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Enregistrement W4383913305 · doi:10.1002/slct.202300833

Mn(II)‐ and Zn(II)‐ Based Nanocomposites Metallopolymer for Corrosion Protective Coatings

2023· article· en· W4383913305 sur OpenAlexaff
Manawwer Alam, Anujit Ghosal, Fahmina Zafar, Mukhtar Ahmed, Mohammad Altaf

Notice bibliographique

RevueChemistrySelect · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesKing Saud University
Mots-clésMaterials scienceNanocompositeCorrosionFourier transform infrared spectroscopyChemical engineeringScanning electron microscopePolymerPolymer nanocompositeDielectric spectroscopyCoatingMetal ions in aqueous solutionComposite materialMetalElectrochemistryMetallurgyChemistryPhysical chemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The transition from conventional polymeric material to green and sustainable, environment‐friendly biomaterials has been actively explored. The objective of the work involves the formulation of an oleo‐polymer (corn oil, CO), hybridization with metallic ions (Zn 2+ and Mn 2+ ) through coordination bonding, study of the impact of fully/half‐filled d‐orbitals, and development of eco‐friendly polymeric coating material. The formation of the nanoclusters (10–20 nm) within the polymeric matrix was estimated by scanning electron microscopy (SEM) and transmission electron microscopy (TEM). Fourier transform infrared (FTIR) analysis supports the predicted chemical mechanism involved during poly‐urethanation of the metal‐containing CO fatty amides. Interestingly, opposite to our expectations the metal ions with fully filled d‐orbital (Zn 2+ ) showed relatively (Mn 2+ ) better thermal and anti‐corrosion properties. The good adhesive strength of metallopolymers and the impact of the d‐orbital electrons on the corrosion protective performance, which was by electrochemical impedance spectroscopy (EIS) and potentiodynamic polarization (PDP). These nanocomposite coatings could be a suitable alternatives to petrochemical‐based polymers.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,699

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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