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Enregistrement W3205573569 · doi:10.1115/omae2021-63014

Corrosion Products and Surface Morphology for Coated, Uncoated, and Insulated A333 Steel Pipelines in Marine Harsh Environment

2021· article· en· W3205573569 sur OpenAlexaff
Alan Hillier, Faisal Khan, Susan Caines

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGoethiteLepidocrociteFerrihydriteHematiteCorrosionMagnetiteMaterials scienceMetallurgyAkaganéiteScanning electron microscopeCoatingIron oxideCarbon steelMaghemiteComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In situ studies with CUI and corrosion under coating is rare, especially for full scale tests in marine harsh environment. A333 low temperature carbon steel is selected for its versatile use in cold environments. This material is not widely studied in marine environment. Therefore, this work reports corrosion type, products, morphology and mechanism for thirty-six model pipelines (insulated, uninsulated, coated and uncoated) placed at Argentia, NL. Corrosion products were identified using x-ray diffraction (XRD). The detection and semi-quantification of elements on pipe surfaces was performed using energy disruptive spectroscopy (EDS) which was coupled to a scanning electron microscope (SEM). SEM images confirmed the formation of characteristic morphological structures such as sandy crystal (lepidocrocite γ-FeOOH), cotton ball (goethite α-FeOOH), and small grain (akageneite β-FeOOH) structures. For insulated uncoated pipes, the main phases were goethite, akageneite, and hematite(α-Fe2O3). For uncoated uninsulated pipes, akageneite, goethite, and hematite were detected as main phases. For coated pipes, goethite was the main phase. When ferrihydrite was detected with akageneite, there was less lepidocrocite and goethite than when ferrihydrite was not present. Uncoated pipes had deepest pits and highest corrosion rates as previously reported in [1]. Magnetite (Fe3O4) was present in these samples only in year two. Magnetite is a passive oxide formed on the iron surface but can also be a product of microbial reduction of ferrihydrite in certain conditions. A proposed mechanism for the high corrosion rate and pits in uncoated pipes is due to the increased localized corrosion from akageneite due to excess chloride and moisture from seawater spray as well as stabilized ferrihydrite limiting goethite formation, thus reducing steel pipe surface passivity.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,220 · 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'admission1
Résumé présentoui

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