Corrosion Resistance Mechanism of Mica–Graphene/Epoxy Composite Coating in CO2-Cl− System
Notice bibliographique
Résumé
The working environment for tubing in oil and gas fields is becoming more and more serious due to the exploration of unconventional oil and gas resources, leading to the increasing need for a protective internal coating to be used in tubing. Therefore, a new mica–graphene/epoxy composite coating with different graphene contents (0.0, 0.2, 0.5, 0.7, and 1.0 wt.%) was prepared to improve the tubing resistance to a corrosive medium, an autoclave was used to simulate the working environment, and an electrochemical workstation assisted by three-electrodes was used to study the electrochemical characteristics of the coating. The results showed that the addition of a certain amount of graphene into the mica/epoxy coating significantly improved the corrosion resistance of the composite coating, and when the graphene content increased, the corrosion resistance of the mica/epoxy coating first increased and then decreased when the corrosion current density of a 35 wt.% 800# mica/epoxy coating with a 0.7 wt.% graphene content was the lowest (7.11 × 10−13 A·cm−2), the corrosion potential was the highest (292 mV), the polarization resistance was the largest (3.463 × 109 Ω·cm2), and the corrosion resistance was improved by 89.3% compared to the coating without graphene. Furthermore, the adhesion of the coating with 0.7 wt.% graphene was also the largest (8.81 MPa, increased by 3.4%) and had the smallest diffusion coefficient (1.566 × 107 cm2·s−1, decreased by 76.1%), and the thermal stability improved by 18.6%. Finally, the corrosion resistance mechanism of the composite coating with different graphene contents at different soaking times was revealed based on the electrochemistry and morphology characteristics other than water absorption and contact angle.
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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) | 0,002 | 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 ».