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Enregistrement W4409529749 · doi:10.5006/c2002-02013

Protection of Mild Steel against Corrosion Using Mixed Inhibitor Combinations

2002· article· en· W4409529749 sur OpenAlexaff
M. M. Al-Darbi, A. A. Jaralla, Z. M. Muntasser, M. Rafiqul Islam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal and Thin Film Mechanics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrosionCorrosion inhibitorMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Under controlled conditions of heat and mass transfer, the inhibitive characteristics of mixed inhibitor combinations on mild steel have been investigated. To achieve such control under turbulent flow, a rotating cylinder electrode system was used to provide quantified hydrodynamics, mass and heat transfer conditions. Potentiostatic polarization experiments were carried out in both the inhibited and uninhibited brackish water solutions, under isothermal and heat transfer conditions. Under isothermal conditions, the limiting current density values of oxygen reduction in the brackish water followed Eisenberg equation. The presence of heat transfer enhanced the oxygen transfer rate over and above the value under isothermal conditions. The corrosion and passivation potentials, and the passive current density values were a complex function of temperature, flow rate and heat transfer. The anodic current density values increased with the increase in temperature, flow rate and the presence of heat transfer. The anodic dissolution kinetics were activation polarization controlled affected by temperature. In this investigation, the inhibition of mild steel against corrosion is believed to be due to the oxide and complex films formed on the metal surface. The mixed inhibitor combination showed high protection efficiency under the studied heat and mass transfer conditions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,162 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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