Page 239 - Microsoft Word - Дисертація.docx

239

Одна з перших стохастичних моделей пітингової корозії

запропонована у [179], як наслідок неспроможності пояснити природу

великого розкиду даних лабораторних досліджень та реальних даних.

На основі експериментальних досліджень зародження пітингової

корозії ймовірність, λ(t), виникнення пітинга в довільний момент часу t

визначається згідно виразу:

λ ( ) tt d = − d P ( ) ( ) tPt = − d ln P ( ) t ,

де P(t) – ймовірність неушкодженості зразків в момент часу t.

Припускаючи Пуасонівський розподіл кількості пітингів на

поверхні в роботі [175] показано, що ймовірність неушкодженості

зразків P(t) в момент часу t підлягає експоненційному закону

розподілу:

P ( x,t = 0 ) exp= ( λ− ) t ,

де x – кількість пітингів на поверхні.

Стохастичні моделі пітингової корозії набули розвитку та є

предметом сучасних досліджень в силу поширеності стохастичного

підходу до аналізу пітингової корозії, а також, як наслідок, більших

можливостей для опису розвитку пітингової корозії, зокрема прогнозу

максимальної глибини пітинга в металі [161,186-189]. Оцінка

наскрізного пошкодження пітингами промислового обладнання в

процесі експлуатації є головним завданням аналізу його надійності.

Глибина корозійних пітингів залежить від швидкості корозії та часу їх

зародження. Тому виникає необхідність визначення величини

найглибшого пітинга кородуючої структури на основі обмеженої

кількості зразків, отриманої з загальної популяції корозійних пітингів.

Для цього використовуються підходи на основі розподілів