TÍTULO DEL TRABAJO

Simulación del Microclima en Cámara de Niebla Salina y su Efecto en la Velocidad de Corrosión de Placas de Acero de baja aleación.

Nombre del autor Juan Camilo Obando Manzoo

Universidad Tecnológica de Pereira Facultad de Mecánica Aplicada Pereira, Colombia

2025

TÍTULO DEL TRABAJO

Simulación del Microclima en Cámara de Niebla Salina y su Efecto en la Velocidad de Corrosión de Placas de Acero de baja aleación.

Nombre del autor Juan Camilo Obando Manzoo

Trabajo de grado presentado como requisito para optar por el título de Ingeniero Mecánico

Director:

Jose Luis Tristancho Reyes

Codirector:

Luis Carlos Flórez García

Universidad Tecnológica de Pereira Facultad de Mecánica Aplicada Pereira, Colombia

2025

Ficha Bibliográfica Obando Manzoo Juan Camilo

SIMULACIÓN DEL MICROCLIMA EN CÁMARA DE NIEBLA SALINA Y

SU EFECTO EN LA VELOCIDAD DE CORROSIÓN DE PLACAS DE

ACERO DE BAJA ALEACIÓN

Trabajo de Grado – Universidad Tecnológica de Pereira. Programa de Ingeniería Mecánica Palabras clave: Corrosión, Cámara de niebla salina, Simulación computacional, Aceros de baja aleación Junio, 2025

APORTES AL DOCUMENTO

Juan Camilo Obando Manzoo responsable del desarrollo integral del trabajo de grado, incluyendo la formulación del problema, revisión bibliográfica, modelado numérico mediante software de simulación, diseño experimental en cámara de niebla salina, análisis de resultados, interpretación de hallazgos y redacción del documento final.

Agradecimientos

Estoy profundamente agradecido con mi tutor, el Dr. José Luis Tristancho Reyes, por su tiempo, dedicación y compromiso en transmitirme sus conocimientos, enseñanzas y por acompañarme en mi proceso de formación, tanto profesional como personal. Extiendo también mi agradecimiento al Dr. Luis Carlos Flórez García por su valioso tiempo y el apoyo brindado durante el desarrollo de este trabajo de grado.

A mi madre, mi tía y mi hermano, les agradezco por su apoyo incondicional a lo largo de toda mi carrera. Gracias por sus palabras de aliento, por enseñarme a perseverar ante las adversidades y por impulsarme siempre a ser no solo un mejor profesional, sino una mejor persona.

Deseo reconocer especialmente a Maicol Leandro Grisales, quien me acompañó en cada etapa de esta travesía universitaria. Gracias por escucharme, aconsejarme y ayudarme a ver distintas perspectivas de los problemas, tanto académicos como de la vida misma.

Agradezco sinceramente a Leydi Viviana Grajales por su disposición constante para resolver mis inquietudes, no solo relacionadas con la carrera, sino también para ayudarme a culminar exitosamente este trabajo de grado.

Finalmente, a cada una de las personas que formaron parte de mi camino universitario: gracias por los momentos compartidos, las enseñanzas brindadas y el impacto positivo que dejaron en mí. Todos y cada uno contribuyeron a forjar no solo al profesional que hoy soy, sino también a la persona en la que me he convertido.

Resumen

El presente trabajo de grado tiene como objetivo simular el microclima generado en una cámara de niebla salina y analizar su efecto en la velocidad de corrosión de placas de acero de baja aleación. Este estudio se desarrolla mediante la construcción de un modelo computacional que recrea las condiciones internas de la cámara, considerando variables clave como temperatura, humedad y concentración salina. La cámara de niebla salina es ampliamente utilizada en la industria para evaluar la resistencia de materiales en ambientes altamente corrosivos, cumpliendo normas como la ASTM B117. Sin embargo, existe una escasa profundización sobre cómo estas variables interactúan y afectan el comportamiento del material a nivel micro climático.

La metodología se basa en la definición de los parámetros físicos del sistema, la elaboración del modelo mediante software ANSYS, la comparación con datos experimentales reales, y la posterior optimización del modelo con base en herramientas estadísticas como la correlación de Pearson y el Error Absoluto Medio (MAE). Con esto, se busca obtener una simulación precisa y confiable que pueda ser utilizada como base para el análisis predictivo del comportamiento de materiales en ambientes agresivos.

Se espera que los resultados aporten conocimiento técnico útil para el diseño de materiales y estrategias de mitigación de la corrosión, y que contribuyan al fortalecimiento de procesos industriales en sectores como el naval, automotriz, y de infraestructura. Este trabajo también se enmarca en los objetivos de desarrollo sostenible, especialmente el ODS 9, enfocado en promover la innovación tecnológica e industrial.

Abstract

This undergraduate thesis aims to simulate the microclimate generated inside a salt spray chamber and analyze its effect on the corrosion rate of low-alloy steel plates. The study involves the development of a computational model that recreates the internal conditions of the chamber, including key variables such as temperature, humidity, and salinity. Salt spray chambers are widely used in industry to evaluate material durability under highly corrosive conditions, complying with standards such as ASTM B117. However, few studies have explored the specific interaction of these microclimatic variables on material degradation.

The methodology includes the definition of physical parameters, computational modeling using ANSYS software, comparison with real experimental data, and model optimization based on statistical tools such as Pearson correlation and Mean Absolute Error (MAE). The objective is to achieve an accurate and reliable simulation to support predictive corrosion behavior studies.

The expected outcomes are relevant for the development of improved corrosionresistant materials and industrial practices in sectors such as marine, automotive, and infrastructure. This research also aligns with Sustainable Development Goal 9, focused on fostering industrial innovation and technological development.

Tabla de Contenido

1. Contenido

Resumen .............................................................................................................................. 1 Abstract ............................................................................................................................... 2 Índice de Figuras ................................................................................................................. 6 Índice de Tablas .................................................................................................................. 7

1.

Introducción ................................................................................................................ 1

1.1.

Contextualización del problema ......................................................................... 1

1.2.

