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基于优化SAX和带权负荷特性指标的AP聚类用户用电行为分析 被引量:38
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作者 李春燕 蔡文悦 +2 位作者 赵溶生 余长青 张谦 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第A01期368-377,共10页
智能电表的推广和安装,使用户侧累积了海量用电数据。特征提取和聚类分析作为有效的数据处理手段,有助于挖掘用电数据中隐藏的宝贵信息,提取用户的用电行为特性。为提取有效直观的负荷特性,本文提出利用优化SAX和带权负荷指标的AP聚类算... 智能电表的推广和安装,使用户侧累积了海量用电数据。特征提取和聚类分析作为有效的数据处理手段,有助于挖掘用电数据中隐藏的宝贵信息,提取用户的用电行为特性。为提取有效直观的负荷特性,本文提出利用优化SAX和带权负荷指标的AP聚类算法,对负荷曲线进行聚类。针对AP聚类复杂度较高的问题,首先利用SAX算法对负荷曲线进行降维并提取特征,利用基于模拟退火粒子群算法,优化确定合理的字符数和状态数;然后结合负荷特性指标,运用改进AP聚类算法,对负荷曲线进行聚类,聚类过程中采用熵权法对负荷特性指标进行客观赋权,避免指标设置的主观性。基于聚类结果,对各类用户的用电行为以及需求响应潜力进行分析。案例分析验证了该算法的高效性和有效性,并可应用于电网公司决策,如负荷预测、异常检测和提供差异化服务等。 展开更多
关键词 特征提取 AP聚类 SAX算法 改进粒子群 用电行为分析
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基于数据挖掘的工业用户用电行为分析 被引量:26
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作者 徐磊 杨秀 张美霞 《电测与仪表》 北大核心 2017年第16期68-74,共7页
文中以上海市部分地区工业用户为研究对象,利用数据挖掘技术分析其用电行为。根据用户档案采集和整合用电数据,同时对数据进行修复和归一化预处理;综合考虑聚类数的确定及初始聚类中心的选择这两个因素,对K-means算法进行优化;利用优化... 文中以上海市部分地区工业用户为研究对象,利用数据挖掘技术分析其用电行为。根据用户档案采集和整合用电数据,同时对数据进行修复和归一化预处理;综合考虑聚类数的确定及初始聚类中心的选择这两个因素,对K-means算法进行优化;利用优化的算法对用户负荷曲线分类并提取特征曲线,分析其用电行为典型特征,并与传统的K-means算法进行比较,同时引入相关指标检验聚类效果。结果表明,采用优化的K-means聚类算法能准确实现不同用户类型的分类识别功能,可以更加准确有效的进行用户用电行为的分析。 展开更多
关键词 工业用户 K-MEANS聚类算法 初始聚类数 初始聚类中心 用电模式提取 用电行为分析
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基于改进K-Means++分时电量聚类与行业用电行为分析 被引量:13
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作者 蔡军 谢航 +1 位作者 谢涛 段盼 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第27期11624-11631,共8页
由于能源互联网中分时电量分布不仅为分时电价的制定提供依据还代表着用户的用电意识,提出改进K-Means++的聚类算法与典型用户筛选模型对分时电量进行挖掘。首先对K-Means++进行改进,利用模拟退火算法(simulated annealing,SA)与中位数... 由于能源互联网中分时电量分布不仅为分时电价的制定提供依据还代表着用户的用电意识,提出改进K-Means++的聚类算法与典型用户筛选模型对分时电量进行挖掘。首先对K-Means++进行改进,利用模拟退火算法(simulated annealing,SA)与中位数阈值分割自动确定聚类初始质心与聚类数,弗雷歇与欧式距离的加权复合作为相似性的度量,权值由信息熵与层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)确定。然后对分时电量进行聚类,从每簇聚类结果中依据典型用户筛选模型筛选典型用户,得到3种用电类型,最后从主要用电类型与用电类型转变的角度对行业用电行为分析,得到不同行业相同的用电行为。有助于供电侧初步掌控区域性行业用电群体的用电特征,为精细有序的用电管理做准备。 展开更多
关键词 分时电量 阈值分割 加权复合距离 典型用户筛选模型 用电行为分析
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基于数据驱动的用电行为分析方法及应用综述 被引量:67
