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Enregistrement W4407694419 · doi:10.1016/j.corsci.2025.112801

Topographical and statistical studies of the corrosion damage underneath a sulfide film formed on a Cu surface

2025· article· en· W4407694419 sur OpenAlexafffund
Jian Chen, Xiaoqing Pan, Heng‐Yong Nie, Brad Kobe, Erik Bergendal, Christina Lilja, Mehran Behazin, David W. Shoesmith, James J. Noël

Notice bibliographique

RevueCorrosion Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensNuclear Waste Management OrganizationWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSvensk KärnbränslehanteringLuonnontieteiden ja Tekniikan Tutkimuksen ToimikuntaNuclear Waste Management Organization
Mots-clésCorrosionSulfideMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Damage to Cu corroded in sulfide-containing solutions was investigated using scanning electron microscopy and surface profilometry. For dilute sulfide solutions (≤ 5 × 10 −5 M), a thin, porous film was formed, and general corrosion to a depth of < 1 μm observed. At a higher concentration (5 × 10 −4 M), a compact film was formed and micro-galvanic corrosion observed. With increasing exposure time at higher concentration, the extent of micro-galvanic corrosion decreased in favor of general corrosion, as the aspect ratio of the locally corroded sites increased. This indicates that micro-galvanic corrosion will eventually be stifled and only rough general corrosion observed. • A film pickling method to remove the sulfide formed on Cu without causing additional corrosion was developed. • Corrosion damage underneath the sulfide film formed on Cu corroded in sulfide solutions was investigated. • At low SH - concentrations, general surface roughening was observed, with most Cu surfaces corroding to a depth of ≤ 0.5 μm. • At high SH - concentration, film thickening increased Cu(I) transport resistance, reducing micro-galvanic corrosion rate. • The initiation, growth, and stifling mechanism of micro-galvanic corrosion were proposed.

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)0,001
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,873

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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