Fundamentos de la corrosión. ............................................................................. 4 1.2.1. Definición del fenómeno electroquímico. ...................................................... 4 1.2.2. Tipos de corrosión relevantes......................................................................... 6 1.2.3. Factores que afectan la corrosión ................................................................... 8 1.2.4. Prevención y control ...................................................................................... 9

1.3

Velocidad de corrosión ..................................................................................... 11

1.3.1

Métodos de medición .................................................................................... 11

1.3.2

Unidades y parámetros estándar ................................................................... 12

1.3.3

Factores que influyen en la tasa de corrosión ............................................... 13

1.3.4

Aplicación en ambientes salinos ................................................................... 14

1.4

Cámaras de niebla salina ................................................................................... 15

1.4.1

Principio de funcionamiento ......................................................................... 15

1.4.2

Normativas aplicables ................................................................................... 16

1.4.3

Aplicaciones y limitaciones .......................................................................... 16

1.4.4

Relevancia para estudios de corrosión .......................................................... 16

1.5

Importancia de la simulación computacional ................................................... 17

1.5.1

Modelado de procesos corrosivos ................................................................. 17

1.5.2

Ventajas frente a ensayos experimentales ..................................................... 18

1.5.3

Integración con datos experimentales ........................................................... 18

1.6

Material de estudio: Acero de baja aleación ..................................................... 19

1.6.1

Composición y propiedades .......................................................................... 19

1.6.2

Comportamiento frente a la corrosión .......................................................... 19

1.6.3

Aplicaciones típicas ...................................................................................... 20

1.7

Estado del arte y vacíos técnicos ...................................................................... 21

1.8

Objetivos del trabajo y organización del documento ........................................ 22

2.

Marco Teórico ........................................................................................................... 24

2.1.

Corrosión en aceros de baja aleación ................................................................ 24 2.1.1. Fundamentos generales de corrosión ........................................................... 24 2.1.2. Efecto de los elementos aleantes .................................................................. 25 2.1.3. Tipos de corrosión en aceros de baja aleación ............................................. 25

2.2.

Ambientes agresivos: niebla salina ................................................................... 27 2.2.1. Características del ambiente marino y su reproducción artificial ................ 27 2.2.2. Limitaciones de las cámaras de niebla salina ............................................... 28 2.2.3. Aplicaciones y alcance de uso en ingeniería ................................................ 28

2.3.

Simulación del microclima en cámaras de ensayo ........................................... 30 2.3.1. Importancia del modelado del microclima interno ...................................... 30 2.3.2. Variables por modelar y desafíos técnicos ................................................... 31 2.3.3. Validación de modelos y aplicación experimental....................................... 31

2.4.

Herramientas computacionales para simulación ............................................... 33 2.4.1. Aplicación de la dinámica de fluidos computacional (CFD) ....................... 33

2.4.2. Software especializado: ANSYS Fluent, COMSOL Multiphysics y

OpenFOAM

2.4.3. Limitaciones y consideraciones prácticas .................................................... 34

2.5.

Comparación entre simulación y datos reales ................................................... 35

2.5.1. Relevancia de la comparación experimental-computacional ....................... 35

2.5.2. Técnicas de validación empleadas en estudios recientes ............................. 36 2.5.3. Limitaciones y discrepancias comunes ........................................................ 36

3.

Metodología .............................................................................................................. 37

3.1.

Tipo de investigación ........................................................................................ 37

3.2.

Descripción del equipo físico............................................................................ 38

3.3.

Modelado computacional en ANSYS ............................................................... 39

3.4.

Parámetros operativos y condiciones de contorno ............................................ 40

3.5.

Simulación y obtención de resultados............................................................... 42

3.6.

Limitaciones y supuestos del modelo ............................................................... 42

4.

Resultados y Análisis de Resultados......................................................................... 44

4.1.

Introducción al análisis ..................................................................................... 44

4.2.

Distribución de la velocidad en la cámara de niebla salina .............................. 44

4.3.

Distribución de la densidad en la superficie de la probeta................................ 47

4.4.

Distribución de densidad a lo largo de la probeta ............................................. 52

4.5. ................................................................................................................................. 55

5.

Conclusiones ............................................................................................................. 61 Referencias bibliográficas ................................................................................................. 63

Índice de Figuras Figura 1.1 Mapa global del costo de la corrosión (Zerust Excor,2019) ........................... 2 Figura 1.2 Corrosión galvánica (LibreTexts 2018) ........................................................... 5 Figura 1.3 Proceso anódico y catódico en la corrosión del acero (LibreTexts, 2018) ..... 5 Figura 1.4 Clasificación de los tipos de corrosión (Soln Pharma,2022) ........................... 6 Figura 1.5 Tipos comunes de corrosión metálica (Soln Pharma,2022) ............................. 7 Figura 3.1 Cámara de niebla salina utilizada como referencia experimental................. 39 Figura 4.1 Distribución de vectores de velocidad en la cámara de niebla salina a los 10 segundos ........................................................................................................................................ 45 Figura 4.2 Distribución de vectores de velocidad en la cámara de niebla salina a los 30 segundos ........................................................................................................................................ 46 Figura 4.3 Distribución de vectores de velocidad en la cámara de niebla salina a los 60 segundos ........................................................................................................................................ 47 Figura 4.4 Distribución de densidad en la superficie de la probeta a los 10 segundos .. 48 Figura 4.5 Distribución de densidad en la superficie de la probeta a los 30 segundos .. 49 Figura 4.6 Distribución de densidad en la superficie de la probeta a los 60 segundos .. 50 Figura 4.7 Gráfica de densidad a lo largo de la probeta a los 10 segundos. .................. 52 Figura 4.8 Gráfica de densidad a lo largo de la probeta a los 30 segundos. .................. 53 Figura 4.9 Gráfica de densidad a lo largo de la probeta a los 30 segundos. .................. 54

Índice de Tablas Tabla 3.1 Parámetros físicos de la cámara de niebla salina ........................................... 38 Tabla 3.2 Condiciones físicas internas utilizadas en la simulación ................................ 41 Tabla 3.3 Modelos físicos usados en ANSYS fluent ......................................................... 41

