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Enregistrement W4410926566 · doi:10.63824/jptsp.v12i1.262

ANALISIS KOROSI BAJA ASTM A 36 PENGARUH ASAM SULFAT DENGAN VARIASI WAKTU PERENDAMAN DI LINGKUNGAN LAUT

2025· article· id· W4410926566 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJURNAL TEKNIK SIPIL PERTAHANAN · 2025
Typearticle
Langueid
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Selection and Properties
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNuclear chemistryChemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pencemaran air di wilayah perairan pesisir Pantai Selatan Bantul Yogyakarta tidak hanya berdampak kepada makhluk hidup tetapi juga menimbulkan korosi pada kontruksi baja sehingga umur pakai material baja lebih singkat dan nilai ekonomis menurun. Mayoritas logam pada industri maritim adalah Baja ASTM A36 dengan kandungan karbon 0,25% sampai 0,29%. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui variasi waktu perendaman terhadap laju korosi Baja ASTM A36. Medium perendaman menggunakan dua variasi yaitu medium NaCl 3,5% (medium air laut buatan) dan medium NaCl 3,5% + H2SO4 0,5 M. Variasi waktu perendaman digunakan 24, 48, dan 72 jam. Secara eksperimental, hasil uji immersion corrosion test menunjukkan nilai laju korosi tertinggi Baja ASTM A36 pada rendaman medium NaCl 3,5% + H2SO4 0,5 M dengan nilai 37,584 mmpy (24 jam), 31,965 mmpy (48 jam), dan 23,795 mmpy (72jam), sampel uji mengalami korosi seragam dan korosi batas butir. Nilai laju korosi tertinggi pada medium perendaman NaCl 3,5% terjadi pada Baja ASTM A36 dengan nilai 0,098 mmpy (24 jam), 0,105 mmpy (72 jam), 0,081 mmpy (120 jam), 0,063 mmpy (168 jam), sampel uji mengalami korosi seragam dan korosi sumuran. Hasil penelitian didapatkan adanya senyawa H2SO4 dapat mempercepat laju korosi di lingkungan laut.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,249 · 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