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Enregistrement W4390077997 · doi:10.18280/acsm.470607

Sustainable Corrosion Inhibition of Mild Steel in Hydrochloric Acid Using Extracts of Phaseolus Vulgaris and Vicia Faba

2023· article· en· W4390077997 sur OpenAlexvenueno aff
Pavel Anatolyevich Nikolaychuk, Alexandra Olegovna Zhernakova, Yuiliya Andreevna Enova

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Higher Education of the Russian Federation
Mots-clésPhaseolusVicia fabaHydrochloric acidCorrosionChemistryBotanyAgronomyBiologyInorganic chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The inhibitory effects of extracts from Phaseolus vulgaris and Vicia faba beans, obtained from boiled beans, on the corrosion of EN Fe37-3FN mild steel in a 0.5 M hydrochloric acid medium were meticulously investigated utilizing electrochemical techniques and Electrochemical Impedance Spectroscopy (EIS).The corrosion rate was observed to decrease by 40% upon the introduction of 20 mg/L of the Phaseolus vulgaris extract, with a notable reduction of 70% when the concentration was increased to 2 g/L and beyond.The Vicia faba extract, however, displayed a slightly inferior inhibitory performance, with corrosion rates diminishing by 20% at 20 mg/L and 60% at concentrations of 2 g/L and above.The adsorption of extract constituents onto the steel surface was found to conform to the Langmuir adsorption isotherm model, thereby facilitating the calculation of the sorption equilibrium constant and revealing that the adsorption was primarily physical in nature.These extracts, which are typically discarded by-products of bean cooking, have emerged as cost-effective, readily accessible, and environmentally benign alternatives for mitigating steel corrosion in acidic environments.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,258 · 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
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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