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Enregistrement W4221086471 · doi:10.1038/s41529-022-00231-7

Corrosion and metal release characterization of stainless steel 316L weld zones in whey protein solution

2022· article· en· W4221086471 sur OpenAlex
Sadegh Varmaziar, Masoud Atapour, Yolanda S. Hedberg

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

Revuenpj Materials Degradation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesIsfahan University of TechnologyNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésCorrosionWeldingMetallurgyMaterials scienceBase metalMetalPitting corrosion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Stainless steel ASTM 316 L is often used in the food industry as contact material with protein-rich dairy products. It has to be welded at some locations for many of these contact materials. This study aimed at i) determining any combined effects of the presence of whey protein (WP) and welding-induced weaknesses on corrosion and metal release, and ii) determining the appropriate welding procedure and filler metal (316 L, 309 L, 312). All weld metals (WMs) showed a higher pitting corrosion susceptibility as compared to the base metal (BM). Under induced friction (stirring), WP significantly enhanced the metal release from all materials, which was accelerated between 1 and 3 days of exposure. Post-imaging indicated pits. 312-WM released significantly higher amounts of metals as compared to the BM and the other WMs. This study indicated that the presence of WP, friction, and weldment-induced corrosion susceptibilities could synergistically cause metal release and corrosion of food contact materials.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,220 · 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