ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОХИМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ЛОКАЛЬНОГО РАСТВОРЕНИЯ НЕРЖАВЕЮЩИХ СТАЛЕЙ. ЧАСТЬ 1. СПЕКТРАЛЬНО – ЧАСТОТНЫЙ АНАЛИЗ ФЛУКТУАЦИЙ ПОТЕНЦИАЛА
Аннотация
Исследовано распространение локализованной коррозии нержавеющих сталей путем спектрально частотного анализа (СЧА) колебаний потенциала в режимах стационарной и циклической гальваностатической поляризации. Объектами исследования служили коррозионностойкие аустенитные и аустенитно-ферритные хромоникелевые стали: 12Х18Н10Т, 10Х17Н13М2Т, 08Х22Н6Т, обладающие стойкостью к питтинговой коррозии, в водном растворе 0,1 М NaCl с цианидсодержащим комплексообразователем, стимулятором коррозии - 0,01 г/л (K3[Fe(CN)6]). Исследования проводили в диапазоне малых плотностей тока (0,5–10 мкА/см2) из-за малых значений предельной диффузионной плотности тока по кислороду. Для нахождения времени зарождения макропиттингов предложено использовать СЧА хронопотенциограмм с их последующей статистической обработкой (преобразование Фурье). В режиме стационарной гальваностатической поляризации исследовались частотные характеристики в диапазоне 1,0±0,5 мкА/см2. При анализе графиков спектральной плотности установлено, что доминирующая частота характеризует время формирования макропиттинга, а участки хронопотенциограммы следует делить на участки продолжительность не более 50-100 с. В нестационарных условиях гальваностатичесокой поляризации в диапазоне 1,0-10 мкА/см2 в циклическом режиме установили, что процессы зарождения и пассивации макропиттингов прослеживаются при изменяющемся значении поляризующего тока. На основании СЧА хронопотенциограмм установлено, что среднее время жизни макропиттинга составляет 250-300 с (диапазон частот 0,033 - 0,004 Гц). Определены доминирующие частоты для выявления характерных зависимостей огибающих по верхней (fвг) и нижней (fнг) границам изменения потенциала, на их основе предложен алгоритм выбора значений параметров режима прогнозирования процессов образования макропиттингов.
Для цитирования:
Виноградова С.С. Прогнозирование электрохимических процессов локального растворения нержавеющих сталей. Часть 1. Спектрально – частотный анализ флуктуаций потенциала. Изв. вузов. Химия и хим. технология. 2024. Т. 67. Вып. 3. С. 73-79. DOI: 10.6060/ivkkt.20246703.6944.
Литература
Kappes M.A. Localized corrosion and stress corrosion cracking of stainless steels in halides other than chlorides solutions: a review. Corros. Rev. 2020. V. 38. N 1. P. 1-24.
Nguyen Van Chi, Cao Nhat Linh, Dong Van Kien, Le Hong Quan, Nong Quoc Quang, Zyablov A.N. Investiga-tion of corrosion of structural steel A N-36 in the marine environment of Vietnam. ChemChemTech [Izv. Vyssh. Uchebn. Zaved. Khim. Khim. Tekhnol.]. 2021. V. 64. N 10. P. 139-144 (in Russian). DOI: 10.6060/ivkkt.20216410.6496.
Gupta R.K., Birbilis N. The influence of nanocrystalline structure and processing route on corrosion of stainless steel: A review. Corros. Sci. 2015. V. 92. P. 1-15.
Zaffora A., Di Franco F., Santamaria M. Corrosion of stainless steel in food and pharmaceutical industry. Curr. Opin. Electrochem. 2021. V. 29. P. 100760.
Sun Y.T. Revisiting the effect of molybdenum on pitting resistance of stainless steels. Tungsten. 2021. V. 3. N 3. P. 329-337.
Akpanyung K.V., Loto R.T. Pitting corrosion evaluation: A review. J. Phys.: Conf. Ser. – IOP Publ. 2019. V. 1378. N 2. P. 022088.
Salarvand A., Poursaiedi E., Azizpour A. Probability Approach for Prediction of Pitting Corrosion Fatigue Life of Custom 450 Steel. Int. J. Eng. 2018. V. 31. N 10. P. 1773-1781.
Zhao Y. The development of a mechanistic-chemometrics model with multi-degree of freedom for pitting corrosion of HP-13Cr stainless steel under extremely oilfield environments. Corros. Sci. 2021. V. 181. P. 109237.