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作者 朱天怡 艾芊 +3 位作者 贺兴 李昭昱 孙东磊 李雪亮 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期3497-3507,共11页
数据驱动的用电行为分析方法更能够从用电大数据中挖掘出用户用电行为规律,从而提升电网侧管理服务质量。对数据驱动的用电行为分析研究模式进行综述,首先提出了一种典型的数据驱动研究架构,详细阐述了用电信息采集与聚合、用户精细化... 数据驱动的用电行为分析方法更能够从用电大数据中挖掘出用户用电行为规律,从而提升电网侧管理服务质量。对数据驱动的用电行为分析研究模式进行综述,首先提出了一种典型的数据驱动研究架构,详细阐述了用电信息采集与聚合、用户精细化分类、关联因素辨识等环节的关键技术,深入分析了基于批处理的离线分析和基于流处理的实时分析2种典型数据分析平台以及边缘计算的应用,并探讨了用电行为分析在负荷预测、需求响应建模、异常用电行为检测等几种典型场景的综合应用,最后阐明了进一步研究可能遇到的挑战并对后续工作进行了展望。 展开更多
关键词 用电行为分析 数据驱动 用户分类 关联分析 电力大数据
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面向“削峰填谷”的电力客户用电行为分析 被引量:8
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作者 王炳鑫 侯岩 +2 位作者 方红旺 陈雨泽 刘建 《电信科学》 北大核心 2017年第5期164-170,共7页
为对海量电力客户实施有针对性的"削峰填谷"措施,提出了一种面向"削峰填谷"的海量电力客户用电行为分析方法。首先,利用聚类算法对国网某省公司主网一年的日负荷曲线数据进行聚类分析,得到不同时期主网的负荷特征... 为对海量电力客户实施有针对性的"削峰填谷"措施,提出了一种面向"削峰填谷"的海量电力客户用电行为分析方法。首先,利用聚类算法对国网某省公司主网一年的日负荷曲线数据进行聚类分析,得到不同时期主网的负荷特征。然后,分别对每个时期下所有电力客户的日负荷曲线数据进行聚类分析,得到不同主网特征下用户群体的负荷特征,对比主网和用户的负荷特征得到用户群体的"削峰填谷"模式。最后,利用动态时间规整算法将未来日期与历史日期进行匹配,得到未来日期用户群体的"削峰填谷"模式。实证研究表明,分析结果可以为有序用电、峰谷电价等公司决策提供更有针对性的参考依据,以更进一步实现配电网负荷的"削峰填谷"和平稳运行。 展开更多
关键词 用电行为分析 削峰填谷 聚类分析 动态时间规整
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基于近邻相似度图聚类的用户用电行为分析 被引量:6
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作者 邓春宇 吴克河 张玉天 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第7期1933-1939,共7页
以周负荷数据为用户用电行为分析的视角较通常使用日负荷数据更符合用户客观用电周期规律,提出一种面向用户周负荷数据聚类方法,通过改进的近邻相似度图聚类避免计算过程中维度增高导致的相似一致化,优化计算的时间与空间复杂度,实现用... 以周负荷数据为用户用电行为分析的视角较通常使用日负荷数据更符合用户客观用电周期规律,提出一种面向用户周负荷数据聚类方法,通过改进的近邻相似度图聚类避免计算过程中维度增高导致的相似一致化,优化计算的时间与空间复杂度,实现用户用电特征准确快速提取,相较常见的K-means和DBSCAN等方法聚类效果更佳,使用逐段聚集平均降维表示,便于后续分析。以某省大工业用户用电数据作为仿真算例进行验证。 展开更多
关键词 聚类 用电行为分析 近邻相似度图 周数据 降维
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基于用户用电行为分析的反窃电系统设计 被引量:1
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作者 耿安坤 《农电管理》 2021年第5期38-40,共3页
电能是社会生产和人民生活所必须的基础能源,作为一种特殊商品出售给用户。窃电行为不仅影响供电公司经营效益,还会带来人身、电网的安全隐患,所以,反窃电技术是供电公司一直研究的重要课题。目前,反窃电主要利用用电信息采集系统监测... 电能是社会生产和人民生活所必须的基础能源,作为一种特殊商品出售给用户。窃电行为不仅影响供电公司经营效益,还会带来人身、电网的安全隐患,所以,反窃电技术是供电公司一直研究的重要课题。目前,反窃电主要利用用电信息采集系统监测线损和用户表计电流、电压及电量情况,发现异常后安排工作人员到现场进行排查,这种方法实时性差、工作量大,对一些专业性窃电会束手无策。结合用户档案数据,对用户用电行为数据进行深入分析,通过发现电数据异常用户,再经缜密分析找出窃电用户,从而提升反窃电工作质效。 展开更多
