Corrosion Inhibition by Piliostigma Thoningii Extract on Mild Steel in Acidic Environment: RSM and Molecular Modeling Approach
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 56
فایل این مقاله در 21 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_PCBR-7-1_006
تاریخ نمایه سازی: 24 بهمن 1402
چکیده مقاله:
The study aimed to optimize the corrosion inhibition performance of an extract from Pilliostigma thoningii stem bark on mild steel in ۱M HCl environment using Response Surface Methodology (RSM). The optimal inhibitor concentration, temperature, and reaction time were found to be ۱.۰ g/L, ۳۳۳ K, and ۱ hour, respectively, resulting in an inhibition efficiency of ۹۳.۷۵%. The inhibitor's efficacy was confirmed through various analytical methods, including SEM, FTIR, and UV-Visible spectroscopy. The results suggest that the experimental and predicted data are in reasonable agreement, showing that the quadratic model was the fittest for optimizing the inhibition process. The study identified ۳۳ compounds through GC-MS, with PT-۱, PT-۲, and PT-۳ being the major compounds. Quantum chemical calculations and molecular dynamics simulations further confirmed the effectiveness of the three selected inhibitor molecules, with PT۳ being the most effective. The study concludes that Pilliostigma thoningii stem bark extract has the potential to be an effective corrosion inhibitor for mild steel in acidic environments.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Asmau Muhammad Sanusi
Department of Chemistry, Federal College of Education (Tech.), Bichi, Kano State Nigeria
Bashir Bello Roba
۲Department of Pure and Industrial Chemistry, Faculty of Physical Sciences, Bayero University, Kano, Kano State Nigeria
Bishir Usman
۲Department of Pure and Industrial Chemistry, Faculty of Physical Sciences, Bayero University, Kano, Kano State Nigeria
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :