SPECTRAL ANALYSIS IN THE EVALUATION OF THE ELECTROCHEMICAL BEHAVIOR OF HIGH-ENTROPY GdTbDyHoSc AND GdTbDyHoY ALLOYS

M. Yu. Skrylnik; Скрыльник М. Ю.; P. V. Zaitceva; Зайцева П. В.; K. Yu. Shunyaev; Шуняев К. Ю.; A. A. Rempel; Ремпель А. А.

doi:10.31857/S0235010623060087

Спектральный анализ в оценке электрохимического поведения высокоэнтропийных сплавов GdTbDyHoSc и GdTbDyHoY

Авторы: Скрыльник М.Ю.¹, Зайцева П.В.¹, Шуняев К.Ю.¹, Ремпель А.А.¹
Учреждения:
1. Институт металлургии УрО РАН
Выпуск: № 6 (2023)
Страницы: 577-589
Раздел: Статьи
URL: https://journals.rcsi.science/0235-0106/article/view/162319
DOI: https://doi.org/10.31857/S0235010623060087
EDN: https://elibrary.ru/AMRIKZ
ID: 162319

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ
Доступ закрыт

Доступ предоставлен
Доступ закрыт

Только для подписчиков

Аннотация

Электрохимическое поведение неупорядоченных систем, таких как высокоэнтропийные сплавы, представляет собой стохастический случайный процесс. Для точного прогнозирования и анализа поведения таких систем в эксплуатационных условиях, наряду с классическими электрохимическими методами, необходимо применение новых вычислительных и экспериментальных методов. В данной работе на примере редкоземельных сплавов эквимолярного состава GdTbDyHoSc и GdTbDyHoY показана эффективность использования быстрого преобразования Фурье и вейвлет-анализа для оценки электрохимического поведения стохастических систем. Были измерены временны́е ряды колебания величин потенциала исследуемых образцов в 0.01 М растворе NaCl в течение 12 ч при плотностях тока от 0.2 до 0.5 мА/см². Анализ полученных временны́х рядов методом быстрого преобразования Фурье показал, что угловой коэффициент наклона логарифма спектральной плотности мощности к логарифму частоты увеличивается с ростом плотности тока. В частности, для образца GdTbDyHoY коэффициент β изменяется от –1.93 до –1.77. Для образца GdTbDyHoSc β находится в диапазоне от –1.46 до –1.35. Кроме того, использовался вейвлет-анализ для обработки временны́х рядов, полученных для обоих сплавов при плотностях тока от 0.2 до 0.5 мА/см². Для иллюстрации интенсивности процесса электрохимического растворения поверхности исследуемых сплавов были построены скалограммы полученных временны́х рядов. На основе скалограмм были рассчитаны значения глобальных спектров энергии, распределенных по частотным диапазонам, а также значения общей энергии исследуемых систем. Сплав GdTbDyHoY продемонстрировал более высокие значения общей энергии по сравнению со сплавом GdTbDyHoSc. Значение общей энергии для сплава GdTbDyHoY при увеличении плотности тока с 0.2 до 0.5 мА/см² увеличивается от 0.97 до 2.03 кВ² соответственно. Для сплава GdTbDyHoSc значение общей энергии увеличивается с 0.50 до 0.84 кВ². Установлено, что методы быстрого преобразования Фурье и вейвлет-анализа являются эффективными инструментами для понимании электрохимического поведения локально неупорядоченных химических систем, таких как высокоэнтропийные сплавы, состава GdTbDyHoSc и GdTbDyHoY, в дополнение к классическим электрохимическим методам.

Ключевые слова

электрохимия, высокоэнтропийные сплавы, временны́е ряды, электрохимический шум, спектральные методы, быстрое преобразование Фурье, вейвлет-анализ, электрохимическое растворение

