Alkoholatkorrosion: Kritische Schadensmechanismen und deren Verlauf identifiziert und beschrieben via Experiment und Modellierung (AlkoMo)
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Gegenstand dieses Projekts war die Fortsetzung des Projektes “AlkoMo”. Übergeordnetes Ziel war die experimentelle und modelltheoretische Untersuchung der Alkoholat-Korrosion an Aluminiumlegierungen in biogenen Kraftstoffblends, um das Gefährdungspotenzial gegenüber Korrosion zu beschreiben und vorhersagen zu können und damit valide Aussage zur Materialverträglichkeit relevanter Werkstoff-Kraftstoff-Kombinationen zu ermöglichen. In direktem Zusammenhang mit einer zur Emissionsminderung angestrebten Erhöhung des Ethanolanteils in Ottokraftstoffen steht das Auftreten der sogenannten Alkoholatkorrosion in zum Beispiel kraftstoffführenden Bauteilen von Fahrzeugen und der petrochemischen Industrie. Die Alkoholatkorrosion kann je nach Beanspruchungsbedingungen aufgrund von Wechselwirkungen im Korrosionssystem zu kritischem Versagen von Aluminiumkomponenten führen. Die Aktivierung des Degradationsprozesses hängt von verschiedenen Faktoren ab, welche in diesem Projekt experimentell untersucht wurden. Um die miteinander in Wechselwirkung stehenden Zusammenhänge beschreiben zu können, wurde ein Modellierungsansatz entwickelt. Dieser beleuchtet im ersten Schritt die Korrosionsinitiierung und im zweiten Schritt, basierend auf numerischen Simulationen, erlaubt er, eine Vorhersage zum Korrosionsverlauf zu treffen und kritische Prozessgrößen quantitativ zu identifizieren. Das entwickelte numerische Modell koppelt dabei die chemische Reaktionskinetik mit Werkstoffeigenschaften und den Umgebungsbedingungen.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Modelling of microstructure-dependent localized alcoholate corrosion of Al by phase-field method, EuroCorr, virtual, 2021
E. Gazenbiller, D. Hoeche, M. Zheludkevich, V. Arya, R. Reitz, T. Engler & M. Oechsner
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Phase field modelling of alcoholate pitting corrosion of Al in non-aqueous ethanol-blended fuels, EuroCorr, Berlin, 2022
E. Gazenbiller, D. Hoeche, M. Zheludkevich, V. Arya, R. Reitz & M. Oechsner
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Exploring supervised machine learning algorithms for predicting pitting corrosion damage of AA1050 exposed to ethanol-containing fuels, DigitalTotal, Hamburg, 2023
L. C. Jarren, E. Gazenbiller, V. Arya, R. Reitz, M. Oechsner, C. Feiler, M. L. Zheludkevich & D. Höche
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Numerical modelling of alcoholate pitting corrosion of AA1050 in ethanol-blended fuels, ASST, Stockholm, 2023
E. Gazenbiller, D. Hoeche, M. Zheludkevich, V. Arya, R. Reitz, T. Engler & M. Oechsner
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Evaluation of innovative microreactor for examination of alkoxide pitting corrosion and data generation for numerical transient model. Materialwissenschaft und Werkstofftechnik, 55(3), 302-313.
Arya, V.; Gazenbiller, E.; Reitz, R.; Oechsner, M. & Höche, D.
