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Enregistrement W4249777995 · doi:10.1149/ma2019-02/11/829

Review of Simplified Models for the Pitting Potential and the Critical Pitting Temperature, Taking into Account Recent Observations

2019· article· en· W4249777995 sur OpenAlexaff
Nicholas Laycock, Van Anh Nguyen

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPitting corrosionLimitingMetallurgyThermodynamicsMaterials scienceChemistryCorrosionMechanical engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From the 1980s through the early 2000s, building on pioneering work by Galvele and others, we developed some simplified models for pitting corrosion using the artificial pit electrode (pencil electrode) as the main experimental tool. Some of the main conclusions of this research are listed below, using CPT to denote the critical pitting temperature – - The critical pit chemistry for simple stainless steels, at room temperature, is not lower than 60% of saturation in FeCl 2 , and may be considerably higher, as the artificial pit surface tends to split into active and passive areas [1]. Very careful experimentation is required to detect this splitting phenomenon, and to reject conclusions that do not take it into account. - The variation of the pitting potential with log [Cl - ], as discussed by Galvele, can be rationalized rather exactly by plotting a quantity called the transition potential (E T ) against log [Cl - ]. One can dial-in a limiting current density (dependent on pit depth) to harmonize both potentials – pitting potential and transition potential [2]. A similar procedure works for alloying and (low) temperature effects. - The CPT is a kind of active-passive transition potential where (essentially) a developing pit repassivates, no matter how concentrated the local solution [3-5], but with many small complexities. - The complex morphology of real pits involves active-passive transitions within a developing 3D cavity, leading to lacy metal covers and other observations [6-8]. This topic has recently become quite fashionable after a period of some years. In this presentation, the original observations and simplified models will be reiterated and defended. References: G.T. Gaudet, W.T. Mo, J. Tilly, J.W. Tester, T.A. Hatton, H.S. Isaacs and R.C. Newman, Mass transfer and electrochemical kinetic interactions in localized pitting corrosion, AIChE Journal, 32, 949-958 (1986). N.J. Laycock and R.C. Newman, Localized dissolution kinetics, salt films and pitting potentials. Corros. Sci., 39, 1771-1790 (1997). N.J. Laycock, M.H. Moayed and R.C. Newman, Metastable pitting and the critical pitting temperature. J. Electrochem. Soc., 145, 2622-2628 (1998). M.H. Moayed and R.C. Newman, Analysis of current transients and morphology of metastable and stable pitting on stainless steel near the critical pitting temperature. Corros. Sci., 48, 1004-1018 (2006). M.H. Moayed and R.C. Newman, The relationship between pit chemistry and pit geometry near the critical pitting temperature. J. Electrochem. Soc., 153, B330-B336 (2006). P. Ernst and R.C. Newman, Pit growth studies in stainless steel foils - I Introduction and growth kinetics. Corros. Sci., 44, 927-941 (2002). P. Ernst and R.C. Newman, Pit growth studies in stainless steel foils - II Effect of temperature, chloride concentration and sulphate addition. Corros. Sci., 44, 943-954 (2002). N.J. Laycock and S.P. White, Computer simulation of single pit propagation in stainless steel under potentiostatic control, J. Electrochem. Soc., 148, B264–B275 (2001).

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2019
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