Desenvolvimento de metodologia de análise para a avaliação da microestrutura de aços utilizando métodos convencionais combinados com análise multivariada

• Autor(a) principal: Teixeira, Alete Paixão
• Data de Publicação: 2014
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFBA
• Texto Completo: http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/19179
• topic: Físico Química; Aço; Degradação; Envelhecimento; Carbono; Quimiometria; Fluorescênciade raios x; Difração de raios x; Ultrassom; Microscopia; Aço - Estrutura

A exposição prolongada dos aços a condições de temperatura e pressão extremas promove alteração da microestrutura causando degradação das propriedades mecânicas, devido principalmente à mudanças nos carbetos, ocasionando então alterações microestruturais, tais como formação de vazios, micro e macro trincas. A análise micrográfica possibilita a visualização de uma fotografia que representa a microestrutura do material. A análise de difração de raios X identifica os diferentes carbetos. A análise de ultrassom é sensível às alterações físicas da microestrutura e o teor de carbono desempenha um papel importantíssimo na definição das propriedades do aço. Neste trabalho, a quimiometria foi aplicada na avaliação da microestrutura de aços e na construção de um modelo de calibração para quantificação de carbono em aço. Amostras de aço 2,25Cr-1Mo com diferentes microestruturas foram produzidas, caracterizadas e utilizadas como padrões para a aplicação das metodologias de avaliação da degradação. Análise de Componentes Principais foi aplicada como ferramenta de interpretação rápida das micrografias, dos difratogramas de raios X e dos espectros de ultrassom. Os gráficos de escores obtidos para cada uma das técnicas apresentaram agrupamentos das amostras de acordo com os diferentes estágios de degradação microestrutural. Espectros de fluorescência de raios X obtidos em um equipamento convencional para amostras de aço certificadas foram utilizados para predição do teor de carbono aplicando-se o método de Regressão por Mínimos Quadrados Parciais. O modelo foi construído com cinco variáveis latentes explicando 99,87% da variância total. Os valores preditos foram concordantes com os valores certificados. A correlação igual a 0,9993513 indica que houve alta correlação entre valores reais e previstos. O coeficiente de determinação igual a 0,9987029 mostrou que o modelo apresentou eficiência nas predições.