1. Introducción

Este capítulo introduce los conceptos fundamentales que sustentan el desarrollo del presente trabajo de grado. Se aborda de manera estructurada el fenómeno de la corrosión y su influencia sobre materiales metálicos expuestos a ambientes agresivos. A lo largo de las secciones, se detallan los aspectos técnicos del proceso corrosivo, los métodos para medir la velocidad de corrosión, el funcionamiento de las cámaras de niebla salina como medio de prueba acelerada, y el papel de la simulación computacional en el análisis de estos fenómenos. Asimismo, se describe el material objeto de estudio, el acero de baja aleación, y se presentan los avances actuales en la literatura académica, señalando los vacíos existentes. Por último, se exponen los objetivos del proyecto y la organización general del documento

1.1. Contextualización del problema

La corrosión de materiales metálicos representa uno de los principales desafíos que enfrenta la ingeniería en contextos industriales, marítimos y urbanos. Este fenómeno, al ser progresivo y en muchos casos silencioso, puede comprometer de manera significativa la integridad estructural de componentes, instalaciones y sistemas complejos. Según estimaciones de la NACE (National Association of Corrosion Engineers), el impacto económico global de la corrosión se aproxima al 3.4% del producto interno bruto (PIB) mundial, lo que equivale a cientos de miles de millones de dólares anuales invertidos en reparación, mantenimiento, inspección o reemplazo de infraestructuras dañadas (Zhu et al., 2022).

Figura 1.1 Mapa global del costo de la corrosión (Zerust Excor,2019)

En el contexto colombiano, sectores estratégicos como el energético, el petrolero, el marítimo y el de infraestructura civil también sufren las consecuencias directas de la corrosión, especialmente en regiones costeras o de alta humedad relativa. Estructuras metálicas expuestas a la intemperie, sistemas de transporte, plantas industriales y redes de distribución son especialmente susceptibles al deterioro por exposición continua a ambientes agresivos, ricos en humedad, sales o contaminantes atmosféricos (Soliz et al., 2014). La degradación de estos elementos no solo afecta la eficiencia operativa de las instalaciones, sino que también puede poner en riesgo la seguridad de las personas y generar pérdidas materiales considerables.

Entre los materiales más utilizados en estos sectores se encuentran los aceros de baja aleación, debido a su excelente relación entre resistencia mecánica, soldabilidad y costo. No obstante, su comportamiento frente a la corrosión es limitado, especialmente cuando se enfrentan a atmósferas salinas, húmedas o contaminadas. La oxidación superficial, el desarrollo de picaduras y el adelgazamiento de secciones son consecuencias comunes que, si no son detectadas y mitigadas a tiempo, pueden desencadenar fallos estructurales o interrupciones en el servicio (ASTM International, 2019).

Las cámaras de niebla salina constituyen un método ampliamente reconocido y estandarizado para reproducir en laboratorio condiciones corrosivas similares a las que se presentan en ambientes marinos. Sin embargo, aunque este tipo de ensayo es clave para estudiar el comportamiento de materiales expuestos a soluciones salinas, aún existen importantes vacíos en la comprensión del microclima interno de estas cámaras y su efecto específico sobre la tasa de corrosión de los metales (Hidalgo-Leal et al., 2022). Factores como la distribución espacial de la humedad, la temperatura, el flujo de aire o la densidad de partículas salinas no suelen ser homogéneos, y esto puede generar variabilidad en los resultados obtenidos.

De esta manera, surge la necesidad de profundizar en el análisis del comportamiento de las cámaras de niebla salina, no solo desde una perspectiva experimental, sino también a través de herramientas de simulación que permitan modelar de forma detallada las condiciones internas a las que están sometidas las probetas metálicas. Esta necesidad técnica justifica el desarrollo de trabajos como el que se propone en este documento, orientado a estudiar mediante simulación computacional el microclima de la cámara y su efecto directo sobre la velocidad de corrosión del acero de baja aleación. Comprender esta interacción no solo enriquecerá la interpretación de los ensayos, sino que también permitirá optimizar la configuración de las cámaras y los procedimientos de prueba (ANSYS Inc., 2020).

1.2. Fundamentos de la corrosión.

La comprensión del fenómeno de la corrosión es esencial para diagnosticar, prevenir y mitigar los daños estructurales en materiales metálicos (Gamry Instruments, n.d.; Lorenz & Mansfeld, 1981). Esta sección aborda los aspectos fundamentales del proceso corrosivo, partiendo de su definición y mecanismos electroquímicos básicos, hasta su clasificación, factores que lo condicionan, y métodos generales de prevención. Establecer estos fundamentos es clave para contextualizar el estudio que se desarrollará en capítulos posteriores, el cual explora experimental y computacionalmente la respuesta del acero de baja aleación en ambientes salinos controlados.

1.2.1.

Definición del fenómeno electroquímico.

La corrosión es un fenómeno natural mediante el cual los metales tienden a retornar a su estado más estable desde el punto de vista termodinámico, es decir, su forma oxidada o mineral. Esta transformación ocurre como resultado de una serie de reacciones electroquímicas en las que el metal actúa como ánodo, perdiendo electrones en presencia de un electrolito conductor. Este comportamiento se explica mediante principios básicos de la termodinámica y la cinética química, que permiten modelar las condiciones de formación de productos corrosivos y predecir su evolución en función del medio ambiente (Gamry Instruments, n.d.; ASTM International, 2019).

En términos prácticos, los mecanismos de corrosión se explican mediante una celda electroquímica compuesta por un ánodo, un cátodo, un electrolito y una ruta externa para el flujo de electrones. La reacción anódica consiste en la oxidación del metal (M → Mⁿ⁺ + ne⁻), mientras que la catódica varía según el entorno, pudiendo involucrar la reducción de oxígeno (O₂ + 4e⁻ + 2H₂O → 4OH⁻) en ambientes neutros o alcalinos. Este intercambio de electrones genera una corriente galvánica interna que facilita la disolución del metal base (Lorenz & Mansfeld, 1981; Soliz et al., 2014).

Figura 1.2 Corrosión galvánica (LibreTexts 2018)

Por ejemplo, en el caso del acero expuesto a ambientes húmedos, el oxígeno disuelto en agua actúa como agente oxidante, mientras que las sales presentes aumentan la conductividad del medio, acelerando el proceso. En ausencia de una barrera protectora o recubrimiento, se forma óxido de hierro hidratado (herrumbre), el cual no es protector y expone nuevas capas del metal a la agresión ambiental (Gao et al., 2023; Lorenz & Mansfeld, 1981).

