Seasonal Changes in Atmospheric Corrosivity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There have been several attempts to correlate environmental and site-specific variables with atmospheric corrosivity, including the PACER LIME algorithm and the ISO 9223 classification of corrosive atmospheres. However, seasonal variations in corrosivity at the locations tested in this study cannot be readily explained by either of these approaches. The monthly or seasonal corrosivity variations do not track well with monthly variations in time-of-wetness (TOW) or SO2 concentration. It is possible that the approach of averaging TOW, SO2, or chloride deposition rate over a year- or month-long period hides shorter-term events that are truly influential. Therefore, while seasonal or month-long measurements of corrosivity provide more insight than yearlong measurements, it seems necessary to reduce the time scale down to days or hours before clear correlations can be made between corrosivity and corrosion drivers. Also, in urban settings where roads are de-iced, it is necessary to measure chloride deposition rates since it is a significant corrosion driver. Another conclusion is that accounting for the effects of insolation from the sun and convection on the surface temperature of an exposed metal provides more insights than time-of-wetness calculations, which relies on relative humidity alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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) | 0,014 | 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 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 ».