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Enregistrement W4229000674 · doi:10.3390/coatings12020217

A Comparative Study on the Anti-Corrosive Performance of Zinc Phosphate in Powder Coatings

2022· article· en· W4229000674 sur OpenAlexafffund
Marshall Shuai Yang, Jinbao Huang, Jian Chen, James J. Noël, I. Barker, Jeffrey D. Henderson, Ping He, Haiping Zhang, Hui Zhang, Jesse Zhu

Notice bibliographique

RevueCoatings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésZinc phosphateSalt spray testDielectric spectroscopyMaterials sciencePolyesterCorrosionCoatingZincPassivationSalt (chemistry)EpoxyRaman spectroscopyElectrochemistryConversion coatingFiller (materials)PhosphateAlkydChemical engineeringComposite materialMetallurgyLayer (electronics)ChemistryOrganic chemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Powder coatings are gaining popularity for their economic and environmental benefits. Additives (pigments) such as zinc phosphate enhance the anti-corrosive properties of coatings, but their behavior in powder coatings has not been extensively studied. In this study, zinc phosphate was incorporated into three powder coating systems: polyester clearcoat, polyester and epoxy coatings with filler BaSO4. Neutral salt spray and electrochemical tests (OCP, LPR, and EIS) confirmed that the anti-corrosive performance improved with the addition of zinc phosphate. The optimal additive dosage was determined to be 2% for all of the coating systems studied here, based on salt spray tests. Here, the time until failure increased by 1.5 to 2 times. Using electrochemical tests, an optimal additive dosage of 8% was found for the polyester clearcoat, while the other coating systems maintained an optimal additive dosage of 2%. Performance increased by as much as one order of magnitude based on resistance/impedance measurements. This suggested a synergistic effect between the additive and the filler. The passivation layer was confirmed by both X-ray diffraction and Raman spectroscopy. Based on the results and discussion presented in this article, the discrepancy was caused by different features of the two tests, such that the electrochemical tests probe the function of intact coatings, whereas salt spray measures only the corrosion spreading from the scribe. It is proposed that the two test methods characterize different aspects of the coatings, corresponding to their service conditions. This has theoretical and practical significance in the evaluation of anti-corrosive coatings. Other properties of the coatings, including adhesion, gloss, distinctness-of-image, and pencil hardness, were measured as per applicable standards and the conformance was verified.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,248 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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