Figura 1.3 Proceso anódico y catódico en la corrosión del acero (LibreTexts, 2018)

1.2.2. Tipos de corrosión relevantes

La corrosión puede clasificarse de acuerdo con distintos criterios como su morfología, velocidad, localización y condiciones en las que ocurre. Una de las clasificaciones más comunes distingue entre corrosión uniforme y localizada. La corrosión uniforme afecta de manera relativamente homogénea toda la superficie del metal expuesta al medio agresivo. Este tipo es fácil de detectar y modelar, y aunque implica una pérdida continua de material, permite establecer intervalos de inspección y mantenimiento con mayor previsibilidad (ASTM International, 2019; Gao et al., 2024).

Figura 1.4 Clasificación de los tipos de corrosión (Soln Pharma,2022)

En contraste, la corrosión localizada se caracteriza por afectar zonas específicas, lo que la convierte en una de las formas más peligrosas. Incluye subtipos como la corrosión por picaduras, por hendiduras, intergranular y bajo tensión. La corrosión por picaduras se desarrolla a partir de defectos puntuales en la superficie, usualmente en presencia de iones cloruro, y puede evolucionar rápidamente sin señales visibles en el exterior. Por su parte, la corrosión por hendidura ocurre en zonas estrechas donde el flujo de oxígeno es limitado, lo cual crea un microambiente ácido y altamente agresivo (Zhu et al., 2022; Micom Laboratories, n.d.).

Figura 1.5 Tipos comunes de corrosión metálica (Soln Pharma,2022)

Otros tipos relevantes incluyen la corrosión galvanizada, que surge cuando dos metales con potenciales distintos están en contacto eléctrico en un medio electrolítico. En este sistema, el metal más anódico se corroe con mayor rapidez. También existe la corrosión microbiológica, donde microorganismos como bacterias sulfato-reductoras inducen procesos electroquímicos que aceleran el deterioro metálico, principalmente en ambientes húmedos y suelos contaminados (Gao et al., 2024; Zhu et al., 2022; Micom Laboratories, n.d.).

1.2.3. Factores que afectan la corrosión

Los factores que inciden en el desarrollo y velocidad de la corrosión son múltiples y dependen tanto del entorno como de las características propias del material metálico. En el ambiente, variables como la temperatura, humedad relativa, concentración de oxígeno, pH, y presencia de agentes agresivos como cloruros, sulfuros o dióxido de carbono tienen una influencia determinante. A mayor temperatura, la energía cinética de los reactivos incrementa, lo que acelera la tasa de las reacciones electroquímicas (Gao et al., 2024; Zhu et al., 2022).

La humedad es otro factor crucial, ya que en niveles superiores al 75% puede formar películas continuas de electrolito sobre la superficie metálica, lo cual permite cerrar el circuito electroquímico necesario para que ocurra la corrosión. En zonas costeras o industriales, donde la atmósfera está cargada de sales disueltas o compuestos ácidos, se reduce la resistencia de la película pasiva, aumentando la susceptibilidad del material a procesos localizados de degradación (Gamry Instruments, n.d.; Micom Laboratories, n.d.).

Además, las condiciones operacionales también pueden intensificar los efectos de la corrosión. Factores como la velocidad de flujo del medio, la presencia de esfuerzos mecánicos cíclicos o estáticos, y los gradientes térmicos generan entornos heterogéneos que favorecen la aparición de celdas de corrosión localizadas. Por ejemplo, en conductos industriales, la alta velocidad del fluido puede eliminar capas pasivantes, exponiendo el metal al ataque continuo. Asimismo, la interacción entre corrosión y fatiga estructural puede acelerar la nucleación de grietas en puntos críticos, especialmente en equipos sometidos a ciclos térmicos o presión variable (Soliz et al., 2014; Gamry Instruments, n.d.).

1.2.4. Prevención y control

La prevención y control de la corrosión constituyen un conjunto de estrategias integrales que buscan minimizar el deterioro de los materiales metálicos, prolongar su vida útil y garantizar la seguridad operativa en sistemas industriales. Estas estrategias abarcan desde modificaciones en el diseño, selección de materiales, uso de recubrimientos, hasta la implementación de técnicas de protección electroquímica y control del entorno. Su aplicación se determina en función de las condiciones de servicio, el tipo de metal, y los factores ambientales involucrados (ASTM International, 2019; Gamry Instruments, n.d.).

Una de las prácticas más comunes es la aplicación de recubrimientos protectores, que actúan como barreras físicas entre el metal y el entorno agresivo. Estos recubrimientos pueden ser metálicos, como el galvanizado (zinc sobre acero), o no metálicos, como pinturas epóxicas, resinas, cerámicas o polímeros especiales. La elección del tipo de recubrimiento depende de factores como la agresividad del medio, el costo, el mantenimiento requerido y la compatibilidad con el material base (Gamry Instruments, n.d.; Gao et al., 2024).

Otra técnica ampliamente utilizada es la protección catódica, que consiste en reducir el potencial del metal protegido hasta un nivel donde la corrosión se vuelve termodinámicamente inviable. Esto se logra mediante el uso de ánodos de sacrificio (protección galvánica) o corrientes impuestas con fuentes externas (protección catódica por corriente impresa). Es una solución eficaz para estructuras enterradas o sumergidas, como tuberías, tanques, pilotes o cascos de embarcaciones (ASTM International, 2019; Micom Laboratories, n.d.).

Adicionalmente, el uso de inhibidores de corrosión representa una herramienta valiosa en sistemas cerrados o de difícil acceso. Estos compuestos químicos interactúan con las superficies metálicas o con las especies corrosivas presentes en el electrolito, formando capas pasivas o bloqueando los sitios activos de reacción. Se emplean con frecuencia en sistemas de enfriamiento, plantas de procesamiento químico y circuitos de generación térmica (Gao et al., 2024; Gamry Instruments, n.d.).

Desde un enfoque proactivo, el monitoreo continuo mediante técnicas electroquímicas (como la medición de potenciales, corrientes de corrosión o espectroscopía de impedancia) permite detectar precozmente cambios en las condiciones del entorno y anticipar fallos. Esta información alimenta programas de mantenimiento predictivo y gestión del riesgo, reduciendo los costos asociados a paradas no programadas o fallas estructurales (Lorenz & Mansfeld, 1981; Soliz et al., 2014).

