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Enregistrement W3175577320 · doi:10.5006/c2018-11291

Oil Sands Bitumen Effect on Corrosion

2018· article· en· W3175577320 sur OpenAlexaff
Kofi Freeman Adane

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Selection and Properties
Établissements canadiensDevon Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphaltCorrosionMetallurgyMaterials scienceOil sandsNaphthenic acidPetroleum engineeringComposite materialGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Corrosion susceptibility of commonly used oil sands slurry pipeline materials was evaluated with and without bitumen coating on their surface. Both linear polarization resistance (LPR) and rotating cylinder electrode (RCE) experimental techniques were used to estimate corrosion rate in a model brackish water. Five material coupons were used: two corrosion susceptible coupons, two coupons from stainless steel and one from chromium carbide overlay material. The chromium carbide overlay material was excluded from RCE experiments. Several dissolved oxygen concentrations (from 1 ppm to 9 ppm) were studied using LPR whereas RCE testing was conducted only at 5 ppm and a rotational speed of 2000 rpm. All these conditions were selected based on industrial scale experience at oil sands mine sites. In general, similar corrosion rates were observed between corrosion susceptible materials, while corrosion rate increased with increased dissolved oxygen concentration irrespective of whether the coupons surface was coated with bitumen or not. Shear force (wall shear stress or pressure drop) tends to enhance corrosion rates irrespective of a bitumen surface coating for corrosion susceptible materials. However, bitumen on the surface tends to reduce the corrosion rate significantly. Measurable corrosion rates were observed from chromium carbide overlay coupons at dissolved oxygen levels higher than 2.5 ppm. Not surprisingly, negligible corrosion was observed on stainless steel materials irrespective of coupon surface or flow condition.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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