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Enregistrement W4409157125 · doi:10.1080/00084433.2025.2484036

An overview of corrosion and its control by the surfactants: a mini-review

2025· article· en· W4409157125 sur OpenAlexaff
Smitha Shree Subramaniyam, Srilatha Rao, Padmalatha Rao, Sali Mouhamadou, Prashanth Gopala Krishna, K. Asha

Notice bibliographique

RevueCanadian Metallurgical Quarterly · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrosionBiochemical engineeringEnvironmental scienceMaterials scienceProcess engineeringMetallurgyChemical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, studies of the effectiveness of various surfactant inhibitors in inhibiting corrosion have been published. In acid media, surfactants have generally demonstrated inhibitory efficiency (IE%) ranging from roughly 60% to over 98%. The literature on the cationic, anionic, zwitter ionic, neutral, and Gemini surfactants used to prevent steel corrosion in a range of acidic environments is compiled in this review. Also, the relationship between the amphiphilic nature of surfactants and a lower corrosion rate when using various surfactant classes. The surfactant structures, corrosion rates (CR), free energy of adsorption (ΔG°ads), and acid medium-dependent inhibition efficiencies (IE%) are highlighted. By indicating the connection between surfactants’ molecular structure and adsorption mechanisms, the study presents the most reliable quantitative evaluation of surfactants’ effectiveness as corrosion inhibitors in a range of environmental media. The fact that the majority of inhibitors followed Langmuir adsorption isotherm suggested a systematic adsorption mechanism.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,816
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,273 · 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.

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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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