Conductive, Anti-Corrosion, Self-Healing Smart Coating Technology Incorporating Graphene-Based Nanocomposite Matrix
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.
Notice bibliographique
Résumé
Chromate conversion coatings have been in service for decades providing robust corrosion protection to a wide variety of aluminum alloys. However, it is also known that anti-corrosive coatings containing Cr 6+ contributes to DNA damage, cause cancer and are not environmentally friendly. Consequently, regulatory restrictions over the use Cr 6+ were established to mitigate the environmental damage and health problems. To answer to this hurdle and to meet the emergent need for environmentally friendly anti-corrosive coatings, we have successfully developed an innovative coating that combines anti-corrosive, low electrical resistance, and self-healing properties. First, we present two different coatings, that aim to display low electrical resistance properties: one containing only graphene and the other containing Zn nanoparticles and graphene. Confocal laser imaging and SEM microscopy was used to observe the morphology of the coatings. The electrical resistance was measured using the 4-wire connection Kelvin method. We compare the anticorrosive response for both coatings under neutral salt spray test (NSSt). Raman spectroscopy was performed before and after to understand the effect of NSSt corrosive species on the coatings. Then, we select the coating with lower electrical resistance, and we program on it a self-healing mechanism to boost its life service. Finally cyclic voltammetry is performed to confirm the excellent blocking properties of the tested coatings. All the coatings presented in this work are applied on aluminum AA 2024T351 and the optimal spray parameters for nanofillers dispersion are obtained. Our findings show great potential for preventing corrosion and compatibility with fully automated large-scale applications in different fields such as aerospace, automotive, construction, submarines and many more.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle