In Situ Monitoring of Corrosion under Insulation Using Electrochemical and Mass Loss Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Corrosion under insulation (CUI) refers to the external corrosion of piping and vessels when they are encapsulated in thermal insulation. To date, very limited information (especially electrochemical data) is available for these “difficult-to-test” CUI conditions. This study was aimed at developing a novel electrochemical sensing method for in situ CUI monitoring and analysis. Pt-coated Ti wires were used to assemble a three-electrode electrochemical cell over a pipe surface covered by thermal insulation. The CUI behavior of X70 carbon steel (CS) and 304 stainless steel (SS) under various operating conditions was investigated using mass loss, linear polarization resistance (LPR), and electrochemical impedance spectroscopy (EIS) measurements. It was found that both the consecutive wet and dry cycles and cyclic temperatures accelerated the progression of CUI. LPR and EIS measurements revealed that the accelerated CUI by thermal cycling was due to the reduced polarization resistance and deteriorated corrosion film. Enhanced pitting corrosion was observed on all tested samples after thermal cycling conditions, especially for CS samples. The proposed electrochemical technique demonstrated the ability to obtain comparable corrosion rates to conventional mass loss data. In addition to its potential for in situ CUI monitoring, this design could be further applied to rank alloys, coatings, and inhibitors under more complex exposure conditions.
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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 | 0,001 | 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 ».