Атомальный силовой микроскоп изображение пористого оксида никеля, образованного в процессе повторного осаждения растворения. Кредит: Национальная лаборатория Лоуренса Ливермора
Вы видели сцену фильма: полуразрушенные небоскребы, рухнувшие мосты и пустые, похожие на оболочку автомобили в постсокалиптическом городе. В то время как Голливуд представляет вымышленные причины для этого распада, на самом деле виновник гораздо более обыден: коррозия.
Коррозия стоит триллионы долларов во всем мире, причем до 3% ВВП США потрачено на неудачные материалы. Новое исследование от Лоуренса Ливерморской национальной лаборатории (LLNL) направлено на решение этой проблемы, предсказав неудачу и информируя о разработке лучших материалов впереди. Выводы есть опубликовано в журнале Природная связьПолем
«Наши нынешние знания о коррозии основаны на исторических данных известных и хорошо охарактеризованных композиций и обработки металлов»,-сказал ученый LLNL и автор Брэндон Вуд. «Как только вы вообще измените композицию или измените способ обработки материалов, все ставки выключены».
Используя новую технику, которая использует расширенное кинетическое моделирование, команда смоделировала процессы коррозии как с скоростью, так и точностью, и определила влияние условий работы и состава материала.
Исследователи сосредоточили свои усилия по моделированию на естественной защитной оксидной пленке, которая образуется на металлах. Этот фильм имеет решающее значение для поддержания металла. Если он растворяется или переломы, или если он становится проницаемым для атаки, коррозия ползуется.

Рабочий процесс моделирования-эксперимента для эволюции оксида поверхности на сплавах Ni/Cr. Кредит: Природная связь (2025). Doi: 10.1038/s41467-024-54627-x
Бывший постдокторский исследователь LLNL Penghao Siao, в настоящее время в Университете Далхаузи, разработал многомасштабное моделирование, которое отражает то, как оксид растет, растворяет и изменяет состав с течением времени в ответ на такие факторы окружающей среды, как рН и напряжение. Поскольку этот подход слишком громоздкий, чтобы развернуть для каждого материала и среды, команда обучала модель, вдохновленную машинным обучением, чтобы предсказать, когда и почему происходит коррозия.
С этой структурой авторы изучили три режима напряжения. В то время как среда с высоким и низким напряжением хорошо изучена и понята, промежуточный режим был немного загадкой.
«До сих пор никто не мог объяснить, что именно происходит в этом режиме», — сказал ученый LLNL Крис Орме, который был экспериментальным лидером по проекту. «Мы показали, что существует конкуренция между двумя процессами: растворение и повторное осаждение. Когда молекулы покидают поверхность, смешивают и перераспределяют, оксид выглядит совершенно иначе».
В то время как напряжение может быть применено непосредственно в некоторых системах, таких как батареи, такое же явление удивительно вездесущ в других контекстах.
«Постановка определенных металлов близко друг к другу создает своего рода микробаттер, которая может стимулировать коррозию», — сказал Вуд. «Например, это была проблема в создании кораблей и мостов. Наша модель в принципе может учитывать такие эффекты, а также достаточно гибкая, чтобы рассмотреть взаимодействие между коррозионной средой и составом базового металла».
Это всего лишь один пример сценария, в котором эта модель может быть полезна. Собирая наше понимание коррозии и разработки прогнозирующих инструментов, это исследование прокладывает путь для разработки материалов, которые могут противостоять испытанию времени.
Больше информации:
Пенгао Сяо и др. Природная связь (2025). Doi: 10.1038/s41467-024-54627-x
Цитирование: Разрушение коррозии для прогнозирования сбоя и проектирования более сильных материалов (2025, 3 марта). Получено 4 марта 2025 г.
Этот документ подлежит авторским правам. Помимо каких -либо справедливых сделок с целью частного исследования или исследования, никакая часть не может быть воспроизведена без письменного разрешения. Контент предоставляется только для информационных целей.