Comparative study of corrosion inhibition by three anionic surfactants in an acidic environment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Corrosion in carbon steel units of chemical, petrochemical and oil and gas plants poses safety and economic concerns. The goal of our study is to investigate the corrosion inhibition effectiveness of an environmentally benign surfactant, namely sodium lauroyl lactylate (SLL), in comparison to sodium cocoyl glutamate (SCG) and sodium dodecyl sulfate (SDS). The corrosion of carbon steel in 1 M HCl was markedly inhibited by 0.05 and 0.1 M of the anionic surfactant SLL, as determined from weight loss over 96 h, at ambient conditions. X‐ray photoelectron spectroscopy (XPS) showed that SLL adsorbed at the carbon steel surface, forming a protective film that decreased corrosion. Scanning electron microscopy (SEM) showed that carbon steel surfaces immersed in 1 M HCl for 96 h had an etched appearance without SLL, whereas they retained their smoothness with 0.1 M SLL. Electrochemical impedance spectroscopy (EIS) measurements confirmed that SLL passivated carbon steel surfaces, markedly increasing the polarization resistance Rp from ≈95 to ≈20,694 Ω cm2 over a 12 h period. In contrast, without SLL, Rp decreased from ≈92 to ≈12 Ω cm2. These results demonstrate for the first time that the environmentally friendly surfactant SLL is an efficient corrosion inhibitor in extreme environments such as 1 M HCl solutions. Dissimilar to SLL, SCG and SDS were not effective in inhibiting corrosion.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».