Modelagem computacional da corrosão por pites em aço inoxidável: efeito do potencial e de inclusões de MnS

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Garcia, Victor Hugo Guzzo
Data de Publicação: 2009
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ
Texto Completo: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/13824
Resumo: In this work is presented a computational routine to model pitting corrosion of stainless steel based on pre-existing mathematical models that take into account deterministics and stochastic effects. As contribution, modifications based on experimental results were inserted, evaluating the influence of MnS inclusions on metal surface, a typical site of major pitting nucleation. Applied potential effect was modeled, thus, it was possible to verify its influence on pitting formation and the possible range of pitting. The model consists on spatio-temporal evaluating of nucleation process, with visualization of metastable and stable pitting evolution and the anodic current transient. The results are presented in terms of variables with greatest influence on the susceptibility of pitting formation, such as concentration of aggressive species, passivity layer damage and ohmic potential drop, allowing future studies to obtains more efficient ways to combat pitting corrosion
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description In this work is presented a computational routine to model pitting corrosion of stainless steel based on pre-existing mathematical models that take into account deterministics and stochastic effects. As contribution, modifications based on experimental results were inserted, evaluating the influence of MnS inclusions on metal surface, a typical site of major pitting nucleation. Applied potential effect was modeled, thus, it was possible to verify its influence on pitting formation and the possible range of pitting. The model consists on spatio-temporal evaluating of nucleation process, with visualization of metastable and stable pitting evolution and the anodic current transient. The results are presented in terms of variables with greatest influence on the susceptibility of pitting formation, such as concentration of aggressive species, passivity layer damage and ohmic potential drop, allowing future studies to obtains more efficient ways to combat pitting corrosion
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