This provides new insight into pitting behaviour on a coated material. The study will serve a valuable tool toward designing or selecting metal coatings for marine or corrosive environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 ».