Um estudo sobre o efeito sinérgico de íons cloreto e sulfato na corrosão do cobre usando ruído eletroquímico em células assimétricas

Scientific Reports volume 12, Número do artigo: 14384 (2022) Citar este artigo

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O estudo atual inclui um exame sistemático da corrosão do cobre inicialmente em cada uma das soluções de NaCl e Na2SO4 separadamente e depois na solução de mistura de íons Cl− e SO42− como íons agressivos. Sinais de ruído de corrente eletroquímica (ECN) resultantes de células assimétricas (Asy) e simétricas (Sym) foram interpretados usando transformada de ondaleta (WT) juntamente com procedimentos estatísticos. Os sinais foram analisados ​​e a decomposição de cada sinal foi realizada em 8 cristais. Em seguida, o desvio padrão de cada cristal foi ilustrado com gráficos de desvio padrão de sinal parcial (SDPS). Os eletrodos Asy aumentaram a detecção de pitting no cobre em comparação com os Sym, indicando maior eficiência dos eletrodos Asy. Eletrodos de cobre assimétricos foram estudados usando gráficos SDPS em diferentes temperaturas (40, 60 e 80 °C). Finalmente, para entender parcialmente o efeito dos íons Cl− e SO42− na corrosão do cobre, a estabilização dos cátions Cu2+ pelos íons Cl− e SO42− em soluções aquosas foi modelada por cálculos DFT. Os resultados derivados estão de acordo com os dados experimentais.

A corrosão inclui processos naturais através dos quais ocorre a oxidação eletroquímica de metais em diferentes compostos, como íons e oxidantes1. A resistência à corrosão de alguns materiais também é reduzida por vários íons corrosivos2. A corrosão por pites é um tipo de corrosão localizada que gera pequenos orifícios na superfície dos metais, que podem ocorrer devido a íons agressivos, incluindo íons cloreto, sulfato, nitrato, etc.3. Diferentes indústrias utilizam o cobre e suas ligas por apresentarem ótimas características tanto mecânicas quanto térmicas. Eletrônicos, encanamentos, fios de transmissão e trocadores de calor são exemplos de áreas em que esses metais são utilizados4,5,6. Uma camada de óxido formada na superfície do cobre na presença de oxigênio apresenta resistência à corrosão7,8,9. No entanto, restrições na proteção e suscetibilidade a várias corrosões, incluindo uniforme e pitting sob espécies corrosivas específicas, são alguns problemas com o óxido de cobre10,11,12. Além disso, o processo de corrosão do cobre é acompanhado por ativação térmica em que a cinética de dissolução do cobre aumenta devido ao aumento da temperatura, e a estabilidade do óxido de cobre depende das variações de temperatura13.

Aplicações de ruído eletroquímico (EN) em indústrias, particularmente em lidar com corrosão remota, bem como o exame online do tipo de corrosão, são um tópico interessante entre pesquisadores e estudiosos de diferentes áreas14,15,16,17,18. Há uma destruição considerável na corrosão por pite, que é um evento rápido e repentino. Também é difícil medir esses tipos de corrosão. A corrosão é uma carga geradora que causa transientes naturais de potencial e corrente, que as medições de EN podem reconhecer tais transientes impulsivos, chamados de sinais16,19. A análise EN é realizada através de duas abordagens principais, incluindo as técnicas estatísticas e espectrais. Vários parâmetros, como desvio padrão, assimetria e curtose, podem ser calculados por análises estatísticas. O primeiro indica as atividades eletroquímicas na superfície dos eletrodos. O segundo mede a simetria em relação à média e o último mostra a distribuição de pico ou plana. A abordagem estatística requer pré-tratamentos antes de analisar os dados, devido ao desvio DC e estado não estacionário20,21,22,23,24,25,26,27. Em condições ideais, a identificação do tipo e intensidade da corrosão deve ser realizada por meio de procedimentos de análise de dados que não necessitem de condições estacionárias ou lineares, mas que apresentem alto potencial de distinção nos domínios do tempo e da frequência ao mesmo tempo. Nesse sentido, novas análises de tempo e frequência multi-resolução, de acordo com as wavelets, são boas alternativas para lidar com os desafios existentes de forma eficiente. As wavelets formam o principal componente da decomposição dos sinais na transformada wavelet (WT), que agem de forma semelhante às funções goniométricas com várias frequências na transformada de Fourier28,29,30,31,32.