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Modelagem computacional da corrosão por pites em aço inoxidável: efeito do potencial e de inclusões de MnS / Computational modeling of pitting corrosion in stainless steel: potential and MnS inclusions effects

Nesta dissertação, é apresentada uma rotina computacional para modelar a corrosão por pites em aço inoxidável baseada em modelos matemáticos existentes que levam em consideração efeitos determinísticos e estocásticos. Como contribuição, modificações baseadas em resultados experimentais foram inseridas no modelo, com o objetivo de avaliar a influência de inclusões de MnS na matriz metálica, locais típicos de maior nucleação de pites. Foi modelado também o efeito do potencial de aplicado verificando-se assim a sua influência na formação de pites e a determinação da faixa possível para o potencial de pite. A modelagem consiste da avaliação espaço-temporal da nucleação, com a possibilidade de visualização da evolução de pites metaestáveis e estáveis, além do transiente de corrente anódica gerado pelo processo. Os resultados são apresentados em termos da avaliação das variáveis de maior influência na suscetibilidade de formação de pites, tais como concentração de espécies agressivas, dano à camada passiva e queda no potencial ôhmico, o que possibilita estudos futuros para se obter formas mais eficientes de combate à corrosão por pites. / 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

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/urn:repox.ist.utl.pt:UERJ:oai:www.bdtd.uerj.br:682
Date31 August 2009
CreatorsVictor Hugo Guzzo Garcia
ContributorsAntônio José da Silva Neto, Ivan Napoleão Bastos, José Antônio da Cunha Ponciano Gomes, Leôncio Diógenes Tavares Câmara
PublisherUniversidade do Estado do Rio de Janeiro, Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, UERJ, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ, instname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro, instacron:UERJ
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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