A comprehensive investigation of oxygen/graphite carbon nitride smart Nano coatings for sustainable maintenance and sacrificial anode protection of mild steel
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND This study enhancing the corrosion resistance of mild steel (MS) by incorporating photo‐catalyst‐doped graphitic carbon nitride (g‐C₃N₄) nano‐sheets containing silver (Ag) and oxygen (O₂) into a solar light‐active photoelectrochemical anticorrosion paint with polyester (PE). The objective is to provide sacrificial anode protection through visible light activation. RESULTS The developed paint forms a uniform film on the MS surface, effectively providing anodic protection under visible light. Characterization techniques, including energy‐dispersive X‐ray spectroscopy (EDX), transmission electron microscopy (TEM), Fourier‐transform infrared spectroscopy (FTIR), and UV–Vis spectroscopy, confirm the molecular structure of the nano‐sheets. Corrosion resistance, assessed through weight loss measurements and open circuit potential (OCP) tests, shows significant improvement with the addition of Ag/g‐C₃N₄ and Ag‐O₂/g‐C₃N₄ nano‐sheets at an optimized concentration of 15 mg. The protection efficiency is ranked as follows: O₂‐g/C₃N₄ > O‐g/C₃N₄ > Ag‐O₂/g‐C₃N₄ > Ag‐g/C₃N₄ > g‐C₃N₄. After 28 days of immersion in seawater, MS coated with O₂/g‐C₃N₄ exhibited the least weight loss, with an inhibition efficiency of up to 99%. Electrochemical impedance spectroscopy (EIS) further demonstrated enhanced coating resistance for the O₂/g‐C₃N₄ coating (Rct = 3.76 kΩ.cm 2 , Rcoat = 1.69 kΩ.cm 2 ) compared to pure PE (Rct = 0.005 kΩ.cm 2 , Rcoat = 0.096 kΩ.cm 2 ). CONCLUSION The synthesized O₂/g‐C₃N₄ and Ag‐O₂/g‐C₃N₄ nano‐sheets exhibit high surface areas and enhanced water dispersibility, which contribute to significant corrosion protection of MS. The electrochemical performance, including weight loss and OCP measurements, highlights the potential of these nano‐sheet photo‐catalysts in advancing corrosion resistance technologies, with broad implications for materials science and engineering applications. © 2024 Society of Chemical Industry (SCI).
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».