Супергидрофобизация поверхности сплава Д16 органическими кислотами и его защита от атмосферной коррозии

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Рассматривается возможность получения супергидрофобных (СГФ) защитных пленок на поверхности алюминиевого сплава Д16. Показано, что лазерная обработка сплава и его последующая модификация в растворах карбоновых и фосфоновых кислот приводит к супергидрофобизации поверхности. Защитную способность СГФ-покрытий оценивали поляризационными измерениями и коррозионными испытаниями в камере соляного тумана и в условиях городской атмосферы. Электрохимические испытания образцов сплава Д16 в растворе хлорида натрия показали, что СГФ-пленки эффективно предотвращают его локальную депассивацию. Установлено, что СГФ-пленки, сформированные из растворов октадецилфосфоновой и стеариновой кислот, эффективно предотвращают коррозию сплава в атмосферных условиях.

Об авторах

А. М. Семилетов

Институт физической химии и электрохимии им. А.Н. Фрумкина РАН

Email: semal1990@mail.ru
Россия, 119071, Москва

А. А. Куделина

Институт физической химии и электрохимии им. А.Н. Фрумкина РАН; Российский химико-технологический университет им. Д.И. Менделеева

Email: semal1990@mail.ru
Россия, 119071, Москва; Россия, 125047, Москва

Ю. И. Кузнецов

Институт физической химии и электрохимии им. А.Н. Фрумкина РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: semal1990@mail.ru
Россия, 119071, Москва

Список литературы

  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».