Investigation of hardness, microstructure and anti-corrosion properties of Zn-ZnO composite coating doped unripe plantain peel particles
Notice bibliographique
Résumé
The use of mild steel for several engineering applications despite its vulnerability to degradation on exposure to environmental contaminants has called for the incessant search for durable materials that can reliably protect its surface. This paper examined the hardness, microstructure and anti-corrosion properties of Zn-ZnO composite coating doped with unripe plantain peel (UPP) particles. The hardness of the coatings was examined using the Brinell hardness technique, while the anti-corrosion properties were studied employing potentiodynamic polarization technique, using 3.65% NaCl solution (simulated seawater) as the test medium. The microstructure properties were investigated using SEM/EDS and XRD. The results of the experiment show that the as-received mild steel exhibited the hardness and corrosion rate of 136.8 kgf/mm2 and 8.6272 mm/year, respectively, while the Zn-ZnO coated mild steel exhibited hardness and corrosion rate of 254.6 kgf/mm2 and 3.0954 mm/year, respectively. The optimal performing Zn-ZnO-UPP coated mild steel exhibited a hardness and corrosion rate of 260.3 kgf/mm2 and 1.5290 mm/year, respectively. This indicated that the UPP particles further enhanced the strengthening (binding force at the steel/coating interface) and the passivating tendency of Zn-ZnO coating. More so, the SEM images revealed that the Zn-ZnO-UPP coating exhibited a more refined microstructure than the Zn-ZnO coating, indicating the grain refining ability of the UPP nanoparticles. The XRD profile of the coatings exhibited high intensities, indicating good texture, high stability, chemical and microstructural homogeneity. These improvements in properties indicated that the Zn-ZnO-UPP coating can be used for the protection of mild steel components in marine environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».