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Enregistrement W4412511695 · doi:10.1149/ma2025-01201321mtgabs

Determining Effect of Environmental Corrosivity on Atmospheric Corrosion of Weathering Steel

2025· article· en· W4412511695 sur OpenAlexaboutno aff
Guan Ying Wang, Nafiseh Ebrahimi, Olga Naboka, Danick Gallant, Alban Morel, Marc-Olivier Gagné

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeathering steelCorrosionWeatheringEnvironmental scienceMetallurgyMaterials scienceGeologyGeochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Weathering steel (WS) has been used in bridges since the 1960s as a substitute for carbon steel. WS contains small amounts of alloying elements, such as Cu, Cr, and Ni that promotes the formation of a stable oxide layer called a “patina”. The patina acts as a corrosion barrier, removing the need for coatings and reducing maintenance costs. However, in Canada WS bridges often require painting due to corrosive field conditions. While nitrates and sulfates are common air pollutants, the use of de-icing salt in Canadian climates is the main source of chloridein urban and rural environments that contributes to corrosion. Therefore, the effect of atmospheric corrosion environments on WS needs to be further investigated to better inform bridge owners on factors that could affect the integrity of their structures. This study uses electrochemical methods combined with surface analysis methods such as X-ray diffraction (XRD) and scanning electron microscopy (SEM) to study the effects of the anions Cl-, NO3 -, and SO4 2- on the patina formation of 350AT WS. In this work, the lower threshold limits for chloride and sulfate-initiated corrosion were determined by wet electrochemistry. The results indicate that a concentration of 100 ppm is the lower limit for chloride and a concentration of 10 ppm is the limit for the more aggressive sulfate. Subsequently, WS was exposed to various anion combinations and concentrations in wet-dry cycles and the formed patina was examined for corrosion protection. The XRD and SEM results show that the patina’s composition depends on the exposure medium. In the presence of 10 ppm of SO4 2-, the formation of a dense oxide layer occurs consisting of goethite (α-FeOOH), while in the presence of Cl-, the formation of less protective oxides are observed such as lepidocrocite (γ-FeOOH) and akaganeite (β-FeOOH). Figure 1

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,234 · 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
Publié2025
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