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Enregistrement W4200624416 · doi:10.1002/jsde.12568

Comparative study of corrosion inhibition by three anionic surfactants in an acidic environment

2021· article· en· W4200624416 sur OpenAlexafffund
Laura Earnden, Joshua van der Zalm, Aicheng Chen, Alejandro G. Marangoni, Roy van Lier, Erica Pensini

Notice bibliographique

RevueJournal of Surfactants and Detergents · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCorrosionChemistryPulmonary surfactantCarbon steelDielectric spectroscopyAdsorptionSodium dodecyl sulfateElectrochemistryNuclear chemistryScanning electron microscopeX-ray photoelectron spectroscopyChemical engineeringChromatographyElectrodeMaterials scienceComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 R p from ≈95 to ≈20,694 Ω cm 2 over a 12 h period. In contrast, without SLL, R p decreased from ≈92 to ≈12 Ω cm 2 . 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.

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 enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,600

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 savante0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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