Challenges in Quantitative Scanning Electrochemical Microscopy for Corrosion Studies of Ferrous Materials: The Role of Redox Mediator–Substrate Interactions
Notice bibliographique
Résumé
A key challenge in using scanning electrochemical microscopy (SECM) in feedback mode for corrosion studies is decoupling the redox mediator's (RM) influence from the intrinsic reactivity of the substrate. In this work, macro‐ and microelectrochemical experiments are combined with finite element modeling to investigate how two widely used RMs, ferrocenemethanol (FcMeOH) and hexaammineruthenium (III) chloride ( ), affect the corrosion behavior and SECM response of iron and stainless steel (SS‐316L). The apparent rate constants extracted from SECM measurements highlight a clear dependence on substrate passivation. SECM measurements over iron revealed that the applied potential required to induce FcMeOH oxidation causes ultramicroelectrode fouling via iron oxide deposition, thereby compromising measurement reliability. In contrast, undergoes reduction at the active Fe surface, leading to local RM depletion and a feedback response characterized by a steeper current decay than typically observed over passive surfaces. On SS‐316L, negative feedback was observed for both mediators, reflecting the presence of a stable passive film. This study identifies key pitfalls in SECM corrosion analysis and demonstrates how RM–substrate interactions can affect interpretation. These findings offer practical guidance for improving the quantitative reliability of SECM in probing localized corrosion processes of ferrous alloys.
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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 | 0,015 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».