日本金属学会2024年秋期(第175回)講演大会

講演情報

公募シンポジウム講演

[S3] S3.計算科学および新規腐食解析に基づく腐食現象の解析・可視化と機械学習による腐食予測II

2024年9月19日(木) 10:00 〜 12:00 G会場 (全学教育推進機構講義A棟2階A201)

座長:桑水流 理(福井大学)、土谷 博昭(大阪大学)

11:05 〜 11:45

[S3.3] [基調講演] 放射光計測と機械学習組み合わせによるさびの2次元構造可視化

*小澤 敬祐1 (1. ㈱神戸製鋼所)

キーワード:大気腐食、さび、放射光分析、機械学習

イメージング放射光計測と機械学習と組み合わせることで、さび層中のさび成分分布の可視化を行った。Fe3O4はさび層全体に非晶質状態で存在しており、腐食反応に大きく寄与していることが示された。