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Enregistrement W4416297188 · doi:10.20935/acadnano7993

Advances in polymer nanocomposite coatings for pipeline corrosion mitigation and structural durability

2025· article· en· W4416297188 sur OpenAlexaff
Leonard Chinedu Etonyeaku, Jacob Muthu, Golam Kabir

Notice bibliographique

RevueAcademia Nano Science Materials Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDurabilityCorrosionNanocompositePipeline transportCoatingAbrasion (mechanical)Polymer nanocompositePipeline (software)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The corrosion of pipelines remains a critical challenge for not only the oil and gas industry but also other infrastructures where carbon steel is used, which results in significant operational risks, environmental hazards, and financial losses. This condition presents a pressing need for effective and sustainable pipeline corrosion mitigation that ensures public safety, asset protection, and zero environmental tolerance. Polymer nanocomposite coatings offer a promising solution for effective corrosion mitigation, yet optimizing their composition for long-term durability and integrity management poses a complex task. The complexity in the use of polymer nanocomposites results from their nanoscale structure, which requires proper formulation to ensure their effectiveness. Property optimization of the nanocomposite structure is necessary to position the coating material to function effectively. This paper reviews the mechanisms by which PNCs mitigate corrosion, including their barrier formation, electrochemical insulation, and self-healing capabilities. It further examines how nanofillers contribute to property optimization, improving toughness, abrasion resistance, and chemical durability. The role of PNCs in integrity management is also discussed, with emphasis on their performance in complex coupled environments. While laboratory results are promising, industrial scalability, cost, and environmental safety remain key challenges. The paper concludes with recommendations for future research. One takeaway from this review, amongst others, is that real-life systems are rarely linear, and world processes involve multiple interacting variables which require us to understand how inputs affect response outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,287 · 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
GenreSynthèse

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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