Performance of HVOF-Sprayed Carbide Coatings in Aqueous Corrosive Environments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The HVOF technology is well known to provide a wide variety of coating materials having excellent performance characteristics under different aggressive conditions such as wear, erosion by impact of particle and corrosion. Carbides, as a family, constitute a big segment of materials used by the thermal spray industry. Although their material properties may be well known since they are often used in wear or corrosive-wear industrial applications, aqueous corrosion of such coatings are not well characterized. Moreover, thermal spray process technology being in constant evolution, past literature on these coatings may not be directly applicable as newer produced coatings have higher adhesive and cohesive strength. Recent technology allows a better control on density and oxides content that are important parameters to consider for corrosion applications. The success of a coating is related to judicious material selection for various applications. However, the choice of the starting materials for producing a coating is often difficult since there is a lack of data on the corrosion performance of thermal spray coatings. The present paper addresses the performance of various carbide HVOF coatings in terms of corrosion rate and degradation mode in two corrosive environments — HCl and HNO3. Behavior of the coatings is compared using bulk SS316 and SS316 HVOF coating as a benchmark.
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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 ».