Можно ли предсказать коррозию для разработки прочных материалов?

Фантастические сцены разваливающейся инфраструктуры, знакомые по фильмам-антиутопиям, отражают не вымысел, а реальную проблему: коррозия разрушает здания, мосты и автомобили, становясь одной из самых дорогостоящих угроз для экономики.
Можно ли предсказать коррозию для разработки прочных материалов?
Изображение носит иллюстративный характер

Глобальные затраты на борьбу с коррозией оцениваются в триллионы долларов, а в Соединённых Штатах до 3% валового внутреннего продукта расходуется на устранение отказов материалов, вызванных этим процессом.

Учёные из Национальной лаборатории Лоуренса Ливермора (LLNL) работают над прогнозированием коррозионных процессов, чтобы на ранней стадии проектировать более прочные и долговечные материалы. Результаты исследований опубликованы в журнале Nature Communications.

Брэндон Вуд из LLNL подчёркивает, что традиционные представления о коррозии базировались на исторических данных, связанных с определёнными металлическими составами и технологиями обработки, и любые изменения в этих параметрах делают прежние прогнозы ненадёжными – «все ставки пропадают».

Пэнхэ Сяо, бывший постдокторант LLNL, ныне сотрудничающий с Dalhousie University, разработал многомасштабные симуляции, отражающие динамику роста, растворения и изменений состава оксидных плёнок под влиянием факторов, таких как pH и напряжение. Экспериментальные исследования, проведённые под руководством Криса Орми из LLNL, дали важное представление о промежуточном режиме напряжения, ранее остававшемся малоизученным.

Применение продвинутого кинетического моделирования позволило ускорить симуляцию коррозионных процессов с учётом как состава материалов, так и рабочих условий. Особое внимание уделено естественной оксидной плёнке, которая играет роль защитного барьера, и изменениям её свойств (растворение, трещинообразование, увеличение проницаемости) приводящим к разрушениям.

Анализ включал три режима напряжения: низкий, высокий и промежуточный. В случае промежуточного режима исследователи обнаружили конкуренцию между процессами растворения и повторного осаждения, когда молекулы покидают поверхность, перемешиваются и вновь осаждаются, изменяя внешний вид и защитные свойства плёнки.

Интеграция методов симуляции с элементами машинного обучения позволила создать модель, способную прогнозировать время и механизмы коррозии в сложных условиях, что имеет практическое значение для строительства кораблей, мостов и других критичных объектов, где микробатарейные эффекты усиливают процесс разрушения.


Новое на сайте

20099Нейронаука одиночества: есть ли в мозге клетки, которые страдают? 20098Почему глаза так долго привыкают к темноте — и что за этим стоит? 20097Мыть или не мыть рис: что реально происходит в кастрюле 20095Мне не предоставили текст для написания статьи. 20094Мыть или не мыть рис: что реально происходит в кастрюле 20092Почему глаза так долго привыкают к темноте — и что за этим стоит? 20087Игла сквозь череп: медицинский случай с рыбой-иглой и задачей, которую хирурги решали... 20085Живая квантовая сеть в Нью-Йорке: как Qunnect пытается построить интернет, который нельзя... 20084Живые обои: дрожжи, алгинат и 3D-принтер вместо поклейки 20083ИИ-агент уничтожил базу данных за 9 секунд и сам же признался в этом 20082CVE-2026-5027: почему уязвимость в Langflow уже активно эксплуатируется хакерами? 20081GreatXML: новый обход BitLocker через Recovery Partition 20080Июньский Patch Tuesday 2026: 206 уязвимостей, три zero-day и неуправляемый ИИ в поиске дыр
Ссылка