关键词 用电行为分析 数据挖掘 反窃电技术
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智能用电用户行为分析特征优选策略 被引量:65
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作者 陆俊 朱炎平 +1 位作者 彭文昊 孙毅 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期58-63,83,共7页
针对大数据应用背景下用户智能用电行为分类的计算复杂性和特征选择有效性的问题,提出一种基于特征信息量的特征优选策略。首先,以用电特征的互信息量与相关系数作为特征有效性和关联性判据,设计用电特征优选准则。然后,提出一种该准则... 针对大数据应用背景下用户智能用电行为分类的计算复杂性和特征选择有效性的问题,提出一种基于特征信息量的特征优选策略。首先,以用电特征的互信息量与相关系数作为特征有效性和关联性判据,设计用电特征优选准则。然后,提出一种该准则下的用电行为特征优选策略,通过减少特征间的分类信息冗余实现高维特征的降维,并选取有效独立的特征,从而构建用户用电行为聚类精简特征集。最后,基于特征优选策略实现了一种特征自适应的用户用电行为分析方法,完成优化的用户用电行为分析。通过电网实际用电数据验证了所提策略能提高聚类准确率和减少计算复杂性的有效性。 展开更多
关键词 用电行为分析 特征选取 互信息 聚类分析 智能用电
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基于欠完备自编码器的用户用电行为分类分析方法 被引量:9
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作者 黄奇峰 杨世海 +2 位作者 邓欣宇 陈海文 王守相 《电力工程技术》 2019年第6期24-30,共7页
针对电力大数据背景下用户用电行为复杂多变、分析困难的问题,提出了一种基于欠完备自编码器的用户用电行为分类分析方法。首先,通过欠完备自编码器对智能电表数据进行编码,实现对原始数据的特征抽取,并使用反向传播(BP)神经网络进行用... 针对电力大数据背景下用户用电行为复杂多变、分析困难的问题,提出了一种基于欠完备自编码器的用户用电行为分类分析方法。首先,通过欠完备自编码器对智能电表数据进行编码,实现对原始数据的特征抽取,并使用反向传播(BP)神经网络进行用户用电行为分类分析;然后,对最佳编码比率进行优选,并结合用户的典型用电特征作为神经网络的输入,提高了分类准确率;最后,在爱尔兰智能电表数据集上进行了仿真实验,并与直接使用BP神经网络进行对比,分析表明,文中所提出的用户用电行为分类分析方法不仅可以提高检测准确率,帮助电力公司更好地掌握用户用电规律,辅助需求响应实施,还能显著降低算法的运行时间。 展开更多
关键词 欠完备自编码器 用户用电行为分析 需求响应 特征挖掘 智能用电 智能电表
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基于极限学习机的居民用电行为分类分析方法 被引量:44
10
作者 陆俊 陈志敏 +2 位作者 龚钢军 徐志强 祁兵 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期97-104,共8页
针对大数据背景下智能用户用电行为分类问题,提出一种基于极限学习机(ELM)算法的用户用电行为分类方法。首先,在前期用户行为的特征优选策略的基础上,采用特征优选策略提取负荷曲线的最佳特征集对用户用电数据进行分类分析。然后,将特... 针对大数据背景下智能用户用电行为分类问题,提出一种基于极限学习机(ELM)算法的用户用电行为分类方法。首先,在前期用户行为的特征优选策略的基础上,采用特征优选策略提取负荷曲线的最佳特征集对用户用电数据进行分类分析。然后,将特征优选集作为输入,通过比较不同隐含层激活函数和隐含层节点个数下训练集和测试集的正确率,优选出适用于用户用电行为分析的ELM算法的输入参数。最后,以国内和国外用户用电数据为数据源,进行算例仿真实验,通过与反向传播(BP)神经网络的对比分析表明,所提出的基于ELM算法的用户用电行为分析方法提高了检测的正确率并且降低了算法运行时间,能够更好地掌握用户用电负荷状态,实现配电网的削峰填谷。 展开更多
关键词 用户用电行为分析 极限学习机 反向传播(BP)神经网络 参数优化 智能用电 需求响应 大数据
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基于模糊聚类的电力客户用电行为模式画像 被引量:38
11
