Study of the effect of magnetic fields on static degradation of Fe and Fe-12Mn-1.2C in balanced salts modified Hanks’ solution
Notice bibliographique
Résumé
Iron and its alloys are attractive as biodegradable materials because of their low toxicity and suitable mechanical properties; however, they generally have a slow degradation rate. Given that corrosion is an electrochemical phenomenon where an exchange of electrons takes place, the application of magnetic fields from outside the body may accelerate the degradation of a ferrous temporary implant. In the present study, we have investigated the effect of alternating and direct low magnetic field (H = 6.5 kA/m) on the corrosion process of pure iron (Fe) and an iron-manganese alloy (FeMnC) in modified Hanks' solution. A 14-day static immersion test was performed on the materials. The corrosion rate was assessed by mass and cross-sectional loss measurements, scanning electron microscopy, X-ray diffractometry, Fourier-transform infrared spectroscopy and X-ray photoelectron spectroscopy before and after degradation. The results show that the presence of magnetic fields significantly accelerates the degradation rate of both materials, with the corrosion rate being twice as high in the case of Fe and almost three times as high for FeMnC. In addition, a homogenous degradation layer is formed over the entire surface and the chemical composition of the degradation products is the same regardless of the presence of a magnetic field.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».