ANTI-CORROSION COATINGS BASED ON RECYCLED POLYPROPYLENE AND FILLERS
Notice bibliographique
Résumé
The article deals with the issues of obtaining anti-corrosion compositions for corrosion protection of oil pipelines. The purpose of this study was to develop effective compositions of anti-corrosion coatings based on recycled polypropylene (PPrc), cotton soap stock, vegetable filler - guzapay; mineral filler wollastonite and montmorillonite (MMT). The proposed process of chemical interaction of the initial compounds in the prescription modification of the soap stock, in the extruder. The authors obtained a new composite of the following composition (wt. %: vegetable filler - guzapaya - 35; mineral filler - wollastonite: MMT (1: 1) - 5; sevilen - 8; soap stock - 30; PPrc - the rest. The composite composition has high performance indicators on the following positions: breaking stress in bending increased by 15-17%; shear strength increased by 10-12%; tensile strength increased by 6-8%; indentation hardness under a given load of the ball increased by 15- 20% impact strength increased by 15-17%, shrinkage during casting decreased by 30-35%. It to protect against corrosion of the main oil pipeline. This composition of the composite is selected on the basis of available and relatively inexpensive components, polyethylene rich, vegetable and mineral fillers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».