1.3 Velocidad de corrosión

La velocidad de corrosión es una variable crítica para evaluar la durabilidad y confiabilidad de los materiales metálicos expuestos a entornos agresivos. Este parámetro cuantifica la tasa a la que un metal pierde masa o espesor como resultado de procesos corrosivos, permitiendo estimar la vida útil esperada del componente, así como planificar estrategias de mantenimiento y control. Su determinación precisa es esencial en la ingeniería de materiales, especialmente en industrias donde las fallas por corrosión pueden comprometer la seguridad, la productividad y la economía del sistema (Lorenz & Mansfeld, 1981; Gamry Instruments, n.d.).

1.3.1 Métodos de medición

La medición de la velocidad de corrosión puede realizarse a través de métodos directos e indirectos. Entre los directos, se encuentra la pérdida de masa, que consiste en exponer una muestra metálica a un ambiente corrosivo durante un período definido, limpiarla según normas técnicas y calcular la masa perdida. Este método, regulado por normas como ASTM G1, es simple y confiable, aunque limitado para detectar procesos rápidos o localizados (ASTM International, 2017).

En contraste, los métodos electroquímicos permiten obtener resultados en menor tiempo y con mayor resolución. Entre ellos destacan la resistencia a la polarización lineal (LPR), la espectroscopía de impedancia electroquímica (EIS) y las curvas de Tafel. Estos métodos se basan en la relación entre corriente, potencial y tasa de disolución del metal. La técnica LPR, por ejemplo, permite determinar la velocidad de corrosión a partir de pequeñas perturbaciones del potencial, sin alterar significativamente la superficie (Gamry Instruments, n.d.).

1.3.2 Unidades y parámetros estándar

La velocidad de corrosión puede expresarse en diversas unidades, dependiendo del método y la aplicación. Las más comunes son milímetros por año (mm/a), milésimas de pulgada por año (mpy) y gramos por metro cuadrado por día (g/m²·d). Estas unidades permiten normalizar los resultados y facilitar su comparación entre estudios o materiales distintos (Zhu et al., 2022).

Para traducir los resultados de pérdida de masa en velocidad de corrosión, se emplea la fórmula:

𝑉𝑐= 𝐾∗ ∆𝑚 𝐴∗𝑡∗𝜌 (1.3.2.1) Donde:

• 𝑉𝑐= 𝑣𝑒𝑙𝑜𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑜𝑠𝑖ó𝑛

• 𝑘= 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑖ó𝑛

• ∆𝑚= 𝑝𝑒𝑟𝑑𝑖𝑑𝑎 𝑑𝑒 𝑚𝑎𝑠𝑎 [𝑚𝑔]

• 𝐴= á𝑟𝑒𝑎 𝑒𝑥𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎 [𝑐𝑚2]

• 𝑡= 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑑𝑒 𝑒𝑥𝑝𝑜𝑠𝑖𝑐𝑖ó𝑛 [ℎ]

• 𝜌= 𝑑𝑒𝑛𝑠𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒𝑙 𝑚𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎𝑙 [

𝑔 𝑐𝑚3] . Esta expresión es fundamental en ensayos de cámara salina y ambientes controlados

(ASTM G31-21, 2021).

1.3.3 Factores que influyen en la tasa de corrosión

La velocidad de corrosión está influenciada por múltiples variables ambientales y del propio material. Entre las condiciones ambientales destacan la humedad relativa, temperatura, concentración de iones agresivos (como cloruros o sulfuros), y el pH. En ambientes marinos, la presencia constante de neblina salina acelera significativamente la pérdida metálica, especialmente en aceros al carbono sin recubrimientos protectores (Gao et al., 2024).

A nivel del material, la microestructura, composición química, presencia de fases segregadas, y nivel de pasivación superficial son determinantes. Por ejemplo, aceros aleados con cromo, molibdeno o níquel presentan una resistencia superior en medios oxidantes, mientras que metales puros suelen ser más susceptibles. Además, defectos como inclusiones o tensiones residuales pueden convertirse en puntos de inicio para corrosión localizada (Soliz et al., 2014).

1.3.4 Aplicación en ambientes salinos

En el contexto de cámaras de niebla salina, la velocidad de corrosión proporciona un indicador clave del desempeño de materiales expuestos a condiciones aceleradas de deterioro. Este tipo de ensayo simula un ambiente marino artificial bajo parámetros definidos por normas como ASTM B117, permitiendo la comparación objetiva entre diferentes soluciones anticorrosivas y la predicción del comportamiento en campo (Micom Laboratories, n.d.).

La medición periódica de la masa de las muestras y su transformación en velocidad de corrosión permite evaluar la eficacia de recubrimientos, tratamientos térmicos o composiciones metálicas. Asimismo, estos resultados pueden retroalimentar modelos de simulación computacional, fortaleciendo el diseño predictivo y la selección de materiales más resistentes para condiciones reales de exposición marina o industrial (Lorenz & Mansfeld, 1981).

1.4 Cámaras de niebla salina

Las cámaras de niebla salina constituyen una herramienta fundamental para la evaluación acelerada del comportamiento a la corrosión de materiales metálicos y recubrimientos protectores. Estas cámaras simulan un ambiente agresivo, compuesto principalmente por cloruro de sodio nebulizado, que permite reproducir en un corto período de tiempo las condiciones a las que un material podría estar expuesto durante años en entornos reales, especialmente marinos o industriales. La prueba de niebla salina es ampliamente utilizada en la industria automotriz, de la construcción, aeronáutica y energética, y se rige por normas estandarizadas como la ASTM B117 (ASTM International, 2019).

1.4.1 Principio de funcionamiento

El principio básico de las cámaras de niebla salina se basa en la atomización de una solución salina (generalmente al 5% de NaCl) dentro de un recinto cerrado mediante boquillas especiales, generando una niebla fina que se deposita de forma continua sobre las muestras de ensayo. Este ambiente húmedo y salino, mantenido a una temperatura controlada (35 °C según ASTM B117), acelera el proceso de oxidación de los metales, permitiendo una comparación objetiva entre materiales o tratamientos de superficie en condiciones uniformes (Micom Laboratories, n.d.).

