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Enregistrement W4247287899 · doi:10.1149/ma2020-02473740mtgabs

Influence of Chloride Concentration on the Pitting Probability of Copper Using Coupled Multielectrode Arrays

2020· article· en· W4247287899 sur OpenAlexaffabout
Sina Matin, Adam Morgan, Arezoo Tahmasebi, Mehran Behazin, Matt Davison, James J. Noël

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensNuclear Waste Management OrganizationWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrosionPitting corrosionCopperCathodic protectionChlorideMetallurgyErosion corrosion of copper water tubesCrevice corrosionMaterials scienceAnoxic watersAnodeChemistryElectrodeEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The preferred disposal method for used nuclear fuel is to seal it in containers emplaced in a deep geologic repository (DGR) in a suitable rock formation. In Canada, the container is a robust steel vessel coated with 3 mm of Cu as a corrosion barrier. Eventually, the DGR environment will become anoxic, and in the absence of oxygen copper is thermodynamically stable in water. However, since exposure conditions will initially be oxidizing due to the presence of O 2 trapped on sealing the DGR, there is a possibility of localized corrosion. Mass balance calculations show that uniform corrosion during this period will be within the designed corrosion allowance, however, since the Cu coating is relatively thin and the required lifetime is long, the risk of pitting corrosion during this period must be carefully evaluated. Pitting corrosion susceptibility is determined by the corrosion potential of the material (E corr , the potential at which the rates of all anodic and cathodic reactions are equal), and the breakdown potential (E b , the potential at which the copper oxidation rate on the surface increases abruptly due to the breakdown of the protective film), both of which are distributed parameters, due to the stochastic nature of passive film rupture and any uncontrollable variations in the structure and local environment at the metal surface. It is important to note that the analysis is based on the concept that pitting is only possible if the E corr is equal to, or more positive than the E b . In this work, a multielectrode array was used to obtain a statistically meaningful set of potential measurements through the simultaneous monitoring of 30 electrodes to determine their corrosion and breakdown potentials. From the extensive database thus acquired, we defined the E corr and E b distributions for copper electrodes exposed to solutions containing various chloride concentrations. Our previous studies showed passive behavior of copper surface exposed to high pH solutions. Therefore, a more thorough evaluation of the relative values of E corr and E b is required to determine the susceptibility to pitting. Experiments were conducted by using multielectrode array at 25 C and pH 11. In alkaline solutions, copper oxide is more stable and can form a passive film, whereas chloride promotes the breakdown of the passive film. As the chloride concentration increased, values of E corr and E b decreased, suggesting that the solubility of copper increases with increasing chloride concentration. Therefore, the stability of the passive film is decreased in the presence of chloride. In general, the possibility of pitting increases with growing overlap between the distribution curves of E corr and E b . To evaluate the possibility of pitting, histograms and distribution curves of E corr and E b in the solutions what have different chloride concentrations were compared. In lower chloride concentrations, there was a very small overlap between E corr and E b ; consequently, the possibility of pitting under these conditions is very low. On the other hand, a high chloride concentration at high pH contributed to a higher probability of pitting, as the overlap between E corr and E b distributions increased.

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 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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0000,000

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 GPT0,264
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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