Atomistic Analysis of Sulphonamides as a Microbial Influenced Corrosion (MIC) Inhibitor
Notice bibliographique
Résumé
Four sulfonamide-type microbial inhibitors were studied using density functional theory (DFT) to assess their effectiveness in controlling microbial corrosion. The experimental techniques (FTIR, SEM, EIS, EFM, and AFM) are beneficial for measuring properties such as chemical composition, bond formation, electrochemical behavior, and surface topography; however, DFT can be useful as a new method for understanding microbial corrosion. Sulfacetamide (SFC), sulfamerazine (SFM), sulfapyridine (SFP), and sulfathiazole (SFT) uniformly adsorb onto the iron surface and block the active site, reducing the corrosion rate. To study the effect on microbial activity, a 0.6 eV electric field was applied. The absolute increase in the interaction energy indicates that sulfonamides are effective microbial inhibitors. Electronic SFC, SFM, SFP, and SFT descriptors agree with the experimental inhibition efficiency. The shift of the density of state (DOS) toward a low energy level for sulfonamides indicates the stabilization of these molecules at the Fe (100) surface. The population analysis combined with atomic and molecular parameters further explains the anticorrosive mechanism of sulphonamides.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».