Определение взаимосвязи фактора разнозернистости и скорости коррозии конструкционной стали

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Оборудование, эксплуатирующееся на опасных производственных объектах, в большинстве случаев изготавливается из конструкционных сталей, которые подвержены сильным коррозионным разрушениям при контакте с агрессивными средами. В агрессивных средах процесс коррозионного разрушения материала имеет многосоставную природу. Многосоставность процессов коррозии до сих пор оставляет вопрос: а какие факторы в большей степени оказывают влияние на данные процессы. В литературных источниках в качестве основного коррозионно-определяющего фактора указывают размеры зеренной структуры. Однако кроме размеров зерен на коррозию влияет и соответствующий им фактор разнозернистости, который характеризует дисперсность системы в целом. Поэтому дифференциация факторов, влияющих на протекание коррозионных процессов, остается актуальной проблемой. Цель работы: проанализировать возможность применения фактора разнозернистости в качестве диагностического параметра для определения скорости коррозионного разрушения конструкционной стали. В работе исследованы термообработанные образцы стали 15ХСНД, 09Г2С и Ст3, изготовленные из листового проката. Методы исследования. Для исследования сталей 15ХСНД, 09Г2С и Ст3 в работе применялись: растровый электронный и оптический микроскоп – для изучения зеренной структуры и межзеренных границ; программный пакет SIAMS 700 – для нахождения границ и среднестатистических данных зеренной структуры; портативный рентгенофлюорисцентный химический анализатор – для определения химического состава исследуемых образцов; лабораторные весы с погрешностью измерения 0,001 гр – для измерения массы образцов. Результаты и обсуждения. Установлено, что для скорости коррозии конструкционных сталей и фактора разнозернистости наблюдается единая удовлетворительная линейная корреляционная зависимость, которая может быть использована для предсказания коррозионно-опасных состояний конструкций. Замечено, что выпадение некоторых значений из общей регрессионной кривой могут быть связаны с процессами уменьшения искажений в кристаллические решетки стали при определенной термической обработке. Выраженность этих процессов для рассматриваемых сталей может быть различной из-за наличия в их составе различного количества легирующих элементов.

Об авторах

Р. А. Соколов

Email: falcon.rs@mail.ru
Тюменский индустриальный университет, ул. Володарского, 38, г. Тюмень, 625000, Россия, falcon.rs@mail.ru

В. Ф. Новиков

Email: novikovvf@tyuiu.ru
доктор физ.-мат. наук, профессор, Тюменский индустриальный университет, ул. Володарского, 38, г. Тюмень, 625000, Россия, novikovvf@tyuiu.ru

К. Р. Муратов

Email: muratows@mail.ru
канд. техн.наук, Тюменский индустриальный университет, ул. Володарского, 38, г. Тюмень, 625000, Россия, muratows@mail.ru

А. Н. Венедиктов

Email: annattoliy@gmail.com
канд. техн. наук, Тюменский индустриальный университет, ул. Володарского, 38, г. Тюмень, 625000, Россия, annattoliy@gmail.com

