[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 腐食は関与する因子が多く、現象が複雑であるため、数値計算が腐食現象の予測や測定結果の検証に応用されている例は限られている。しかしながら計算機技術の発展や計算手法の開発によって、近年、腐食・防食の分野においても数値計算や機械学習の活用がなされるようになった。本公募シンポジウムでは腐食による損傷の程度や腐食環境における金属材料の寿命に関する数値計算や機械学習による腐食寿命予測、腐食反応の根幹をなす電気化学反応の第一原理計算など計算科学と腐食現象のミクロ・マクロ計測の両輪から腐食現象の解析・可視化と腐食予測を深化させる機会としたい。

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。