1.4.2 Normativas aplicables

La norma más utilizada a nivel internacional para ensayos en cámaras de niebla salina es la ASTM B117, la cual especifica los parámetros operativos, como la concentración de la solución, la tasa de deposición (1–2 mL/h), la temperatura del recinto, y los procedimientos de colocación de las muestras. También existen variantes como la ISO 9227, que contempla pruebas más complejas como la niebla salina cíclica (CASS o prohesión), útiles para simular condiciones ambientales fluctuantes (ASTM International, 2019; ISO, 2017).

1.4.3 Aplicaciones y limitaciones

Las cámaras de niebla salina se emplean principalmente para la evaluación comparativa de recubrimientos protectores, resistencia de aleaciones expuestas a cloruros y validación de estándares de calidad. A pesar de su utilidad, presentan limitaciones, ya que no siempre replican fielmente las condiciones dinámicas de ambientes reales, como ciclos de secado-humedad, radiación UV o agentes contaminantes complejos. Por ello, los resultados deben interpretarse con cautela, especialmente cuando se extrapolan a escenarios de servicio prolongado (Koch et al., 2022).

1.4.4 Relevancia para estudios de corrosión

La prueba de niebla salina permite cuantificar la degradación superficial, pérdida de masa, aparición de óxidos, y evaluar la morfología de ataque por medio de técnicas complementarias como microscopia óptica y análisis de imágenes. Su integración en estudios de simulación computacional ofrece una base experimental valiosa para validar modelos numéricos de predicción de corrosión, fortaleciendo el diseño de materiales más resistentes y eficientes (Zhu et al., 2022).

1.5 Importancia de la simulación computacional

La simulación computacional ha emergido como una herramienta clave en la predicción y análisis de procesos de corrosión en materiales expuestos a ambientes agresivos. Su uso permite anticipar el comportamiento de metales y recubrimientos bajo condiciones extremas, optimizando recursos y reduciendo la necesidad de ensayos prolongados en laboratorio. En estudios de corrosión, estas simulaciones se combinan frecuentemente con datos experimentales obtenidos en cámaras de niebla salina para validar modelos y mejorar la precisión predictiva (Zhu et al., 2022; Soliz et al., 2014).

1.5.1 Modelado de procesos corrosivos

El modelado numérico de la corrosión se basa en la resolución de ecuaciones diferenciales que describen la transferencia de masa, carga y energía dentro del sistema metálico-electrolito. Estas ecuaciones pueden implementarse en herramientas como ANSYS Fluent, COMSOL Multiphysics o MATLAB, donde se representan fenómenos como difusión de iones, reacción electroquímica y pérdida de material. Este enfoque permite evaluar escenarios difíciles de replicar en laboratorio y estudiar mecanismos como corrosión uniforme, picaduras o galvanismo (Soliz et al., 2014).

1.5.2 Ventajas frente a ensayos experimentales

La principal ventaja de las simulaciones es su capacidad para reducir tiempos y costos en comparación con los ensayos físicos. Una prueba acelerada de corrosión puede tomar semanas, mientras que una simulación bien calibrada permite obtener resultados en cuestión de horas. Además, se pueden estudiar múltiples configuraciones, materiales y parámetros sin necesidad de fabricar especímenes. Esto agiliza la toma de decisiones en procesos de selección de materiales y diseño de sistemas de protección (Gao et al., 2024).

1.5.3 Integración con datos experimentales

La fiabilidad de los modelos numéricos depende en gran medida de su validación frente a datos experimentales. Las pruebas en cámara de niebla salina proporcionan valores de pérdida de masa, tasa de oxidación y morfología del ataque que se utilizan para ajustar parámetros del modelo computacional. Esta sinergia entre simulación y experimento permite extrapolar los resultados a condiciones reales de operación, incrementando la robustez del estudio (Lorenz & Mansfeld, 1981; Zhu et al., 2022).

1.6 Material de estudio: Acero de baja aleación

El acero de baja aleación es un material ampliamente utilizado en diversas aplicaciones estructurales, energéticas e industriales debido a su alta resistencia mecánica, tenacidad y capacidad de ser conformado. Se diferencia de los aceros al carbono convencionales por la presencia de elementos aleantes en pequeñas proporciones, tales como manganeso, cromo, níquel o molibdeno, los cuales mejoran su comportamiento frente a la corrosión, la fatiga y el desgaste (ASM International, 1990). Esta combinación de propiedades lo convierte en un candidato ideal para estudios que evalúan el deterioro por corrosión en ambientes controlados, como cámaras de niebla salina.

1.6.1 Composición y propiedades

Los aceros de baja aleación contienen típicamente entre 1% y 5% de elementos aleantes. El manganeso contribuye a la resistencia mecánica y templabilidad; el cromo y el molibdeno mejoran la resistencia a la oxidación y a la corrosión a altas temperaturas; mientras que el níquel aumenta la tenacidad. Estas composiciones son reguladas por normas internacionales como la ASTM A572 o AISI 4130, que especifican las propiedades físicas, mecánicas y químicas según la aplicación (ASM International, 1990; ASTM International, 2015).

1.6.2 Comportamiento frente a la corrosión

Aunque los aceros de baja aleación presentan mayor resistencia a la corrosión que los aceros al carbono simples, aún son susceptibles a procesos de oxidación en ambientes ricos en cloruros, como los simulados en cámaras de niebla salina. La formación de óxidos protectores superficiales, como magnetita o hematita, puede ofrecer una barrera parcial, pero su estabilidad depende de factores como el pH, la temperatura, la velocidad de renovación del electrolito y la presencia de tensiones residuales (Gao et al., 2024; Soliz et al., 2014).

1.6.3 Aplicaciones típicas

Este tipo de acero es ampliamente empleado en estructuras metálicas, torres de transmisión, recipientes a presión, tuberías para transporte de fluidos y componentes de maquinaria sometida a condiciones severas. La relación entre peso, resistencia y costo hace que su uso sea preferido en proyectos de infraestructura y energía. En todos estos casos, la resistencia a la corrosión es un parámetro fundamental, por lo que estudios como el presente resultan relevantes para prolongar la vida útil del material y reducir los costos de mantenimiento (Koch et al., 2022).

