Ytoxiden mellan prestation och haveri
Diarienummer | |
Koordinator | Lunds universitet - Institutionen för maskinteknologi - Lunds universitet |
Bidrag från Vinnova | 4 200 000 kronor |
Projektets löptid | november 2020 - april 2024 |
Status | Avslutat |
Utlysning | Det strategiska innovationsprogrammet Metalliska material |
Ansökningsomgång | Metalliska material - Programövergripande utlysning 2020 |
Viktiga resultat som projektet gav
Projektets syfte var att accelerera utvecklingen av korrosionsbeständiga material genom avancerade prediktiva modeller. I projektet har utvecklats molekyldynamiska modeller för att simulera ytoxidlager och korrosionsförlopp, vilket förbättrat förståelsen för materialens beteende Elektrokemiska accelererade tester i en industriliknande miljö har genomförts, vilket ökar prediktiv säkerhet. Genom att integrera AI-driven bildigenkänning har projektet kunnat analysera korroderade prover med hög precision. Projektet har kommit långt mot målet att optimera materialprestanda.
Långsiktiga effekter som förväntas
Projektets genomförande har lett till framsteg inom korrosionsforskning. Utvecklade datormodeller och metoder för accelererade tester är forskning som leder till material som presterar bättre i korrosiva miljöer. AI-drivna analyser av korroderade prover har stor potential att öka förståelsen för korrosionsmekanismer. Förväntade effekter inkluderar längre livslängd för produkter och minskade underhållskostnader, vilket gynnar både industri och miljö. Projektet har således uppnått många av sina mål och skapat värdefulla insikter för framtida tillämpningar.
Upplägg och genomförande
Projektets analysstrategi har varit fokuserad på avancerade experiment och datamodellering för att förstå gropkorrosion i rostfritt stål. Genom elektrokemiska tester, synkrotronkaraktärisering och molekyldynamisk modellering har korrosionsprocessen kartlagts. AI-driven bildanalys av korrosionsprover kompletterade dessa studier, vilket möjliggjorde djupare insikter och förutsägelser av materialets hållbarhet och beteende under extrema förhållanden. Denna mångfacetterade metodik har syftat till att accelerera forskningen och leverera praktiska lösningar för industrin.