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Enregistrement W4361293464 · doi:10.26434/chemrxiv-2023-ss46w

Aluminum Beverage Can Lid Testing Method Under Real Conditions with EIS Online Monitoring

2023· preprint· en· W4361293464 sur OpenAlexaff
Alexandros Filippas, Kyle Katreeb, Alp Manavbasi, Juraj Liska, Nian Liu

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensNovelis (Canada)
Organismes subventionnairesNovelis
Mots-clésDielectric spectroscopyDegradation (telecommunications)Materials scienceAluminiumCapacitanceComposite materialElectrochemistryChemistryEngineeringElectronic engineeringElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coatings on aluminum beverage can lid interiors can be prone to long-term degradation due to the high impact forces during fabrication and the corrosive nature of beverages. Multi-month tests are required to assess their resistance to this degradation. The purpose of this work is to introduce an accelerated can lid testing method with online Electrochemical Impedance Spectroscopy (EIS) monitoring under real conditions and with real beverages that can imitate the lengthy pack tests typically employed. Twelve reactors were constructed and incorporated in a testing setup, EIS spectra were collected and analyzed using equivalent circuit models. The effect of test duration, pressure, temperature, and beverage on the degradation of the lids were investigated. The results showed that both temperature and pressure accelerate degradation. In addition, 10-day accelerated tests with EIS online monitoring were compared to 10-day and 6-month pack tests. Metal Exposure and aluminum concentration from the pack tests were correlated with the pore resistance, the charge transfer resistance, and the double layer capacitance of the lids extracted from the EIS spectra. The developed method has the potential to mimic the multi-month pack tests and offers a quicker, more insightful, and less laborious alternative for the lid degradation assessment. Ultimately, this method could help in improving the longevity and quality of aluminum beverage cans.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,242 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2023
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Résumé présentoui

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