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Enregistrement W3100632365 · doi:10.1021/acsomega.0c04948

Niobia Nanofiber-Reinforced Protective Niobium Oxide/Acrylate Nanocomposite Coatings

2020· article· en· W3100632365 sur OpenAlexaff
Ubong Eduok

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceNanocompositeCorrosionNanofiberNiobium oxideCoatingOxideAcrylatePolymerizationChemical engineeringNiobiumComposite materialPolymerMetallurgyMonomer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present study, the corrosion resistance of a new niobium oxide/acrylate hybrid nanocomposite coating doped with niobia nanofibers is investigated. Nanofibers were initially synthesized from niobium(V) chloride precursor in a novel autoclave approach before fabricating the base coating from a two-step process involving the syntheses of acrylate resin via free radical polymerization and niobium oxide gel from niobium ethoxide via a sol-gel technique. Variants of the synthesized nanocomposite coating were incorporated with varying concentrations of niobia nanofibers before spin-coating on Q235 steel substrates to inhibit corrosive electrolytic ion percolation and further enhance corrosion resistance when treated with chloride-enriched corrosive media. The corrosion resistance of these nanocomposite coatings increased with nanofiber content up to an optimum concentration due to the corrosion-inhibiting and protective effects of niobium barrier layers within these coatings. The presence of the niobia nanofibers also promoted improved surface contact angle and toughened mechanical strengths.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,999

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,221 · 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.

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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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