This work covers the effectiveness of the White tea extract as a green corrosion inhibitor and is correlated to the strength and stability bonding between the phenolic molecule and the Fe atoms in mild steel and how this interaction can be studied by altering the concentration and temperature. White tea has received considerable attention due to its capability as a corrosion inhibitor and has been extensively studied using electrochemical techniques. However, accurate and systematic functional group identification and surface modification have been missing. Our study sought to demonstrate the quantitative measurement of electrochemical impedance spectroscopy (EIS) complemented by the FTIR (Fourier transform infrared spectroscopy), Total Phenolic Test, and Raman Spectroscopy. The SEM (Scanning Electronic Microscope)/EDX (Energy-Dispersive X-Ray Spectroscopy), and AFM (Atomic Force Microscope) were used to study the surface modification. The EIS results show that the optimum inhibition efficiency was 96 % in a solution of 80 ppm at 60 °C. Acetone 70 % was used to extract White tea and gives 14.17±0.25 % phenolic compound. Spectroscopic studies show -OH, Aromatic C=C, C=O and C-O-C become major contributors in the adsorption process and are found on the surface of metals as corrosion protection. Meanwhile, the thermodynamic calculation shows the White tea was adsorbed chemically. The nearness of R2 to 1 shows the adsorption agrees with the Langmuir adsorption isotherm. Eventually, the surface modification revealed that phenol molecules are responsible to reduce the corrosion rate at 16.38×10-3 mpy. Our results are expected to provide a guideline for future research in White tea as a green corrosion inhibitor
Однією з галузей, що відіграють важливу роль у підтримці роз витку країни, є нафтогазова промисловість. Крім того, ця галузь впливає на економіку країни, тому вона повинна працювати якомо га ефективніше, щоб не викликати істотних витрат і не відбиватися на економіці країни. Нафтогазова промисловість оснащена хоро шим допоміжним обладнанням, яке відіграє важливу роль в успіху виробничого процесу. Найважливішим обладнанням для забезпечен ня безперервності виробництва є трубопроводи. Як правило, такі трубопроводи виготовляються з м'якої сталі, а матеріалом, який зазвичай використовується для труб в нафтогазовій промисло вості, є API 5L. Однією з проблем, що виникають в трубопроводах для нафтогазової промисловості є корозія. Це відбувається через агресивні іони, такі як Cl -, а також рідину, що міститься в трубі. Агресивні іони можуть викликати корозію у вигляді точкової коро зії. Корозію, що виникає в трубопроводах для нафтогазової промис ловості, необхідно усувати якомога ефективніше. Одним з рішень, які можуть забезпечити ефективні результати в зниженні швид кості корозії є використання інгібіторів. При додаванні належної концентрації інгібітора швидкість корозії можна знизити на 99 % або більше. Як правило, часто використовувані інгібітори являють собою неорганічні інгібітори, що містять хімічні сполуки, які шкід ливі для навколишнього середовища і здоров'я. Так, в даний час існує багато розроблених екологічно чистих інгібіторів, а саме інгібіто рів, одержуваних з рослин і плодів. Екологічно чисті інгібітори не мають забруднюючого впливу на навколишнє середовище, оскіль ки матеріал цих інгібіторів володіє органічними властивостями. До теперішнього часу було проведено багато досліджень екологіч но чистих інгібіторів на сталі API 5L. Однак дослідження інгібі торів, отриманих з екстракту квіток ареки, в якості екологічно чистих інгібіторів не проводилися. Таким чином, дане дослідження спрямоване на визначення впливу екологічно чистих інгібіторів на коро зійні властивості сталевих труб API 5L в агресивних середови щах, а саме в середовищі HCl. З використанням лінійної поляризації і електрохімічної імпедансної спектроскопії (ЕІС), проведено дослідження екстракту квіток ареки в якості зеленого інгібіто ра корозії на сталі API 5L класу B в 1 М кислотному розчині HCl. Додавання 4 мл, 8 мл, 12 мл, 16 мл і 20 мл інгібіторів корозії при зводить до підвищення ефективності інгібіторів. За результата ми електро хімічної імпедансної спектроскопії (ЕІС), оптимальна ефективність інгібування 96,6 % досягається при додаванні в кон центрації 20 мл. Поліфенольні і флавоноїдні сполуки, що містяться в квітці ареки, інгібують корозію шляхом фізичної адсорбції з утво ренням моношару, який здатний пригнічувати корозію. Адсорбція відбувається мимовільно відповідно до ізотермічної адсорбції Ленгмюра. Як показала поляризація, екстракт квіток ареки діє за допомогою інгібування змішаного типу. Величина вільної енергії адсорбції -7.026 кДж/моль вказує на те, що адсорбція молекул інгі бітору була типовою для фізичної адсорбції Ключові слова: зел...