作者 王成亮 郑海雁 《电测与仪表》 北大核心 2018年第18期77-81,共5页
随着电力客户数据采集频度不断提高、数据分析维度不断扩展,客户的用电行为变得更加复杂。客户标签和画像技术的发展,给客户用电行为分析带来了更直观、简洁的表现方式。论文基于海量的客户档案、负荷、电量数据,综合考虑客户用电特征... 随着电力客户数据采集频度不断提高、数据分析维度不断扩展,客户的用电行为变得更加复杂。客户标签和画像技术的发展,给客户用电行为分析带来了更直观、简洁的表现方式。论文基于海量的客户档案、负荷、电量数据,综合考虑客户用电特征、影响因素,建立了客户用电行为标签库,并采用模糊聚类算法进行客户用电模式分析,实现不同类型客户的用电行为模式画像。某地区20 000户工商业客户的用电行为模式画像分析结果表明:文中选取的用电行为标签合理有效、采用的聚类算法效果显著、客户画像精准,能够为电力公司掌握客户用电习性、挖掘客户需求、提高服务水平提供有力支撑。 展开更多
关键词 用电行为分析 客户标签 标签聚类 模糊聚类 客户画像
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基于动态自适应K均值聚类的电力用户负荷编码与行为分析 被引量:8
12
作者 孙毅 冯云 +1 位作者 崔灿 贾孟扬 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2017年第3期3-8,共6页
随着中国智能电表在用户中广泛普及,电力公司可获取用户用电数据日益庞大,海量的用电数据给用户用电行为挖掘分析带来了新的挑战。提出一种将用户典型用电负荷进行编码的方法,首先,基于聚类中心动态分离的自适应k均值算法,提取用户典型... 随着中国智能电表在用户中广泛普及,电力公司可获取用户用电数据日益庞大,海量的用电数据给用户用电行为挖掘分析带来了新的挑战。提出一种将用户典型用电负荷进行编码的方法,首先,基于聚类中心动态分离的自适应k均值算法,提取用户典型用电负荷形状;其次,对典型负荷进行编码,并记录负荷属性值,建立具有普适性的用户负荷字典;最后,提取用户平均最大负荷和用户行为稳定性,获得不同用户参与需求响应以及能源效率项目的潜力。该方法在一定程度上解决了海量用电数据处理的难题,对用户用电行为分析研究具有一定的实际意义。 展开更多
关键词 用电行为分析 动态K均值 负荷编码 负荷字典
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图正则非线性岭回归模型的异常用电行为识别 被引量:16
13
作者 张小斐 耿俊成 孙玉宝 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期8-12,共5页
对于用户异常用电行为的检测,电力企业通常采用人工检查的方法,但该方法需要消耗大量的人力、物力,且容易受主观因素的影响。为此,提出一种基于岭回归模型的异常用电行为识别算法。通过收集用户用电数据,对岭回归模型进行训练,并将训练... 对于用户异常用电行为的检测,电力企业通常采用人工检查的方法,但该方法需要消耗大量的人力、物力,且容易受主观因素的影响。为此,提出一种基于岭回归模型的异常用电行为识别算法。通过收集用户用电数据,对岭回归模型进行训练,并将训练好的模型用于异常用电行为的自动检测。为捕获未知的用户用电行为类别样本信息,在岭回归模型的基础上引入图正则项。考虑到用电数据的非线性分布特性,通过核函数的方式,将原始数据映射到高维希尔伯特空间,得到基于图正则的非线性岭回归模型。实验结果表明,与最小二乘、岭回归、图正则岭回归模型相比,该算法具有更高的识别准确率。 展开更多
关键词 用电行为分析 岭回归 图正则 非线性分布 半监督学习
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基于高斯核函数改进的电力用户用电数据离群点检测方法 被引量:57
14
作者 孙毅 李世豪 +3 位作者 崔灿 李彬 陈宋宋 崔高颖 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期1595-1604,共10页
针对智能配用电大数据背景下用电数据离群点检测方法的适用性以及实际数据集中异常用电样本获取成本较高的问题,提出一种基于高斯核函数改进的电力用户用电数据离群点检测方法。首先通过模糊聚类的方法将用户分类;然后提取每一类用户的... 针对智能配用电大数据背景下用电数据离群点检测方法的适用性以及实际数据集中异常用电样本获取成本较高的问题,提出一种基于高斯核函数改进的电力用户用电数据离群点检测方法。首先通过模糊聚类的方法将用户分类;然后提取每一类用户的用电行为特征量,采用主成分分析法对特征集进行降维;最后利用高斯核函数改进局部离群因子算法,提出高斯核密度局部离群因子(Gaussian kernel densitybased local outlier factor,GKLOF)算法,通过理论推导与仿真实验相结合的方式分析了GKLOF算法的特性。选取了5000个用户真实的用电数据进行实验分析,实验结果表明,该方法具有较高的检测准确率以及较为稳定的判定阈值,并且受局部数据分布的影响较小,更加适用于用户用电行为复杂多样以及实际数据集中所有用户用电行为类型信息未知情况下的离群点检测。 展开更多
