Insights on the effect of water content in carburizing gas mixtures on the metal dusting corrosion of iron
Notice bibliographique
Résumé
Constituents of syngas, such as water, carbon monoxide and sulfides, can cause the degradation of the steel pipes they move through, leading to carbon dusting and corrosion. In spite of considerable attention to this process, many questions remain about its origin. We conduct reactive molecular dynamics simulations of multi-grain iron systems exposed to carburizing gas mixtures to investigate the effect of water content on metal dusting corrosion. To simulate carbon monoxide (CO) dissociation followed by carbon diffusion, we employ an extended-ReaxFF potential that allows accounting for both the high C atoms coordination in bulk iron as well as the lower C coordination at the iron surface and interfaces. The reactions happening in the sample at different water concentrations and at different time frames are explored. We demonstrate that the presence of water on a clean Fe surface promotes different catalytic reactions at the beginning of the simulations that boost the C, H, O diffusion into the sample. At later stage, the formation of oxide scale leads to an elevated concentration of H2O/OH molecules on the surface due to the decrease in Fe affinity to dissociate water. This results into blocking the Fe catalytic sites leading to lower C and O diffusion to the bulk of the sample.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».