Durability and Corrosion/es

La sostenibilidad se define como la satisfacción de las necesidades presentes sin comprometer la capacidad de las generaciones futuras para satisfacer las suyas. Sus principios se centran en reducir el desperdicio, mejorar la calidad de los procesos y productos, e implementar sistemas eficientes inspirados en los ecosistemas naturales. Durante la última década, la sostenibilidad se ha convertido en un foco crítico emergente en el campo de la ingeniería, impulsada por la necesidad de reducir el impacto ambiental, optimizar el uso de los recursos y desarrollar sistemas duraderos y eficientes en diversas industrias. Un material sostenible se define como aquel que minimiza su impacto ambiental a lo largo de su ciclo de vida, desde la extracción de la materia prima hasta el procesamiento, el uso y el eventual reciclaje o eliminación. Dichos materiales se caracterizan por su durabilidad, eficiencia en el uso de recursos, reciclabilidad y capacidad para reducir los residuos y las emisiones de gases de efecto invernadero. Desempeñan un papel importante en la solución de los desafíos ambientales, particularmente en sectores como la construcción, el transporte y la energía, donde el consumo de recursos y las emisiones son preocupaciones significativas.

La intersección entre la ciencia de la corrosión y la sostenibilidad cobra cada vez más importancia a medida que aumenta la demanda mundial de metales y materiales de ingeniería. La corrosión afecta directamente la durabilidad de estos materiales al reducir su vida útil, lo que obliga a realizar reemplazos frecuentes que implican procesos de extracción y producción que consumen mucha energía. De hecho, la corrosión desempeña un papel fundamental en la sostenibilidad, ya que provoca el agotamiento de los recursos naturales y aumenta las emisiones de carbono. Cuando los materiales se corroen, la energía invertida en su extracción, procesamiento y fabricación se desperdicia, lo que genera pérdidas financieras sustanciales e impactos ambientales perjudiciales. El desarrollo de técnicas avanzadas de control de la corrosión y de materiales más duraderos es esencial para alcanzar los objetivos de sostenibilidad. La adopción de principios de economía circular, como el marco de "reducir-reutilizar-reciclar", potencia aún más estos esfuerzos al promover el reciclaje y extender la vida útil de los materiales.

Para comprender mejor los desafíos de sostenibilidad relacionados con la corrosión, consulte «Desafíos para la comunidad científica, de ingeniería y tecnológica de la corrosión como consecuencia de la creciente demanda y el consumo de materiales: un problema de sostenibilidad», de Ingrid Milošev y John R. Scully, dos de los mejores científicos en corrosión. Su trabajo explora las implicaciones más amplias del consumo de materiales, la gestión de la corrosión y las innovaciones orientadas a la sostenibilidad [1] .

La corrosión afecta a una amplia gama de materiales metálicos, desde aceros estructurales al carbono hasta aleaciones de alto rendimiento como aceros inoxidables , aleaciones de titanio y superaleaciones. Incluso estos materiales costosos y resistentes a la corrosión son susceptibles a la degradación bajo ciertas condiciones ambientales. Además, las industrias que requieren componentes metálicos complejos y personalizados, en particular aquellas que adoptan la fabricación aditiva sostenible (FA), deben tener en cuenta los problemas de corrosión para garantizar la durabilidad a largo plazo de las piezas impresas. Asimismo, los módulos fotovoltaicos (FV), ampliamente considerados una fuente de energía sostenible, también son propensos a la degradación relacionada con la corrosión, especialmente los paneles solares flexibles utilizados en entornos marinos, donde la exposición al agua salada acelera el deterioro del material.

Por lo tanto, el control de la corrosión es fundamental. Para ello, se pueden emplear diversas prácticas, como la inspección, la protección y la predicción de la corrosión, las cuales se detallan en las siguientes subsecciones.

Las técnicas electroquímicas, como la polarización potenciodinámica y la espectroscopia de impedancia electroquímica (EIS), se utilizan ampliamente para evaluar el comportamiento frente a la corrosión. Estos métodos proporcionan información sobre la cinética de la corrosión, la estabilidad de la película pasiva y las reacciones electroquímicas en la superficie del metal. Las pruebas aceleradas, como las de niebla salina y las de corrosión por exposición cíclica, simulan entornos agresivos para predecir la durabilidad del material. Para comparar la resistencia a la corrosión de componentes metálicos, incluidas las piezas fabricadas mediante manufactura aditiva (AM), se utilizan comúnmente la polarización potenciodinámica y la EIS. En cambio, para los módulos fotovoltaicos (PV), las pruebas de niebla salina cíclica se aplican ampliamente para evaluar su durabilidad en entornos corrosivos. Existen estándares bien establecidos para cada una de estas evaluaciones, según el propósito, el tipo de muestra y las condiciones ambientales.

• Polarización potenciodinámica – Normas más conocidas: ASTM G5 , ASTM G61 , ASTM G59
• Módulos fotovoltaicos – Normas pertinentes: IEC 61701 , IEC 60068-2-52

Los métodos de protección contra la corrosión son esenciales para prolongar la vida útil de los materiales metálicos, reduciendo su susceptibilidad a la degradación ambiental. Se utilizan diferentes enfoques según el material, el entorno y la aplicación. A continuación, se presentan algunas estrategias comunes de protección contra la corrosión.