关键词 电力大数据 数据挖掘 离群点检测 高斯核密度局部离群因子 用电行为分析
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基于贝叶斯网络的非侵入式家庭负荷动态监测模型 被引量:11
15
作者 张恒 邓其军 周东国 《电测与仪表》 北大核心 2020年第23期63-70,共8页
智能量测技术是智能电网的重要组成部分,为了实现非侵入式负荷低频监测并进一步提升负荷辨识准确率,文中结合居民用电行为与外界环境相关的特点,提出一种基于贝叶斯网络的非侵入式家庭负荷动态监测模型,该模型选取电气特征和外部数据为... 智能量测技术是智能电网的重要组成部分,为了实现非侵入式负荷低频监测并进一步提升负荷辨识准确率,文中结合居民用电行为与外界环境相关的特点,提出一种基于贝叶斯网络的非侵入式家庭负荷动态监测模型,该模型选取电气特征和外部数据为特征量,综合考虑居民负荷的时间特性和对外部数据的关联特性,对居民用电行为采用贝叶斯网络模型进行建模分析,并随时间推移对特征库进行动态更新,从而实现对家庭负荷的监测作用。文中采用AMPds2公开数据集数据进行算法验证,证明文章算法的准确性和有效性,同时对外部数据和用电行为进行互信息分析,结果表明时段特征对用电行为相关性最强。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 非侵入式负荷监测 用电行为分析 非电量特征 动态监测
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基于随机森林的非侵入式家庭负荷辨识方法 被引量:16
16
作者 李如意 张鹏 +2 位作者 刘永光 张恒 周东国 《电测与仪表》 北大核心 2021年第4期9-16,共8页
智能量测技术是智能电网的重要组成部分,文章为增强非侵入式家庭负荷辨识算法的适用性,提出了一种负荷低频监测技术,结合居民用电行为与外部非电力负荷特征相关特性,建立一种基于随机森林的家庭负荷监测模型,在该模型中,选取常用的电气... 智能量测技术是智能电网的重要组成部分,文章为增强非侵入式家庭负荷辨识算法的适用性,提出了一种负荷低频监测技术,结合居民用电行为与外部非电力负荷特征相关特性,建立一种基于随机森林的家庭负荷监测模型,在该模型中,选取常用的电气特征以及引入诸如居民负荷使用的时间特征等外部数据特征,通过互信息分析方法筛选与用电行为关联度高的多维特征量,进而采用随机森林算法对居民用电行为进行建模,从而实现对不同家庭各个类型的负荷进行有效监测。算法运行在AMPds公开数据集上,与贝叶斯分类算法进行比较,验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 随机森林 互信息 非侵入式负荷监测 用电行为分析 非电量特征
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基于时间模糊化长短时记忆的非侵入式负荷分解方法 被引量:14
17
作者 廖荣文 刘刚 肖刚 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第24期73-80,共8页
基于深度学习的负荷分解方法忽略了设备状态的关联性,导致应用过程中会出现功率误判现象。针对上述问题,提出一种基于时间模糊化长短时记忆(TFLSTM)的非侵入式负荷分解方法。首先,根据合适的时间区域分割数据集,利用长短时记忆(LSTM)建... 基于深度学习的负荷分解方法忽略了设备状态的关联性,导致应用过程中会出现功率误判现象。针对上述问题,提出一种基于时间模糊化长短时记忆(TFLSTM)的非侵入式负荷分解方法。首先,根据合适的时间区域分割数据集,利用长短时记忆(LSTM)建立时刻关联性。然后,通过编码和解码去除非目标设备信息,并根据用户在不同时间区域的用电习惯来确定模糊策略,最终完成负荷分解。基于公开数据集,将文中方法与经典方法及前沿方法进行对比,实验结果表明TFLSTM能够有效降低功率误差,功率分解准确率可提高4%~15%。 展开更多
关键词 负荷分解 长短时记忆 用电行为分析 模糊策略 深度学习 自编码器
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基于NILM的家庭电器能效评估方法
18
作者 翟术然 孙虹 +3 位作者 吕伟嘉 马骁 乔亚男 卢静雅 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2022年第8期102-109,共8页
