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Enregistrement W4403831998 · doi:10.4028/p-c5gejs

Experimental Studies of Corrosion Resistance of Welded Seams of Steel Structures with a High Sulfur Content in Surface Layers Using Modern Methods of Modeling

2024· article· en· W4403831998 sur OpenAlexaff
S.Yu. Maksimov, В. Д. Макаренко, S Tkachenko, Olena S. Panchenko, Yu. V. Маkarenko

Notice bibliographique

RevueKey engineering materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Properties and Failure Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeldingCorrosionMaterials scienceMetallurgySulfurContent (measure theory)Composite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analysis of literature sources and empirical data indicate a variety and a large volume of experimental material, which often characterizes the uncertainty and contradiction of information regarding the effect of sulphur and manganese on the corrosion behaviour of steels obtained using traditional methods. This leads to the need to search for new, alternative methods for its effective analysis. The task of assessing and predicting the corrosion properties of structural steels is a key one in the general problem of managing the operational reliability of welded metal structures and equipment for the chemical, metallurgical, oil and gas, mining and other industries. The possibilities of its solution consist of using new information technologies, a component of which is intelligent means of information processing, such as artificial neural networks (ANN). The use of ANN makes it possible to create qualitatively new hardware and software that significantly expand the classes of emerging problems and increase the efficiency of analysis and forecasting. In the process of long-term operation of metal structures in many industrial industries, the metal is in direct contact with sulfur-containing agents at high temperatures. This leads to the saturation of the surface layer of the metal with sulfur with a concentration of up to 0.6%, which further makes it impossible to carry out repair and welding operations due to the formation of hot cracks. It was found that adding metallic manganese into the electrode coating in an amount of 20-25% significantly increases (4-5 times) the resistance against the formation of hot cracks. Sulfur content in the deposited metal has the opposite effect on the appearance of hot cracks. So, with a sulfur content of 0.042% and more, the resistance of the metal against the formation of hot cracks decreases sharply. It is shown that an increase in the content of metallic manganese in the electrode coating significantly reduces the content of dissolved sulfur in the deposited metal. Moreover, this tendency is typical for steels with different sulfur content in the surface layers and with different service life. For example, for steel with a service life of 20 years, the initial sulfur content in the surface layer of the metal (up to 1 mm) was about 0.52%. Adding metallic manganese in the coating of electrodes in an amount of 20-25% made it possible to reduce the sulfur content in the deposited metal to 0.03-0.045%, i.e. 12.6-17.3 times. In addition, the corrosion rate decreases with an increase in the content of metallic manganese in the electrode coating. The lowest corrosion rate for all steels involved in the research was established at 20-25% manganese content in the coating.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,675

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2024
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