Mikrobiologisch beeinflusste Korrosion nichtrostender Stähle und ihre Vermeidung
Bibliographic record
Abstract
Mikrobiologisch beeinflusste Korrosion ist keine neue Korrosionsart, sondern eine Beeinflussung bekannter Formen der Korrosion durch mikrobiologische Aktivität. Charakteristisch ist eine Begünstigung insbesondere von Lochkorrosion, weniger von Spaltkorrosion. Das Ausmaß der durch mikrobiologische Beeinflussung hervor gerufenen Verschärfung dieser Korrosionsbeanspruchungen kann sehr unterschiedlich sein. Besondere Aufmerksamkeit ist immer dann geboten, wenn Rohwässer mit hohem Inhalt an gelösten und suspendierten anorganischen und organischen Bestandteilen vor liegen. Die mikrobiologisch beeinflusste Korrosion nichtrostender Stähle setzt in der Regel dort ein, wo eine verarbeitungsbedingte Schwächung der Korrosionsbeständigkeit durch Anlauffarben auf und neben den Schweißverbindungen vorliegt. Die Maßnahmen zur Vermeidung mikrobiologisch beeinflusster Korrosion sind im Prinzip die gleichen wie diejenigen für die Vermeidung von Loch- und Spaltkorrosion auch ohne die Anwesenheit von Mikroben, sie müssen jedoch konsequenter angewendet werden. Es versteht sich, dass das sicherste Gegenmittel eine Biozidbehandlung des Wassers ist, sofern eine solche erlaubt und möglich ist. Microbiologically Influenced Corrosion (MIC) is not a new type of corrosion, but refers instead to the influence of microbiological activity on known forms of corrosion. Typically MIC promotes pitting corrosion and — to a lesser degree — crevice corrosion. The extent of this promoting effect can vary widely. Raw water with a high content of organic and inorganic matter requires special attention. Typically MIC starts on stainless steels at sites where the corrosion resistance has been lowered by manufacturing methods, e.g. at or around welded joints. The remedial measures are the same as those taken to avoid pitting and crevice corrosion. However, they have to be applied much more rigorously to prevent bacterial action. The most effective remedial action is clearly biocidal water treatment wherever permissible and possible.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.007 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".