为获取并评估用户内部各用电器能效情况,提出基于非侵入式负荷监测NILM(non-intrusive load monitoring)的家庭电器能效评估方法。首先采用基于负荷事件的NILM,获取个性化能效评估所需的精细化用电数据。进而通过积累电器级用能数据,分... 为获取并评估用户内部各用电器能效情况,提出基于非侵入式负荷监测NILM(non-intrusive load monitoring)的家庭电器能效评估方法。首先采用基于负荷事件的NILM,获取个性化能效评估所需的精细化用电数据。进而通过积累电器级用能数据,分析用户的用电特性,得到多类型用户的典型用能规律,并结合地理信息和天气数据总结分析用户用电需求。同时,根据使用目的和工作机理将家庭用电器进行分类,并分别构建了相应的家庭用电器能效评估模型。算例结果表明,所提方法可向用户提出具有针对性的用电建议,优化用户用电行为。 展开更多
关键词 能效评估 负荷识别 用电行为分析 需求侧管理
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Inhibition effect of 2-amino-5-ethyl-1,3,4-thiadiazole on corrosion behaviour of austenitic stainless steel type 304 in dilute HCl solution
19
作者 Roland T.Loto Cleophas A.Loto +1 位作者 Abimbola P.Popoola Tatiana Fedotova 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第2期258-268,共11页
The corrosion inhibition of type 304 austenitic stainless steel by 2-amino-5-ethyl-1, 3, 4-thiadiazole(TTD) compound and the electrochemical behaviour in dilute HCl solution were investigated through potentiodynamic p... The corrosion inhibition of type 304 austenitic stainless steel by 2-amino-5-ethyl-1, 3, 4-thiadiazole(TTD) compound and the electrochemical behaviour in dilute HCl solution were investigated through potentiodynamic polarization test, mass loss techniques and potential measurements. The results show that the organic derivative is highly effective with a maximum inhibition efficiency of 70.22% from mass loss analysis, while 74.2% is obtained from polarization tests. Observation of the scanning electron micrographs shows the absence of corrosion products due to electrochemical influence of TTD on the surface morphology of the steel. X-ray diffractometry reveals the absence of phase compounds and complexes on the steel samples after exposure. TTD adsorption on the steel surface obeys the Langmuir, Frumkin and Freundlich adsorption isotherms. Corrosion thermodynamic calculations reveal the inhibition mechanism occurs through chemisorption process and results from statistical analysis depict the strong influence of inhibitor concentration on the electrochemical performance of the TTD. 展开更多
关键词 THIADIAZOLE adsorption corrosion stainless steel inhibitor HCI
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