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Enregistrement W4380258863 · doi:10.1016/j.porgcoat.2023.107689

Improvement of the corrosion resistance of acrylic electrocoating in the presence of acid-modified montmorillonite nano clay

2023· article· en· W4380258863 sur OpenAlexaff
Mehdi Haghi, Hossein Kazemian, Zahra Ranjbar

Notice bibliographique

RevueProgress in Organic Coatings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontmorilloniteMaterials scienceNanocompositeDielectric spectroscopyCorrosionSalt spray testScanning electron microscopeNano-CoatingAcrylic acidComposite materialField emission microscopyChemical engineeringElectrochemistryPolymerCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents a novel approach to enhance the corrosion resistance of acrylic electrocoating by incorporating acid-modified montmorillonite nano clay particles at varying concentrations (0.0–0.5 wt%) into the coating matrix. The nanostructure and laminar shape of the nano clay particles were confirmed by field emission scanning electron microscopy (FE-SEM). XRD and FE-SEM/EDS analyses revealed successful modification of the nano clay and its uniform dispersion in the electrocoating film. The effect of the nano clay on the rheology of the coating was also investigated using rheometric methods. The anti-corrosion properties of the nanocomposite coatings were evaluated using salt spray and electrochemical impedance spectroscopy (EIS). The EIS results showed that the nanocomposite electrocoating containing 0.3 wt% of acid-modified montmorillonite nano clay exhibited remarkable improvement in anti-corrosion properties and corrosion resistance , with an impedance value of up to 10 Gohm after 21 days of immersion in NaCl 3.5 wt%.

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)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 GPT0,271
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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