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Briser la corrosion pour prédire l'échec et la conception de matériaux plus forts

Briser la corrosion pour prédire l'échec et la conception de matériaux plus forts

Vous avez vu la scène du film: des gratte-ciel délabrés, des ponts effondrés et des voitures vides en forme de coquille dans une ville post-apocalyptique. Alors que Hollywood imagine des causes fictives de cette désintégration, en réalité, le coupable est beaucoup plus banal: la corrosion.

La corrosion coûte des milliers de dollars dans le monde, avec jusqu'à 3% du PIB américain dépensé pour l'échec des matériaux. De nouvelles recherches de Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) visent à s'attaquer à ce problème en prédisant l'échec et en informant la conception de meilleurs matériaux. Les résultats sont publiés dans la revue Communications de la nature.

« Notre connaissance actuelle de la corrosion est basée sur des données historiques de compositions et de traitements métalliques bien connues et bien caractérisées », a déclaré le scientifique et auteur LLNL Brandon Wood. « Dès que vous modifiez la composition ou modifiez la façon dont les matériaux sont traités, tous les paris sont désactivés. »

En utilisant une nouvelle technique qui utilise une modélisation cinétique avancée, l'équipe a simulé des processus de corrosion avec la vitesse et la précision et a identifié les effets des conditions de fonctionnement et de la composition des matériaux.

Les chercheurs ont concentré leurs efforts de simulation sur le film d'oxyde de protection naturel qui se forme sur les métaux. Ce film est crucial pour garder le métal intact. S'il se dissout ou se fracture, ou s'il devient perméable d'attaquer, la corrosion se glisse.

Briser la corrosion pour prédire l'échec et la conception de matériaux plus forts

L'ancien chercheur postdoctoral de LLNL Penghao Xiao, maintenant à l'Université de Dalhousie, a développé les simulations à plusieurs échelles qui capturent comment l'oxyde se développe, se dissout et change la composition au fil du temps en réponse à des facteurs environnementaux comme le pH et la tension. Étant donné que cette approche est trop lourde à déployer pour chaque matériel et environnement, l'équipe a formé un modèle inspiré de l'apprentissage automatique pour prédire quand et pourquoi la corrosion se produit.

Avec ce cadre, les auteurs ont examiné trois régimes de tension. Bien que les environnements à haute et basse tension soient bien étudiés et compris, le régime intermédiaire était un peu mystère.

« Jusqu'à présent, personne n'était vraiment en mesure d'expliquer ce qui se passait exactement dans ce régime », a déclaré le scientifique du LLNL, Chris Orme, qui était l'exemple expérimental du projet. « Nous avons montré qu'il y a une concurrence entre deux processus: la dissolution et la représentation. Lorsque les molécules quittent la surface, mélangent et redéposent, l'oxyde semble complètement différent. »

Bien que la tension puisse être appliquée directement dans certains systèmes, comme les batteries, le même phénomène est également étonnamment omniprésent dans d'autres contextes.

« Mettre certains métaux les uns des autres crée une sorte de microbatterie qui peut entraîner la corrosion », a déclaré Wood. « Cela a été un problème dans la construction de navires et de ponts, par exemple. Notre modèle peut en principe rendre compte de tels effets, tout en étant suffisamment flexible pour considérer l'interaction entre l'environnement corrosif et la composition de base des métaux. »

Ce n'est qu'un exemple d'un scénario où ce modèle pourrait être utile. En faisant progresser notre compréhension de la corrosion et du développement d'outils prédictifs, cette recherche ouvre la voie à la conception de matériaux qui peuvent résister à l'épreuve du temps.

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