Super Hydrophobization of the Surface of Aluminum Alloy with Organic Acids to Protect Against Atmospheric Corrosion

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

The possibility is considered of obtaining superhydrophobic (SHP) protective films on surfaces of aluminum alloy D16. It is shown that laser treatment of the alloy and its subsequent modification in solutions of carboxylic and phosphonic acids results in superhydrophobization of its surface. The protective ability of the SHP coatings is determined from polarization measurements and corrosion tests in a salt spray chamber and an urban atmosphere. Electrochemical testing of samples of D16 alloy in a sodium chloride solution shows that SHP films effectively prevent its local depassivation. It is established that SHP films formed from solutions of octadecylphosphonic and stearic acids effectively prevent alloy corrosion under atmospheric conditions.

Авторлар туралы

A. Semiletov

Frumkin Institute of Physical Chemistry and Electrochemistry, Russian Academy of Sciences

Email: semal1990@mail.ru
119071, Moscow, Russia

A. Kudelina

Frumkin Institute of Physical Chemistry and Electrochemistry, Russian Academy of Sciences; Mendeleev University of Chemical Technology

Email: semal1990@mail.ru
119071, Moscow, Russia; 125047, Moscow, Russia

Yu. Kuznetsov

Frumkin Institute of Physical Chemistry and Electrochemistry, Russian Academy of Sciences

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: semal1990@mail.ru
119071, Moscow, Russia

Әдебиет тізімі

  1. Михайлов А.А., Панченко Ю.М., Кузнецов Ю.И. Атмосферная коррозия и защита металлов. Тамбов: Изд-во Першина Р.В., 2016. 555 с.
  2. Xhanari Kl., Finsgar M. // Arab. J. Chem. 2019. V. 12. № 8. P. 4646.
  3. Zhang D., Wang L., Qian H. et al. // J. Coat. Technol. Res. 2016. V. 13. P. 11.
  4. Ellinas K., Dimitrakellis P., Sarkiris P. et al. // Processes. 2021. V. 9. P. 666.
  5. Liu X., Wang P., Zhang D. et al. // ACS Appl. Mater. Interfaces. 2021. V. 13. P. 25438.
  6. Boinovich L.B., Emelyanenko A.M. // Russ. Chem. Rev. 2008. V. 77. № 7. P. 583.
  7. Wankhede R.G., Morey S., Khanna A. et al. // Appl. Surf. Sci. 2013. V. 283. P. 1051.
  8. El Fouhaili B., Ibrahim A., Dietlin C. et al. // Prog. Org. Coat. 2019. V. 137. P. 105293.
  9. Sun J., LiY., Liu G. et al. // Langmuir. 2020. V. 36. P. 9952.
  10. Wang F., Guo Z. // J. Alloys Compd. 2018. V. 767. P. 382.
  11. Boinovich L.B., Modin E.B., Sayfutdinova A.R. et al. // ACS Nano. 2017. V. 11. P. 10113.
  12. Trdan U., Sano T., Klobcar D. et al. // Corr. Sci. 2018. V. 143. P. 46.
  13. Li X., Zhang Q., Guo Z. et al. // Appl. Surf. Sci. 2015. V. 342. P. 76.
  14. Li X., Zhang L., Shi T. et al. // Mat. Corr. 2019. V. 70. P. 558.
  15. Zheng S.L., Li C., Fu Q.T. et al. // Surf. Coat. Technol. 2015. V. 276. P. 341.
  16. Zheng S., Li C., Fu Q. et al. // Mater. Des. 2016. V. 93. P. 261.
  17. Xiang T., Han Y., Guo Z. et al. // ACS Sustain. Chem. Eng. 2018. V. 6. P. 5598.
  18. Lei Z.L., Tian Z., Chen X. et al. // Surf. Coat. Technol. 2019. V. 361. P. 249.
  19. Bharti V.K., Giri A., Kumar K. et al. // An Environ Sci Toxicol. 2017. V. 2. № 1. P. 21.
  20. Semiletov A.M., Chirkunov A.A., Kuznetsov Yu.I. // Mat. Corr. 2020. V. 71. № 1. P. 77.
  21. He T., Wanga Y., Zhang Y. et al. // Corr. Sci. 2009. V. 51. P. 1757.
  22. Zang D., Zhu R., Zhang W. et al. // Ibid. 2014. V. 83. P. 86.
  23. Attavar S., Diwekar M., Linford M.R. et al. // Appl. Surf. Sci. 2010. V. 256. № 23. P. 7146.
  24. Zhao R., Rupper P., Gaan S. // Coatings 2017. V. 7. P. 133.
  25. Luschtinetz R., Oliveira A., Duarte H.A. // J. In. Gen. Chem. 2010. V. 636. P. 1506.
  26. Telegdi J. // Int. J. Corros. Scale Inhib. 2016. V. 5. № 2. P. 183.
  27. Felhosi I., Kalman E. // Corros. Sci. 2005. V. 47. № 3. P. 695.
  28. Aramaki K., Shimura T. // Ibid. 2004. V. 46. P. 313.
  29. Costa J.M., Mercer A.D. Progress in the understanding and prevention of corrosion. London: Institute of Materials, 1993. 844 p.
  30. McCrackin F.L. Fortran program for analisis of ellipsometer measurements // NBS Technical Note 479. National Bureau of Standards. 1969. P. 79.
  31. Hanch C., Leo A. Substituent constants for correlation analysis in chemistry and biology. New York: Wiley-Interscience, 1979. 339 p.

© А.М. Семилетов, А.А. Куделина, Ю.И. Кузнецов, 2023

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».