Mollapour Y., Poursaeidi E. Experimental and numerical analysis of Pitting Corrosion in CUSTOM 450 Stainless Steel. Eng. Fail. Anal. 2021. V. 128. P. 105589.
Jafarzadeh S., Chen Z., Bobaru F. Computational model-ing of pitting corrosion. Corros. rev. 2019. V. 37. N 5. P. 419-439.
Scheiner S., Hellmich C. Stable pitting corrosion of stainless steel as diffusion-controlled dissolution process with a sharp moving electrode boundary. Corros. Sci. 2007. V. 49. N 2. P. 319-346.
Ghahari S.M. Pitting corrosion of stainless steel: measuring and modelling pit propagation in support of damage prediction for radioactive waste containers. Corros. Eng. Sci. Technol. 2011. V. 46. N 2. P. 205-211.
Pohjanne P. A method to predict pitting corrosion of stainless steels in evaporative conditions. J. Construct. Steel Res. 2008. V. 64. N 11. P. 1325-1331.
Jiménez‐Come M.J., Turias Domínguez I.J., Matres V. Prediction of pitting corrosion status of EN 1.4404 stain-less steel by using a 2‐stage procedure based on support vector machines. J. Chemometrics. 2017. P. 31. N 12. P. e2936.
Jiménez‐Come M.J. Characterization of pitting corrosion of stainless steel using artificial neural networks. Mater. Corros. 2015. V. 66. N 10. P. 1084-1091.
Sriraman M.R., Pidaparti R.M. Crack initiation life of materials under combined pitting corrosion and cyclic loading. J. Mater. Eng. Perform. 2010. V. 19. P. 7-12.
Jafari E., Jafari A., Hadianfard M.J. Prediction of pitting corrosion of surface treated AISI 316L stainless steel by artificial neural network. Corros. Eng. Sci. Technol. 2011. V. 46. N 7. P. 762-766.
Dai J. Revealing significant effect of nitrogen on prolonging pitting corrosion lifetime of martensitic stainless steel by modelling approach. Corros. Sci. 2022. V. 203. P. 110369.
Luo W. Pitting corrosion prediction based on electrome-chanical impedance and convolutional neural networks. Struct. Health Monitoring. 2023. V. 22. N 3. P. 1647-1664.
Lv J. The Application of Electrochemical Noise for the Study of Metal Corrosion and Organic Anticorrosion Coatings: A Review. ChemElectroChem. 2021. V. 8. N 2. P. 337-351.
Klapper H.S. Using electrochemical noise to elucidate the mechanisms involved in localized corrosion–a review. Nace Corros. 2018. P. NACE-2018-11236.
Kashani F.R., Rezaei M. Improving the localized corrosion resistance of 304 stainless steel in HCl solution by adsorption of molybdate ions: Interaction mechanisms at the interface using molecular dynamics simulation and electrochemical noise analysis. Colloid. Surf. A: Physicochem. Eng. Asp. 2022. V. 647. P. 129085.
Vinogradova S.S., Tazieva R.F., Akhmetova A.N. Method of calculating the impedance modulus for corrosion monitoring of the surface condition of chromium-nickel steels. ChemChemTech [Izv. Vyssh. Uchebn. Zaved. Khim. Khim. Tekhnol.]. 2020. V. 63. N 3. P. 60-66 (in Russian).
Wang C. In situ monitoring of the localized corrosion of 304 stainless steel in FeCl3 solution using a joint electro-chemical noise and scanning reference electrode tech-nique. Electrochem. Commun. 2018. V. 90. P. 11-15.
Vinogradova S.S. Engineering methodology for calculating the formation time of stable pitting of stainless steels taking into account the integral characteristic – «macropitting». Butlerov Commun. 2023. V. 5. N 1. DOI: 10.37952/ROI-jbc-B/23-5-1-7.
Vinogradova S.S., Akhmetova A.N. Using the method of spectral analysis of electrical signals to assess the state of the surface of chromium-nickel steels in the process of corrosion monitoring. Butlerov. Soobsch. 2016. V. 48. N 10. P. 150-155 (in Russian).
Tomashov N.D., Markova O.N., Chernova G.P. Electro-chemical study of pitting corrosion of stainless chromium-nickel steels modified V, Si, Mo or Re. Corrosion and protection of metals: A collection of scientific papers. 1970. P.110-117 (in Russian).