Список литературы

Yeh J.W., Chen S.K., Lin S.J., Gan J.Y., Chin T.S., Shun T.T., Tsau C.H., Chang S.Y. // Adv. Eng. Mater. 2004. 6. P. 299–303. https://doi.org/10.1002/adem.200300567
Cantor B., Chang I.T.H., Knight P., Vincent A.J.B. // Mater. Sci. Eng. A. 2004. 375–377. P. 213–218. https://doi.org/10.1016/j.msea.2003.10.257
Yeh J.W., Lin S.J., Chin T.S., Gan J.Y., Chen S.K., Shun T.T., Tsau C.H., Chou S.Y. // Metall. Mater. Trans. A. 2004. 35. P. 2533–2536. https://doi.org/10.1007/s11661-006-0234-4
Zhang Y., Zuo T.T., Tang Z., Gao M.C., Dahmen K.A., Liaw P.K., Lu Z.P. // Prog. Mater. Sci. 2014. 61. P. 1–93. https://doi.org/10.1016/j.pmatsci.2013.10.001
Gao M.C. // Cham: Springer. 2016. P. 369–398. https://doi.org/10.1007/978-3-319-27013-5_11
Chen Y.Y., Duval T., Hung U.D., Yeh J.W., Shih H.C. // Corros. Sci. 2005. 47. P. 2257–2279. https://doi.org/10.1016/j.corsci.2004.11.008
Shi Y., Yang B., Liaw P.K. // Metals. 2017. 7. № 2. P. 43. https://doi.org/10.3390/met7020043
Qiu Y., Thomas S., Gibson M.A., Fraser H.L., Birbilis N. // npj Materials Degradation. 2017. 1. P. 15. https://doi.org/10.1038/s41529-017-0009-y
Упоров С.А., Эстемирова С.Х., Стерхов Е.В., Зайцева П.В., Скрыльник М.Ю., Шуняев К.Ю., Ремпель А.А. // Расплавы. 2022. № 5. С. 443–453. https://doi.org/10.31857/S0235010622050097
Ефремов А.П. Химическое сопротивление материалов: учеб. пособие. М.: Изд-во РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2004.
Экилик В.В. Теория коррозии и защиты металлов. Методическое пособие по спецкурсу. Ростов-на-Дону: Изд-во РГУ, 2004.
Fukuda T., Mizuno T. // Corros. Sci. 1996. 38. № 7. P. 1085–1091. https://doi.org/10.1016/0010-938X(96)00003-0
He L., Jiang Y., Guo Y., Wu X., Li J. // Corrosion Engineering, Science and Technology. 2016. 51. P. 187–194. https://doi.org/10.1179/1743278215Y.0000000048
Ярушкина Н.Г., Афанасьева Т.В., Перфильева И.Г. Интеллектуальный анализ временны́х рядов: учебное пособие. Ульяновск: Изд-во УлГТУ, 2010.
Дженкинс Д., Ваттс Д. Спектральный анализ и его приложение. М.: Мир, 1978.
Дьяконов В., Абраменкова И. MATLAB. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник. СПб.: Питер, 2002.
Mansfeld F., Xiao H. // J. Electrochem. Soc. 1993. 140. № 8. P. 2205. https://doi.org/10.1149/1.2220796
Legat A., Zevnik C. // Corros. Sci. 1993. 35. P. 1661–1666. https://doi.org/10.1016/0010-938X(93)90396-X
Ташлинский А.Г., Минкина Г.Л. Спектральный анализ сигналов и исследование свойств преобразования Фурье: методические указания к выполнению лабораторных работ по курсу Введение в теорию сигналов. Ульяновск: Изд-во УлГТУ, 2007.
Zhang T., Shao Y., Meng G., Wang F. // Electrochim. Acta. 2007. 53. P. 561–568. https://doi.org/10.1016/j.electacta.2007.07.014
Cheng Y.F., Luo J.L., Wilmott M. // Electrochim. Acta. 2000. 45. P. 1763–1771. https://doi.org/10.1016/S0013-4686(99)00406-5
Kovac J., Alaux C., Marrow T.J., Govekar E., Legat A. // Corros. Sci. 2010. 52. P. 2015–2025. https://doi.org/10.1016/j.corsci.2010.02.035
Воробьев В.И., Грибунин В.Г. Теория и практика вейвлет-преобразования. СПб.: ВУС, 1999.
Planinšič P., Petek A. Wavelets in Electrochemical Noise Analysis, 2007.
Астафьева Н.М. // Успехи физических наук. 1996. 166. № 11. С. 1145–1170. https://doi.org/10.3367/UFNr.0166.199611a.1145
Витязев В.В. Вейвлет анализ временны́х рядов: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та. 2001.
Wang C., Wu L., Xue F., Ma R., Etim I.N., Hao X., Dong J., Ke W. // Journal of Materials Science & Technology. 2018. 34. № 10. P. 1876–1884. https://doi.org/10.1016/j.jmst.2018.01.015