Resumo:
A corrosão do aço carbono compromete a eficiência e a vida útil de diversos componentes industriais, gerando grandes prejuízos à economia mundial. Nesse sentido, deve-se buscar maneiras de melhorar a resistência à corrosão desses materiais, de forma a minimizar os custos de manutenções e substituições de peças. Dentre os métodos utilizados para a obtenção de superfícies com propriedade anticorrosiva destaca-se a soldagem de revestimento. No entanto, para que o revestimento apresente máxima resistência à corrosão é necessário que os parâmetros de soldagem sejam controlados, uma vez que, as variáveis do processo influenciam diretamente a diluição e a microestrutura do material. Nesse contexto, foi realizado a deposição de uma camada de aço inoxidável ABNT 316L (arame tubular) sobre chapas de aço carbono ABNT 1020, com o objetivo de identificar uma combinação ótima dos parâmetros de soldagem com arame tubular que permitisse a maximização do potencial de pite, minimização do grau de sensitização e ao mesmo tempo uma microestrutura e dureza desejável. As respostas de interesse foram obtidas por meio de ensaios eletroquímicos e ensaio de dureza Vickers. Os revestimentos foram caracterizados, microestruturalmente, por meio da microscopia óptica e eletrônica de varredura. Os parâmetros do processo analisados foram velocidade de alimentação do arame, tensão, velocidade de soldagem e distância bico de contato peça. A otimização do processo de soldagem de revestimento foi realizada por meio do Erro Quadrático Médio Multivariado Ponderado (EQMMp). Os resultados mostraram que apenas a velocidade de alimentação não apresentou efeito significativo sobre o potencial de pite, grau de sensitização e dureza. Verificou-se que a resistência à corrosão foi reduzida devido à presença de precipitados, de martensita e de ferrita delta. A precipitação de carbonetos foi observada em todos os revestimentos. As curvas da polarização anódica mostraram que todos os revestimentos foram passivados em solução de 3,5%p. NaCl. O método EQMMp permitiu alcançar os resultados ótimos, caracterizando-se como uma ferramenta eficiente para a otimização de múltiplas respostas correlacionadas com diferentes graus de importância.
