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Enregistrement W4391132471 · doi:10.1007/s40735-023-00811-3

Some Thoughts on Modeling Abrasion-Corrosion: Wear by Hard Particles in Corrosive Environments

2024· article· en· W4391132471 sur OpenAlexafffund
Jiaren Jiang, Md. Aminul Islam, Yongsong Xie, M.M. Stack

Notice bibliographique

RevueJournal of Bio- and Tribo-Corrosion · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueErosion and Abrasive Machining
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésAbrasion (mechanical)CorrosionMetallurgyMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Wear by hard particles can involve abrasion or erosion and is one of the most severe forms of wear. When a corrosive environment is present, the material loss rate can be significantly increased due to interactions (synergy) between the mechanical and chemical/electrochemical actions. In developing strategies for mitigating such adverse synergistic effect, it is important to understand the complex effect of various parameters on material loss under given tribocorrosion conditions. In this paper, a model is presented for wear-corrosion synergy in abrasive wear by hard particles applicable to many conditions in both the marine renewable (abrasion by high concentrations of large sand particles on tidal turbines) and extractive metallurgy (abrasive wear in mineral extraction). The mechanical wear loss is modeled based on the grooving mechanism (micro-cutting/micro-ploughing). Wear-enhanced corrosion is calculated from the fresh surface areas generated by grooving and the corresponding transient corrosion current. The concept of “corrosion-degraded layer” on the worn surface is introduced to account for the corrosion-enhanced wear; within this corrosion-degraded layer, the material loss rate is higher under the same mechanical wear conditions than in the material that is unaffected by corrosion. Based on the model, the effect of wear conditions on synergy in hard particle wear-corrosion has been discussed. The relative thickness of the corrosion-degraded layer to the depth of hard particle penetration (grooving) in the mechanical wear is found to be an important parameter in determining the relative severity of synergy in different tribocorrosion systems. Good qualitative agreement has been observed between the predictions and published experimental results obtained from a range of abrasion-corrosion and erosion-corrosion lab testing.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations16
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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