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Enregistrement W4319594905 · doi:10.3390/cmd4010008

Erosion–Corrosion of Novel Electroless Ni-P-NiTi Composite Coating

2023· article· en· W4319594905 sur OpenAlexafffund
Rielle Jensen, Zoheir Farhat, Md. Aminul Islam, George Jarjoura

Notice bibliographique

RevueCorrosion and Materials Degradation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrodeposition and Electroless Coatings
Établissements canadiensBC Innovation CouncilNational Research Council CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésMaterials scienceCorrosionMetallurgyCoatingNickel titaniumErosion corrosionComposite numberErosionToughnessComposite materialShape-memory alloy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The lifespan of low-carbon steel petroleum pipelines can often be shortened by the erosion–corrosion damage caused by their service conditions. Applying electroless Ni-P coating is a promising option to protect the steel from the environment due to its high hardness and corrosion resistance. However, electroless Ni-P has a low toughness but can be increased by the addition of NiTi ductile particles. This work produced electroless Ni-P and Ni-P-NiTi coatings of different thicknesses on AISI 1018 substrates and compared their erosion, corrosion, and erosion–corrosion behaviors. The methodology involved conducting slurry pot erosion–corrosion tests on AISI 1018 steel substrate, the monolithic Ni-P coatings, and the composite Ni-P-NiTi coatings. Erosion resistance was highly influenced by coating thickness, presumably because of the relationship between the erosion-induced compressive stresses and the coating’s as-plated internal stresses. The NiTi nanoparticle addition was highly effective at improving the erosion–corrosion resistance of the coating. Pitting corrosion and cracking were present after erosion–corrosion on the monolithic Ni-P coatings. However, the Ni-P-NiTi composite coating had a relatively uniform material loss. Overall, the AISI 1018 steel substrate had the worst erosion–corrosion resistance and 25 μm thick Ni-P-NiTi coating had the best.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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