The work provides the more comprehensive development of Liquid Smoke from Rice Husks Ash (RHA). Notably, the study focuses on the interaction between the primary molecules of inhibitor and mild steel, including thermodynamic calculation and surface treatment upon addition of inhibitor. The electrochemical impedance spectroscopy (EIS) and potentiodynamic polarization (PP) characterization were utilized to evaluate the anticorrosion of RHA. The Raman Spectroscopy pre and post-addition of RHA’s inhibitor were used to compare the adsorbed functional group of inhibitors. Moreover, the thermodynamic calculation of the inhibitor’s adsorption determines the types of adsorption of the inhibitor. As a result of the adsorption process, the Scanning Electronic Microscope-Energy Dispersive X-Ray (SEM-EDX) aided by The Atomic Force Microscopy (AFM) and Contact Angle Test was implemented to unveil the surface treatment and the change of elemental composition after the addition of an 80 ppm inhibitor. The PP and EIS results show a significant depression of the current density at ‒2.75 μA·cm2 in 80 ppm solution with the highest inhibition efficiency of 99.82 %. The superior inhibition correlates to the adsorption of Si–OH, C–C, C–O–C, >C=O, complex structure, and –OH at wavenumber 458, 662, 1095, 1780, and 3530 cm-1. The LS shows a significant surface area of protection of 0.9982 and high adsorption constant (Kads) at 11.648. The calculated ΔGads of ‒6.59 kJ/mol unveils the chemisorption in nature. At the same time, a combination of 20 and 80 ppm solution is predicted adsorbed horizontally to reduce the contact between the solution and substrate, as shown in SEM and AFM results. It also increases the contact angle and their corresponding hydrophobicity
The work reports the systematic approach to the study of Artificial Intelligence (AI) in addressing the complexity of ILI data management to forecast the risk in natural gas pipelines. A recent conventional standard may not be sufficient to address the variation data of corrosion defects and inherent human subjectivity. Such methodology undermines the accuracy assessment confidence and is ineffective in reducing inspection costs. In this work, a combination of Unsupervised and Supervised Machine Learning and Deep Learning has profoundly accelerated the Probability of Failure (PoF) assessment and analysis. K-Means Clustering and Gaussian Mixture Models show direct relevance between the corrosion depth and corrosion rate, while the overlapping PoF value is scattered in three clusters. Logistic Regression, Support Vector Machine, k-Nearest Neighbors, and ensemble classifiers of AdaBoost, Random Forest, and Gradient Boosting are constructed using particular features, labels, and hyperparameters. The algorithm correctly predicted the score of PoF from 4790 instances and confirmed the 25% metal loss at a location of 13.399 m. The Artificial Neural Network is designed with various layers (input, hidden, and output) architecture. It is optimized using an activation function to predict that 74% of the pipeline's anomalies that classified at low-medium and medium-high risk. Furthermore, it provides a quick and precise prediction about the external defects at 13.1 m and requires the personnel to conduct wrapping composite. This work can be used as a standard guideline for risk assessment based on ILI and applies to industry and academia.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.