1.7 Estado del arte y vacíos técnicos

En las últimas décadas, se han desarrollado numerosos estudios enfocados en comprender los mecanismos de corrosión que afectan a los aceros de baja aleación expuestos a ambientes agresivos. Investigaciones como las de Zhu et al. (2022) y Soliz et al. (2014) han implementado modelos numéricos para predecir la evolución de la corrosión bajo diferentes condiciones ambientales, obteniendo resultados que coinciden con observaciones experimentales, especialmente en ambientes con alta concentración de cloruros como los simulados en cámaras de niebla salina.

Simultáneamente, autores como Gao et al. (2024) han explorado la influencia de microaleaciones en el comportamiento frente a la corrosión atmosférica, evidenciando que pequeñas adiciones de elementos como Mo y Sn pueden mejorar significativamente la durabilidad del acero. Estos hallazgos aportan a la formulación de nuevos materiales más resistentes para entornos extremos.

No obstante, se identifican vacíos técnicos importantes. En primer lugar, muchos modelos de simulación no contemplan variables dinámicas propias de ambientes reales, como ciclos de humedad-sequedad, exposición a contaminantes múltiples o efectos sinérgicos de factores ambientales. En segundo lugar, la correlación entre simulaciones numéricas y pruebas experimentales aún presenta limitaciones cuando se emplean métodos simplificados para caracterizar la geometría del deterioro o los mecanismos electroquímicos subyacentes (Lorenz & Mansfeld, 1981).

Además, existe una brecha significativa en estudios aplicados a componentes reales sometidos a esfuerzos mecánicos simultáneos, donde la corrosión por tensión, fatiga-corrosión o picaduras inducidas por concentración de esfuerzos no son abordadas integralmente. Estas limitaciones justifican la necesidad de trabajos que combinen pruebas aceleradas con modelado computacional y análisis de integridad estructural, como el planteado en esta investigación.

1.8 Objetivos del trabajo y organización del documento

El presente trabajo de grado tiene como objetivo principal simular el microclima generado en una cámara de niebla salina con el fin de evaluar su influencia sobre la velocidad de corrosión de placas de acero de baja aleación. Esta investigación busca establecer una correlación cuantitativa entre los parámetros físicos del ambiente interno de la cámara (como velocidad del aire, humedad relativa, tasa de deposición salina y temperatura) y la tasa de deterioro del material, proporcionando herramientas predictivas para optimizar los protocolos de prueba y reducir tiempos de evaluación (Zhu et al., 2022; Soliz et al., 2014).

A través del uso de herramientas de simulación computacional como ANSYS Fluent, se pretende modelar el transporte de partículas salinas y la distribución térmica en el interior de la cámara, validando los resultados mediante datos experimentales obtenidos en pruebas aceleradas. El estudio incluye además un análisis comparativo de la morfología del daño por corrosión y la pérdida de masa en función de distintas condiciones ambientales internas, evaluando también la influencia del diseño geométrico de la cámara sobre el comportamiento del flujo y la distribución de niebla.

Objetivo General

• Simular el microclima generado en la cámara de niebla salina para estudiar su

efecto en la velocidad de corrosión en placas de acero.

Objetivo Específicos

• Desarrollar un modelo computacional que recree las condiciones del microclima

en la cámara de niebla salina.

• Comparar los resultados de la simulación con los datos experimentales obtenidos

para validar la precisión del modelo.

• Identificar y proponer mejoras en la simulación que optimicen el estudio de la

corrosión en la cámara de niebla salina.

La organización del presente documento se estructura de la siguiente manera: En el Capítulo 1 se expone la introducción general al problema de investigación, incluyendo los fundamentos sobre corrosión, velocidad de corrosión, cámaras de niebla salina, simulación

computacional y el material bajo estudio. En el Capítulo 2 se detallan los antecedentes y trabajos previos relacionados con esta línea de investigación, contextualizando los aportes existentes y los vacíos identificados.

El Capítulo 3 describe la metodología adoptada, que comprende la definición de condiciones de prueba, parámetros de simulación, configuración experimental y criterios de validación. En el Capítulo 4 se presentan los resultados obtenidos de la simulación y los ensayos, incluyendo análisis cuantitativo y visual del comportamiento corrosivo. Finalmente, el Capítulo 5 reúne las conclusiones del trabajo, aportes al conocimiento y recomendaciones para investigaciones futuras.

2. Marco Teórico

2.1. Corrosión en aceros de baja aleación

2.1.1. Fundamentos generales de corrosión

La corrosión es un proceso electroquímico espontáneo mediante el cual los metales, especialmente el hierro y sus aleaciones, tienden a volver a su estado más estable, generalmente en forma de óxidos o sales. En los aceros de baja aleación, la corrosión ocurre cuando el metal entra en contacto con un medio agresivo que contiene un electrolito, facilitando la formación de pares anódico-catódicos sobre su superficie. La pérdida de masa metálica progresiva no solo afecta la estética del componente, sino también su integridad estructural, resistencia mecánica y vida útil (Revie & Uhlig, 2008).

Desde el punto de vista termodinámico, el potencial de electrodo de un metal en un ambiente específico puede predecir su tendencia a corroerse. Sin embargo, la cinética del proceso, controlada por factores como el pH, la temperatura, la concentración de oxígeno disuelto y la presencia de agentes agresivos como cloruros, determinará la velocidad real de corrosión (Fontana, 2005). Esto implica que incluso aceros con composición similar pueden presentar comportamientos muy distintos dependiendo de las condiciones ambientales.

2.1.2. Efecto de los elementos aleantes

Los aceros de baja aleación se componen fundamentalmente de hierro, carbono (usualmente por debajo del 0.25%) y elementos aleantes como manganeso, cromo, níquel y molibdeno en concentraciones moderadas. Estos elementos son añadidos para mejorar propiedades mecánicas, soldabilidad y resistencia al desgaste. Sin embargo, su influencia en la resistencia a la corrosión no siempre es favorable. Por ejemplo, mientras que el cromo en proporciones superiores al 10.5% favorece la formación de una película pasivante (como en los aceros inoxidables), en bajas concentraciones su efecto es limitado (ASM International, 1992).

Además, la distribución heterogénea de elementos de aleación en la microestructura del acero puede inducir la formación de celdas galvánicas locales, que favorecen formas de corrosión localizada como la picadura o el agrietamiento por corrosión bajo tensión. La presencia de fases intermetálicas o inclusiones no metálicas también puede actuar como sitios preferenciales para la iniciación del ataque (Krawiec et al., 2021).

