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Enregistrement W3195730369 · doi:10.1149/ma2021-0210579mtgabs

(Corrosion Division Morris Cohen Graduate Student Award Address) Galvanic Corrosion of Copper-Coated Carbon Steel for Used Nuclear Fuel Containers

2021· article· en· W3195730369 sur OpenAlexaffabout
Thalia E. Standish, Lindsay Braithwaite, Dmitrij Zagidulin, S. Ramamurthy, Peter Keech, Rebecca Sarazen, David W. Shoesmith, James J. Noël

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensNuclear Waste Management OrganizationWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrosionMaterials scienceMetallurgyGalvanic corrosionGalvanic cellCoatingCarbon steelScanning electron microscopeSpent nuclear fuelRaman spectroscopyComposite materialNuclear chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon steel vessels coated with ∼3 mm of Cu have been proposed for the permanent disposal of used nuclear fuel in a deep geological repository (DGR) in Canada. In the event that a container is emplaced in the DGR with an undetected defect in the Cu coating that exposes the steel substrate, galvanically accelerated corrosion of steel is, in principle, possible. To investigate this scenario, the progression of steel corrosion at the base of novel simulated through-coating defects was monitored electrochemically and imaged non-destructively using X-ray micro-computed tomography (micro-CT) as a function of time, O 2 availability (including anoxic conditions), and coating method (cold spray deposition (with and without heat treatment) and electrodeposition). The corrosion products and surface damage were analyzed using Raman spectroscopy and scanning electron microscopy (SEM)/energy dispersive X-ray spectroscopy (EDX). These analyses showed how the corrosion damage to steel evolved over time and how it was affected by the method used to coat steel with Cu and the amount of O 2 available. The results showed that steel exposed at the base of a through-Cu coating defect corroded and became covered by corrosion products, while there was no visible loss of Cu. The supply of O 2 to the sample surface governed the corrosion rate, while the distribution of damage to steel at the base of the defect depended on the Cu coating method and the resulting quality of the Cu/steel interface. Cold spray Cu-coated steel specimens exhibited a radial spread of corrosion along the Cu/steel interface, while electrodeposited Cu/steel specimens experienced preferential interfacial corrosion in the direction in which the steel substrate was machined prior to the electrodeposition of Cu. An example of the progression of corrosion observed by micro-CT is shown in Figure 1. Less extensive corrosion along the Cu/steel interface was observed on samples that were shown by electron backscatter diffraction (EBSD) and adhesion tests to have a less stressed, more uniform, and more well-adhered interface. However, less extensive corrosion was typically at the expense of deeper penetration into the steel. In the absence of O 2 , the quality of the Cu/steel interface greatly affected both the overall amount of corrosion damage to steel and the distribution of damage. The corrosion rates were significantly lower under anoxic conditions than under oxic conditions, and tended to decrease over time. The influence of a wide range of cathode:anode area ratios and Cl − concentrations, and the availability of O 2 , was evaluated by monitoring the galvanic current passing between separate Cu and steel electrodes, connected through a zero-resistance ammeter (ZRA), and the galvanic potential of the couple. The galvanic corrosion of steel was most severe when it was exposed to air-sparged solution with a moderate [Cl − ] as part of the couple with the largest Cu:steel area ratio. Figure 1

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2930,131

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,252 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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