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Enregistrement W3205600888 · doi:10.1134/s1023193521050141

Development of a Novel Process of Corrosion Rate Estimation of Steel under Stray Current Interference: Q235A Pipe Steel as an Example

2021· article· en· W3205600888 sur OpenAlexaff
Chengtao Wang, Wei Li, Yuqiao Wang, Xuefeng Yang, Shaoyi Xu

Notice bibliographique

RevueRussian Journal of Electrochemistry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStray voltageCorrosionPipeline transportInterference (communication)Fast Fourier transformMaterials scienceSIGNAL (programming language)Current (fluid)Noise (video)Electrochemical noiseMetallurgyEnvironmental scienceEngineeringComputer scienceElectrodeElectrical engineeringChemistryElectrochemistryEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With the progress of urbanization, stray current corrosion has attracted numerous attention due to its safety threaten to buried metallic pipelines around the urban rail transit system, especially to gas pipelines. A method to monitor the corrosion rate of the gas pipeline is urgently needed in view of the existing indirect method of the long-life reference electrode. In this work, a novel process model of corrosion rate estimation steel under stray current interference was proposed. The electrochemical noise (EN) signal was studied in the frequency domain through combined analysis in terms of fast Fourier transform (FFT) and discrete wavelet transform (DWT). According to the energy value of each crystal, the active energy was proposed as a parameter for the estimation of the corrosion rate under the excitation of stray current. The results showed that there is a negative correlation relationship between corrosion rate rcorr and active energy Ea. Thus, the active crystal energy of EN signal may be applied as the possible monitoring method of corrosion hazard during the stray current corrosion process.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,554

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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