Corrosion of Cr-Alloyed Steels in Supercritical CO2-Saturated Brine Water
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the context of urgent efforts to reduce global carbon emissions, carbon capture, utilization, and storage (CCUS) has gained prominence. Tubing and casing steels are vital materials of construction (MOC) in CCUS systems, especially in supercritical CO2 (s-CO2) environments. However, the understanding of the corrosion behavior of these steels under s-CO2 conditions is limited, which presents integrity challenges. Immersion experiments were conducted with steels containing varying chromium (Cr) levels (0.5 wt% to 16.5 wt%), including P110, P91, and SS 316. These steels were exposed to s-CO2-saturated brine water (3.5 wt% NaCl) at 50 °C and 10 MPa for durations of 10 and 100 hours. Corrosion rates were determined via weight loss measurements, and corrosion products were analyzed with SEM and XRD. P110 displayed the highest corrosion rates (15.7 mm/y at 10 hours, 2.9 mm/y at 100 hours) but developed a thick FeCO3 layer after 100 hours. In contrast, P91 and SS 316 exhibited lower corrosion rates after 100 hours (0.04 mm/y and < 0.01 mm/y, respectively). The influence of Cr content and exposure duration on the corrosion behavior of these steels were discussed. All steels exhibited decreasing corrosion rates over time, primarily due to oxide formation, enhancing the understanding of casing and tubing steel corrosion in s-CO2 environments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».