• Protección catódica: Esta técnica previene la corrosión al convertir la superficie metálica en un cátodo dentro de una celda electroquímica. Se aplica comúnmente en tuberías subterráneas, estructuras marinas y tanques de almacenamiento mediante ánodos de sacrificio (protección galvánica) o sistemas de corriente impresa.
• Protección anódica: Este método aplica una pequeña corriente anódica para mantener el metal en estado pasivo, reduciendo significativamente la corrosión. Se utiliza principalmente para metales altamente resistentes a la corrosión, como el acero inoxidable, en entornos agresivos como las industrias de procesamiento químico.
• Recubrimientos orgánicos: Los recubrimientos a base de epoxi actúan como una capa protectora que impide que la humedad, el oxígeno y los iones corrosivos lleguen a la superficie metálica. Se utilizan ampliamente en aplicaciones marinas, automotrices e industriales debido a su excelente adherencia y resistencia química.
• Anodizado: El anodizado es un proceso electroquímico que mejora la resistencia a la corrosión, la dureza superficial y la resistencia al desgaste de los metales mediante la formación de una capa de óxido controlada. Es particularmente eficaz para el aluminio y el titanio, lo que lo convierte en un método ampliamente utilizado en aplicaciones aeroespaciales, biomédicas e industriales. En el caso del titanio, el anodizado no solo mejora la protección contra la corrosión, sino que también permite la personalización del color y una mayor biocompatibilidad, lo que lo hace valioso para implantes médicos y componentes aeroespaciales. El espesor y las propiedades de la capa anodizada se pueden ajustar modificando la composición del electrolito, el voltaje y la duración del proceso, lo que garantiza un rendimiento óptimo para aplicaciones específicas.

La predicción de la corrosión es crucial para evaluar la longevidad de los materiales y prevenir fallas inesperadas en diversas industrias. Los métodos de simulación avanzados, como los que utilizan COMSOL Multiphysics , permiten modelar los procesos de corrosión mediante la resolución de ecuaciones electroquímicas y de transporte de masa, lo que posibilita la predicción de las tasas de corrosión, el ataque localizado y los efectos ambientales en diferentes materiales. Además, el aprendizaje automático (ML) se está consolidando como una herramienta poderosa para la predicción de la corrosión, ya que analiza grandes conjuntos de datos de estudios experimentales y de campo para identificar patrones y pronosticar el comportamiento de la corrosión en diversas condiciones. Los modelos de ML pueden integrar datos de sensores en tiempo real, parámetros ambientales y propiedades de los materiales para mejorar la precisión en la evaluación del riesgo de corrosión, ofreciendo un enfoque más proactivo y basado en datos para la gestión de la corrosión.

Los siguientes ejemplos de investigación se centran en estudios de corrosión que abordan los desafíos de la sostenibilidad y la durabilidad de los materiales.

Las aleaciones de titanio son conocidas por su resistencia a la corrosión; sin embargo, siguen siendo susceptibles a la corrosión localizada en entornos agresivos. Este estudio evaluó las propiedades de corrosión de piezas de titanio fabricadas mediante manufactura aditiva (MA), que rara vez se utilizan en su estado original debido a su elevada rugosidad superficial. La mayoría de las piezas MA requieren tratamientos superficiales para mejorar su rendimiento, y el electropulido es una de las opciones más eficaces, especialmente para geometrías complejas e inaccesibles que no pueden tratarse con métodos mecánicos. Sin embargo, los tratamientos electroquímicos y químicos convencionales para aleaciones de titanio suelen basarse en ácido fluorhídrico, lo que plantea importantes problemas medioambientales y de seguridad. Esta investigación exploró un electrolito a base de etilenglicol como alternativa más ecológica. Además, se optimizaron las condiciones de tratamiento mediante la incorporación de una etapa de anodización para mejorar aún más la rugosidad superficial y la resistencia a la corrosión. Este estudio se ha publicado como artículo de acceso abierto y proporciona una referencia para la selección de métodos de tratamiento sostenibles que mejoran la resistencia a la corrosión de las superficies de aleaciones de titanio MA.

Aunque existen algunos métodos no destructivos para el análisis de la corrosión, la mayoría de las técnicas convencionales son destructivas, requieren mucho tiempo y análisis manual. Sin embargo, numerosas bases de datos valiosas contienen parámetros de comportamiento de la corrosión para entornos y condiciones de exposición específicos. Mediante técnicas de aprendizaje automático (ML), estas bases de datos pueden utilizarse para entrenar modelos que predigan el comportamiento de la corrosión en diferentes condiciones y materiales, reduciendo la necesidad de pruebas adicionales y el consumo de recursos. Estas investigaciones utilizaron específicamente la base de datos de un fabricante de acero, que contiene datos de comportamiento de la corrosión para diversos aceros en entornos ácidos y básicos. Al entrenar modelos de ML con este conjunto de datos, se predijo el comportamiento de la corrosión de los aceros inoxidables con una precisión superior al 90 %. Además, el modelo propuesto se generalizó para funcionar incluso cuando no se disponía de información detallada sobre el entorno expuesto o la composición elemental exacta del acero inoxidable. El estudio reveló que, incluso con datos básicos como las concentraciones de hidrógeno y sulfuro en el entorno corrosivo y la suma de los elementos de aleación, se podía predecir con precisión hasta el 77,8 % del comportamiento de la corrosión. El código y el conjunto de datos relacionados con estos trabajos están disponibles públicamente en GitHub para futuras investigaciones y aplicaciones.