Corrosion under Hot Dilute Acidic Pre-Hydrolysis Biorefining Process
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hot dilute acidic pre-hydrolysis biorefining is a pre-treatment technology recently developed for converting raw biomass materials into sugar streams and other valuable intermediate chemicals at elevated temperatures. However, corrosion database of steels and alloys in hot dilute acidic solutions are very limited, resulting in the cost-effective selection of materials of construction difficult. Corrosion studies were thus performed to identify suitable alloys of construction and advance the understanding of how alloying elements (e.g., Cr and Mo) present in steels and alloys affect the formation and properties of surface oxides. In this paper, the corrosion performance of three alloys (UNS S31603, UNS S32101 and UNS N06625) in hot dilute sulfuric acids are introduced. The alloys exhibited active general corrosion and even pitting in the hot acidic solutions. Alloy 625 has better resistance to the hot dilute acid compared to SS 316L and duplex 2101. This may be attributed to the higher contents of Mo in the alloy. Long-term tests indicate that their corrosion rates are gradually increased with time. The introduction of 100 ppm Cl- from raw biomass feedstocks into the acid solution only has marginal effect on corrosion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».