Projektleiter @ CEST: Univ. Prof. Dr. Markus Valtiner

Kurzfassung:

Die Degradation von Metallen durch (elektrochemische) Korrosion ist in vielen technischen Bereichen (Luft- und Raumfahrt, Automobilbau, Infrastruktur usw.) allgegenwärtig, und Vorhersage, Vorbeugung und Instandhaltung sind kostspielig, wenn auch notwendig, um größere Ausfälle zu vermeiden. Es ist aber schwierig, Korrosionsprozesse frühzeitig und vorausschauend zu erkennen, da die vielfältigen Umwelt- und Mikrostrukturbedingungen sowohl die Thermodynamik als auch die Kinetik bestimmen können. In diesem Projekt versuchen wir, die Korrosionsmechanismen von technischen Legierungen (z. B. Aluminiumlegierungen, Stähle usw.) mit einem neuartigen Echtzeit- und Multisensorik-Ansatz zu verstehen, der verschiedene Erkennungs- und Charakterisierungstechniken (elektrochemische Charakterisierung, Schallemission, optische Mikroskopie und ICP-MS) umfasst. Darüber hinaus wenden wir Algorithmen des maschinellen Lernens an, um spezifische und/oder wiederkehrende Muster in den gesammelten Daten zu identifizieren und zu erkennen, was schließlich zu zuverlässigeren und langfristigen Vorhersagen über den Gesamtzustand der Korrosion führen wird.