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

19521Банковский троян VENON на Rust атакует Бразилию с помощью девяти техник обхода защиты 19520Бонобо агрессивны не меньше шимпанзе, но всё решают самки 19519Почему 600-килограммовый зонд NASA падает на Землю из-за солнечной активности? 19518«Липовый календарь»: как расписание превращает работников в расходный материал 19517Вредоносные Rust-пакеты и ИИ-бот крадут секреты разработчиков через CI/CD-пайплайны 19516Как хакеры за 72 часа превратили npm-пакет в ключ от целого облака AWS 19515Как WebDAV-диск и поддельная капча помогают обойти антивирус? 19514Могут ли простые числа скрываться внутри чёрных дыр? 19513Метеорит пробил крышу дома в Германии — откуда взялся огненный шар над Европой? 19512Уязвимости LeakyLooker в Google Looker Studio открывали доступ к чужим базам данных 19511Почему тысячи серверов оказываются открытой дверью для хакеров, хотя могли бы ею не быть? 19510Как исследователи за четыре минуты заставили ИИ-браузер Perplexity Comet попасться на... 19509Может ли женщина без влагалища и шейки матки зачать ребёнка естественным путём? 19508Зачем учёные из Вены создали QR-код, который невозможно увидеть без электронного... 19507Девять уязвимостей CrackArmor позволяют получить root-доступ через модуль безопасности...
Ссылка