The prediction of pitting accumulation on turbine blades and disks is of particular importance to predict localized corrosion damages in low pressure (LP) steam turbines. Damage Function Analysis (DFA) and Deterministic Extreme Value Statistics (DEVS) have been employed to predict the pitting damage on AISI Type 403 stainless steel (SS) blade alloy and ASTM A470/471 disk steel in simulated LP steam turbine environments within the phase transition zone. The passivity properties of Type 403 SS and A470/471 steel in the passive regions, including defect type, defect concentration in the barrier film, barrier film thickness, and the steady-state current density, agree with the predictions of the Point Defect Model (PDM) for an n-type semiconductor. Optimization of the PDM based impedance model on the experimental electrochemical impedance data has yielded a set of parameter values that can be used to predict the barrier film growth on Type 403 SS in deaerated borate buffer solution (<italic> pH</italic> = 8.2) at ambient temperature. Experimental relationships between the breakdown potential and chloride activity, <italic>pH</italic>, temperature, and potential scan rate have demonstrated the applicability of the PDM for describing passivity breakdown on Type 403 SS and A470/471 steel. The obtained parameter values were used to calculate the breakdown potential, induction time, and their distributions, via the PDM, which represents the first quantitative characterization of the passivity breakdown behavior on Type 403 SS. Pitting damage functions for Type 403 SS have been experimentally determined for the first time. However, low pit density on A470/471 steel led to insufficient pit numbers on the 1.27 cm<super>2</super> surface for the effective determination of damage functions. DEVS has been demonstrated by predicting the average maximum pit depth for 750 hours from short-term (24 hours and 240 hours) maximum pit depth data on Type 403 SS in deaerated buffer solution with 0.10 M NaCl at an applied potential of 0.090 V<sub>SCE</sub> and on A470/471 steel in the solution with 0.028 M NaCl at 0.058 V<sub>SCE</sub>. To the author's knowledge, the work reported in this dissertation represents the first instance in which DEVS has been used to predict the accumulation of pitting damage on LP steam turbine alloys, thereby heralding a new era in the prediction of corrosion damage in these systems.
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这本书的厚重感仿佛能从书名中渗透出来,它散发着一种严谨的、近乎教科书般的学术气息。我推测,内容必然是建立在大量的实验数据和详尽的理论推导之上的,绝不是那种泛泛而谈的综述性文献。对于那些需要深入理解材料在特定工作环境下(可能是高温、高湿或特定化学介质中)的退化规律的研究人员来说,这本书简直就是一座宝库。特别是“损伤函数”这个概念,它意味着作者不仅描述了点蚀的现象,更试图将其数学化、可预测化。这需要对断裂力学、腐蚀动力学以及合金微观结构有极其深刻的理解。我特别期待看到章节中对不同应力水平或环境参数下,损伤累积速率是如何变化的讨论,这对于建立寿命预测模型至关重要。如果书中包含了大量的图表和拟合曲线,那无疑会大大增强其说服力,让原本抽象的材料失效过程变得具体可感。
评分这本书的取向非常明确,目标用户是那些肩负着设备安全和长期可靠性责任的专业人士。它承诺要“确定”损伤函数,这暗示着作者可能已经完成了一项开创性的工作,即把过去可能依赖于经验判断的腐蚀损伤评估,提升到了一个基于量化模型的科学水平。这种对量化的执着,往往意味着书中充斥着大量的实验细节、参数调整和敏感性分析。我设想,读者在翻阅这本书时,可能正在为一台即将进行大修的燃气轮机寻找最保守或最准确的维修时间窗,而这本书提供的损伤模型,就是他们决策的基石。这种直接关联到实际运行安全和经济效益的著作,其分量是不可估量的,它代表着材料科学从基础研究向工程应用转化的关键一步。
评分坦白说,光看书名,我就能想象出这本书的受众群体是多么的小众且专业。这绝不是咖啡桌上的装饰品,而是车间和实验室里被翻得油光锃亮的参考资料。它似乎聚焦于解决一个高度工程化的问题:如何量化由点蚀引起的强度损失,从而确保关键部件(如涡轮叶片和磁盘)的安全裕度。这种精确性要求作者必须对测试条件的控制有近乎苛刻的要求,例如模拟工况的温度、压力、介质纯度等都需要被细致地记录和分析。我猜测,书中关于“损伤函数”的构建过程,可能涉及复杂的非线性回归分析,试图找到一个能够跨越材料类型差异,或者至少能区分出这两种关键合金特性的通用描述框架。能在一本书中系统地解决两种重要合金的点蚀损伤评估问题,本身就体现了作者工作的广度和深度。
评分这本书散发出的那种“硬核”气息,让人立刻联想到精密仪器的校准和高风险项目的质量控制。它不是在讨论“点蚀是什么”,而是在解决“点蚀会造成多大损失,我们该如何计算它”这一工程痛点。对于材料工程师而言,最关心的莫过于材料的性能衰减曲线,而这本书似乎正是试图提供这样一套经过验证的“衰减曲线”的数学模型。我个人非常好奇,作者在“确定”这些函数时,是否考虑了制造工艺对初始表面状态的影响?因为点蚀的萌生往往与表面粗糙度或残余应力密切相关。如果书中能有一部分内容探讨如何将制造过程中的变量纳入损伤函数的初始条件,那就太完美了。这本书的价值不在于普及知识,而在于提供解决特定工程难题的精确工具,是真正意义上的技术手册。
评分这本书的标题着实让人感到一丝严肃和专业,光是“AISI 403”和“ASTM A470/471”这些代号就暗示了这是一部面向特定领域专家的深度技术著作。我猜想,对于那些在航空航天或者能源行业里与涡轮机械打交道的人来说,这本书无疑是案头的必备工具书。它似乎没有试图去吸引那些对材料科学一知半解的普通读者,而是直奔主题,专注于解决一个非常具体且关键的工程问题:点蚀损伤的量化评估。想象一下,在高速运转的涡轮叶片上,哪怕是微小的点蚀,都可能引发灾难性的后果,所以如何精确地“确定损伤函数”,这绝对是决定设备可靠性和寿命的核心技术。我非常好奇作者是如何构建他们的模型和实验方法的,尤其是在处理不同合金(403和A470/471)的复杂腐蚀机制差异时,他们采用了哪些先进的测试技术,比如电化学阻抗谱(EIS)或者更精密的表面分析手段。这本书的价值,恐怕就体现在其提供的定量数据和可操作的预测模型上,能让工程师们不再仅仅依赖经验,而是有坚实的科学依据来指导维修和材料选型。
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