Список литературы

  1. Малахов А.И., Жуков А.П. Основы материаловедения и теория коррозии. – М.: Высшая школа, 1989. – 516 с.
  2. Коррозия резервуаров для хранения нефти и нефтепродуктов / Д. Нестеров, М. Сидорчук, В. Миллионщиков, Т. Беликова, Н. Ястребова // ТехНадзор. – 2015. – № 11 (108). – С. 540–541.
  3. Nalli K. Corrosion and its mitigation in the oil and gas industry. An overview // PetroMin Pipeliner Report. – 2010. – January–March. – P. 10–16.
  4. Коллакот Р.А. Диагностика повреждений. – М.: Мир,1989. – 512 с.
  5. Жук Н.П. Курс коррозии и защиты металлов. – М.: Металлургия, 1976. – 472 с.
  6. Intelligent coatings for corrosion control / ed. by A. Tiwari, L. Hihara, J. Rawlins. – Amsterdam: Butterworth-Heinemann, 2014. – 746 p. – ISBN 9780124114678.
  7. Polyanchukov V.G. Modern corrosion monitoring of complex systems in acid media – the bridge into the 21st century // Werkstoffe und Korrosion. – 2001. – Vol. 52, N 2. – P. 117–123.
  8. Application of the multichannel electrode method to monitoring of corrosion of steel in an artificial crevice / A. Naganuma, K. Fushimi, K. Azumi, H. Habazaki, H. Konno // Corrosion Science. – 2010. – Vol. 52, N 4. – P. 1179–1186. – doi: 10.1016/j.corsci.2010.01.005.
  9. Introduction to corrosion monitoring // Metal Samples: Corrosion Monitoring Systems. – Munford, AL, 2013. – URL: www.alspi.com/introduction.htm (accessed: 18.08.2020).
  10. Steel bar corrosion monitoring by potentiostatic pulse method / L. Kong, G. Qiao, T. Zhang, G. Song // Advanced Materials Research. – 2011. – Vol. 163–167. – P. 2941–2944. – doi: 10.4028/ href='www.scientific.net/AMR.163-167.2941' target='_blank'>www.scientific.net/AMR.163-167.2941.
  11. Новиков В.Ф., Нерадовский Д.Ф., Соколов Р.А. Использование квазистатических петель магнитного гистерезиса для контроля структуры стали // Вестник ПНИПУ. Машиностроение, материаловедение. – 2016. – Т. 18, № 2. – С. 38–49. – DOI: 10/15593/2224-9877/2016.2.03.
  12. Помазова А.В., Панова Т.В., Геринг Г.И. Роль факторов формы зеренной структуры в электрохимической коррозии котельных труб, изготовленных из углеродистой стали 20 // Практика противокоррозионной защиты. – 2013. – № 3 (69). – С. 68–71.
  13. A technique for predicting steel corrosion resistance / V.F. Novikov, R.A. Sokolov, D.F. Neradovskiy, K.R. Muratov // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – 2018. – Vol. 289. – P. 1–6. – doi: 10.1088/1757-899X/289/1/012013.
  14. Li Y., Wang F.G., Liu G. Grain size effect on the electrochemical corrosion behavior of surface nanocrystallized low-carbon steel // Corrosion. – 2004. – Vol. 60, N 10. – P. 891–896. – doi: 10.5006/1.3287822.
  15. The effect of the structure-phase state of iron-cementite nanocomposites on local activation processes / A.V. Syugaev, S.F. Lomaeva, S.M. Reshetnikov, A.S. Shuravin, E.V. Sharafeeva, D.V. Surnin // Protection of Metals. – 2008. – Vol. 44, N 4. – P. 395–399. – doi: 10.1134/S0033173208040097.
  16. ГОСТ 5639–82. Стали и сплавы. Методы выявления и определения величины зерна: введ. 1983–01–01. – М.: Изд-во стандартов, 2003. – 45 с.
  17. Лезинская Е.Я. Методы оценки структурной неоднородности металла труб оболочек ТВЭЛ и чехлов ТВС из коррозионно-стойких сталей и сплавов // Вопросы атомной науки и техники. Серия: Физика радиационных повреждений и радиационное материаловедение. –2003. – Вып. 3. – С. 108–112.
  18. Лезинская Е.Я., Клюев Д.Ю., Николаенко Ю.Н. Новый метод оценки разнозернистости структуры труб из нержавеющих сталей и сплавов // Теория и практика металлургии. – 2012. – № 1. – С. 68–73.
  19. Гроховский В.И. Возможности цифровой микроскопии в металлографии // Цифровая микроскопия: материалы школы семинара. – Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2001. – Ч. 1. – С. 18–20.
  20. ГОСТ 9.008–85. ЕСЗКС. Металлы и сплавы. Методы определения показателей коррозии и коррозионной стойкости. – М.: Изд-во стандартов, 2004. – 44 с.
  21. Influence of surface treatment of construction steels on determination of internal stresses and grain sizes using X-ray diffractometry method / R.A. Sokolov, V.F. Novikov, K.R. Muratov, A.N. Venediktov // Materials Today: Proceedings. – 2019. – Vol. 19, pt. 5. – P. 2584–2585. – doi: 10.1016/j.matpr.2019.09.015.
  22. Счастливцев В.М., Мирзаев Д.А., Яковлева И.Л. Структура термически обработанной стали. – М.: Металлургия, 1994. – 288 с.
  23. Callister W.D. Materials science and engineering: an introduction. – 6th ed. – Hoboken, NJ: Wiley, 2020. – 848 p. – ISBN 978-0471135760.
  24. Горелик С.С. Рекристаллизация металлов и сплавов. – М.: Металлургия, 1978. – 568 с.
  25. Phase and structural transformations in low-carbon martensitic steels / L.M. Kleiner, D.M. Larinin, L.V. Spivak, A.A. Shatsov // The Physics of Metals and Metallography. – 2009. – Vol. 108. – P. 153–160. – doi: 10.1134/S0031918X09080080.
  26. Влияние зернограничных сегрегаций на температуры мартенситного превращения в бикристаллах NiTi / Р.И. Бабичева, А.С. Семенов, С.В. Дмитриев, К. Жоу // Письма о материалах. – 2019. – Т. 9, № 2. – С. 162–167. – doi: 10.22226/2410-3535-2019-2-162-167.
  27. Wollenberger H.J. Point defects // Physical Metallurgy. / ed. by R.W. Cahn, P. Haasen. – Amsterdam: Elsevier, 1996. – Vol. 2. – P. 1621–1721. – doi: 10.1016/B978-044489875-3/50023-5.
  28. Rohrer G.S. Structure and bonding in crystalline materials. – Cambridge; New York: Cambridge University Press, 2004. – 552 p. – doi: 10.1017/CBO9780511816116. – ISBN 9780511816116.
  29. Новиков И.И. Дефекты кристаллического строения металлов. – М: Металлургия, 1975. – 208 с.
  30. Gao F., Heinisch H., Kurtz R.J. Diffusion of He interstitials in grain boundaries in α-Fe // Journal of Nuclear Materials. – 2006. – Vol. 351. – P. 133–140. – doi: 10.1016/j.jnucmat.2006.02.015.
  31. Hart E.W. On the role of dislocations in bulk diffusion // Acta Metallurgica. – 1957. – Vol. 5, iss. 10. – P. 597. – doi: 10.1016/0001-6160(57)90127-X.
  32. Courtney Т.Н. Mechanical behavior of materials. – Singapore: McGraw Hill, 2000. – 752 p. – ISBN 978-1577664253.
  33. Study of defect evolution by TEM with in situ ion irradiation and coordinated modeling / M. Li, M.A. Kirk, P.M. Baldo, D. Xu, B.D. Wirth // Philosophical Magazine. – 2012. – Vol. 92. – P. 2048–2078. – doi: 10.1080/14786435.2012.662601.
  34. Noyan I.C., Cohen J.B. Residual stress – measurement by diffraction and interpretation. – New York: Springer-Verlag, 1987. – 285 p. – ISBN 978-1-4613-9570-6.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».