Microbiologically influenced corrosion of copper-nickel alloys in marine environments: mechanisms, challenges, and mitigation strategies
Notice bibliographique
Résumé
Copper-nickel (Cu-Ni) alloys are extensively employed in marine engineering and industrial systems due to their exceptional corrosion resistance and mechanical strength. Despite these advantages, the microbiologically influenced corrosion (MIC) in anaerobic environments remains a critical challenge to their long-term stability. The failure mechanisms of Cu-Ni alloys in service are highly complex, often involving the interplay of physical, chemical, and biological processes. The non-steady-state and nonlinear nature of surface and interfacial degradation, amplified by multi-medium and multi-scale coupling effects, has hindered a comprehensive understanding of the underlying mechanisms. This review systematically examines the impact of alloy material characteristics (e.g., elemental composition, surface roughness), environmental factors (e.g., flow rate, sulfur pollution), and service conditions (e.g., external stress, dissimilar metal connections, and crevice structures, etc.) on the MIC behavior of Cu-Ni alloys. Emphasis is placed on the multifactorial coupling mechanisms and the coexistence of dual MIC pathways, including Ni-mediated EET-MIC and Cu-mediated M-MIC, which together govern the corrosion progression. Furthermore, it provides a detailed overview of the current advancements in MIC detection and monitoring technologies, as well as a systematic summary of widely adopted MIC protection strategies, including optimization of material surface treatment processes, development of advanced antimicrobial coatings, application of microbiological inhibitors, and implementation of electrochemical interventions to mitigate corrosion. Future research directions are proposed, focusing on multiscale mechanistic analysis, the development of novel antimicrobial materials, and the design of integrated and intelligent protective systems for practical applications. By providing a comprehensive synthesis of current knowledge and emerging strategies, this review aims to serve as a robust theoretical foundation for enhancing the long-term reliability of Cu-Ni alloys and as a valuable reference for both academic research and industrial practice in MIC mitigation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».