Effect of Ni Concentration on the Surface Morphology and Corrosion Behavior of Zn-Ni Alloy Coatings
Notice bibliographique
Résumé
This research work aims to develop electrodeposited Zn-Ni alloy coatings with controlled dissolution tendencies on a mild steel substrate. The varying Ni concentration in the electroplating bath, i.e., 10, 15, 20 and 25 g·L−1, affected the surface morphology and electrochemical properties of the deposited Zn-Ni alloy coatings. SEM and EDS analysis revealed the resulting variation in surface morphology and composition. The electrochemical behavior of different coatings was evaluated by measuring the open circuit potential and cyclic polarization trends in 3.5 wt.% NaCl solution. The degradation behavior of the electrodeposited Zn-Ni coatings was estimated by conducting a salt spray test for 96 h. The addition of Ni in the coating influenced the coating thickness and surface morphology of the coatings. The coating thickness decreased from 38.2 ± 0.5 μm to 20.7 ± 0.5 μm with the increase in Ni concentration. Relatively negative corrosion potential (<−1074 ± 10 mV) of the Zn-Ni alloy coatings compared to the steel substrate (−969 mV) indicated the sacrificial dissolution behavior of the Zn-rich coatings. On the other hand, compared to the pure Zn (26.12 mpy), ~4 times lower corrosion rate of the Zn-Ni coating (7.85 mpy) was observed by the addition of 25 g·L−1 Ni+2 in the bath solution. These results highlighted that the dissolution rate of the sacrificial Zn-Ni alloy coatings can effectively be tuned by the addition of Ni in the alloy coating during the electrodeposition process.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».