Page 81 - Zmist-n5-2015

го моделювання цього процесу, яке, як відомо, крім значних зусиль для підготов-
ки зразків, відрізняється великим розкидом результатів [17]. Також побудовані
моделі дають змогу прогнозувати подальший розвиток пітингової корозії. На-
приклад, обчислюючи значення K-функції для точкового образу за допомогою
виразу (3), який відображає реальний стан пошкодження, та порівнюючи із зна-
ченнями цієї функції для точкових образів, які сформовані на основі моделі, мож-
на виявити чи, навпаки, відкинути припущення про тенденцію до утворення
скупчень пітингів, які б вказували на місце розташування стабільних пітингів.

Рис. 6. Вихідний стан (a)
та змодельований на його
основі (b) розвиток
пітингової корозії.
Fig. 6. Іnitial state (a)
and modeled on its basis (b)
development
of pitting corrosion.

Так, порівнюючи точкові образи, наведені на рис. 6, які відображають вихід-
ний або деякий початковий етап розвитку пітингової корозії (n = 188), та модель-
ний точковий образ, побудований на основі вихідного (n = 243), бачимо, що зна-
чення K-функції для вихідного стану практично збігається зі значенням K-функ-
ції для Пуассонівського процесу, коли розташування точок повністю випадкове,
а вже для модельного образу ці значення перевищують значення Пуассонівського
процесу, що вказує на тенденцію до утворення скупчень точок (рис. 7).

Рис. 7. Графіки K-функції: суцільна крива –
обчислена величина для Пуассонівського
образу, пунктирна –
для спостережуваного образу:
a – для точкового образу на рис. 6а;
b – для точкового образу на рис. 6b.
Fig. 7. Plot of K-function: solid curve –
calculated value for Poisson pattern,
dotted curve – for the observed pattern:
a – for point pattern shown in Fig. 6a;
b – for point pattern shown in Fig. 6b.

ВИСНОВКИ
Встановлено, що за допомогою моделей випадкових точкових процесів мно-
жинної взаємодії можна вивчати поширення пітингової корозії на поверхні мета-
лів. Для цього запропоновано застосовувати Марківські випадкові процеси із
взаємодією. Виконані дослідження дають підставу використовувати статистичну
модель випадкових процесів Фіксела, яка адекватно описує експериментальні
зразки поверхні з різним ступенем пошкодження пітинговою корозією, отримані
за допомогою електрохімічного методу. Застосування характеристик точкових
образів, які відповідають реальним зразкам металу, пошкодженого пітинговою
корозією, дозволяє виявляти тенденцію до утворення скупчень, що, своєю чер-
гою, дає змогу як локалізувати їх для реального образу, так і попереджати розви-
ток потенційних пошкоджень.

80