Atomistic Analysis of the Microbial Influence on the Adsorption Characteristic of Sulfur, Hydrogen, and SO<sub>4</sub>on Iron Surfaces
Notice bibliographique
Résumé
The corrosion of metals is enhanced by the presence of microbes on the surface; however, the mechanisms governing this impact are poorly understood. This study used a molecular modeling approach to understand microbial activity on a metal surface. As microbes can remove protons from the biofilm or consume electrons from the iron surface, this electron transfer activity is modeled in density functional theory as an external electric field. Three corrosion-causing components, (i) sulfur, (ii) hydrogen, and (iii) SO 4, are studied over iron surfaces. It is observed that the adsorption energy of SO 4, sulfur, and hydrogen on Fe (100), Fe (110), and Fe (310) surfaces increased with the applied electric field, irrespective of the direction (positive/negative) of the electric field. The Fe (110) surface is more stable than the Fe (100) and Fe (310) surfaces for the adsorption of sulfur and SO 4, even at higher electric fields and concentrations of the components. This confirms the common understanding that Fe (110) is a higher corrosion resistive compared to Fe (100) and Fe (310). Further investigation is performed using population analysis, electronic density of states, and density difference. This analysis confirms Fe (110) microbial corrosion resistance characteristics.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».