Effect of Graphene Incorporation on Erosion-Corrosion Performance of Electroless Ni-P Coatings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Erosion-corrosion is a dominant degradation in plant assets and influenced by various attributes of erodent such as velocity, corrosivity, shape, size, density, angle of attack and hardness, etc. Although Ni-P electroless coatings are famous for anti-corrosion and anti-wear properties; there is still room to improve these attributes that will pave its way towards various industrial applications. In this research work, various compositions of ternary Ni-P-graphene coatings were produced via the addition of different concentrations of graphene (30 mg/L, 60 mg/L, and 100 mg/L) into the electroless plating bath. Microstructural characterizations of coatings were conducted along with surface topography. Erosion-corrosion behaviors of the produced coatings were characterized using slurry pot erosion-corrosion testing employing AFS 50-70 Silica sand and 3.5 wt.% NaCl solution. The dominant wear mechanisms were identified using the SEM examination of surfaces after the erosion-corrosion test. High hardness, impermeability, and electrical properties of graphene concurrently improved the pure erosion, and erosion-corrosion attributes.
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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 ».