2.1.3. Tipos de corrosión en aceros de baja aleación

Los aceros de baja aleación son susceptibles a varios tipos de corrosión dependiendo del ambiente de exposición. En condiciones atmosféricas húmedas, la forma más común es la corrosión uniforme, caracterizada por una pérdida generalizada de material. No obstante, en ambientes con cloruros, como los marinos o las cámaras de niebla salina, la corrosión localizada —como la picadura (pitting) y la corrosión en grietas (crevice corrosion)— se vuelve predominante (Zhu et al., 2022).

Otro modo importante de degradación es la corrosión galvánica, que ocurre cuando el acero está en contacto con otro metal de diferente potencial electroquímico en presencia de un electrolito. También puede presentarse corrosión por exfoliación, especialmente en componentes laminados o soldados, donde las tensiones residuales actúan como aceleradores del proceso. Estas formas específicas de corrosión requieren métodos de monitoreo y

mitigación diferenciados, que deben ser considerados durante el diseño y mantenimiento de estructuras expuestas (De Micheli et al., 2018).

2.2. Ambientes agresivos: niebla salina

2.2.1. Características del ambiente marino y su reproducción artificial

Los ambientes marinos se caracterizan por contener altos niveles de cloruro de sodio (NaCl) disuelto en el aire en forma de aerosol, elevada humedad relativa y temperaturas moderadas, condiciones que aceleran la actividad corrosiva sobre materiales metálicos. En particular, las sales higroscópicas presentes en estos ambientes facilitan la formación de películas de solución electrolítica sobre las superficies metálicas, creando las condiciones ideales para la aparición de celdas galvánicas que promueven la oxidación localizada (Morcillo et al., 2011). Esta situación se agrava cuando existen variaciones térmicas cíclicas que favorecen la condensación, generando microambientes aún más agresivos.

La reproducción controlada de estos ambientes se logra a través de cámaras de niebla salina, dispositivos diseñados para someter especímenes metálicos a una neblina salina fina y constante, según parámetros definidos por normas internacionales. La norma ASTM B117 es la más utilizada para estandarizar ensayos de niebla salina neutra (NSS), en la cual se pulveriza una solución de NaCl al 5% a una temperatura de 35 °C en una cámara cerrada, simulando así las condiciones corrosivas de zonas costeras o entornos industriales contaminados (ASTM International, 2019).

2.2.2. Limitaciones de las cámaras de niebla salina

A pesar de su amplio uso, las cámaras de niebla salina han sido objeto de debate por no representar completamente las condiciones reales del ambiente marino. Uno de los principales inconvenientes es la distribución no homogénea del rocío salino, tanto en densidad como en concentración iónica, lo cual introduce variabilidad en los resultados. Investigaciones han demostrado que dentro de una misma cámara pueden existir microclimas con distinta humedad, flujo de aire y concentración de sal, lo que puede alterar la reproducibilidad y la confiabilidad del ensayo (Hidalgo-Leal et al., 2022).

Además, los ensayos de niebla salina no contemplan factores como la irradiación solar, contaminantes industriales múltiples, ciclos de secado-humedad o fluctuaciones reales de temperatura que sí están presentes en condiciones reales. Por ello, aunque estas cámaras son útiles para pruebas comparativas o como herramienta de control de calidad, sus resultados no deben considerarse absolutos sin un análisis paralelo del contexto real de exposición (CEN,

2002).

2.2.3. Aplicaciones y alcance de uso en ingeniería

En el ámbito de la ingeniería, las cámaras de niebla salina se utilizan ampliamente para evaluar la resistencia de recubrimientos protectores, pinturas anticorrosivas, tratamientos superficiales (como galvanizados o anodizados) y materiales metálicos estructurales. Estas pruebas permiten establecer tiempos de exposición crítica, tasas de pérdida de masa y patrones de deterioro visual. Aunque no simulan fielmente ambientes complejos, son útiles para acelerar la degradación bajo condiciones controladas, facilitando comparaciones de desempeño entre diferentes materiales o tratamientos (Almeida et al., 2020).

La industria automotriz, aeroespacial, marítima y de infraestructura civil recurren frecuentemente a estas pruebas como parte de sus protocolos de validación. Asimismo, organismos normativos como ISO e IEC han adoptado métodos derivados del estándar ASTM

B117 para sus procedimientos de certificación de componentes metálicos destinados a ambientes severos (ISO 9227, 2017).

2.3. Simulación del microclima en cámaras de ensayo

2.3.1. Importancia del modelado del microclima interno

En los ensayos de niebla salina, las condiciones internas de la cámara —como temperatura, humedad relativa, velocidad del aire y concentración de cloruros— determinan directamente la agresividad del ambiente y, por tanto, la tasa de corrosión observada en las probetas. Sin embargo, estas condiciones no son siempre homogéneas ni fáciles de controlar experimentalmente. Por ello, surge la necesidad de recurrir a herramientas de simulación computacional que permitan caracterizar con mayor precisión el microclima dentro de la cámara, analizar la distribución espacial de los parámetros relevantes y comprender cómo interactúan con la geometría del equipo y la ubicación de los especímenes (González-Rodríguez et al., 2019).

La simulación numérica del comportamiento del ambiente dentro de la cámara también permite evaluar el desempeño de diseños alternativos, optimizar la posición de los aspersores, regular el flujo de aire y corregir zonas muertas o de recirculación, todo ello sin necesidad de realizar múltiples ensayos físicos costosos y prolongados. Esto tiene un gran valor para laboratorios que buscan mejorar la repetibilidad de los ensayos y reducir la incertidumbre de los resultados (García-Rodríguez et al., 2022).

2.3.2. Variables por modelar y desafíos técnicos

Las principales variables que deben considerarse en la simulación del microclima son la velocidad del aire, la distribución de temperatura, el contenido de humedad relativa, la trayectoria del rocío salino y la concentración de partículas en suspensión. Estas variables se rigen por ecuaciones de transferencia de masa y calor, además de la dinámica de fluidos, lo que convierte al problema en un sistema altamente acoplado que requiere técnicas de resolución robustas, como la dinámica de fluidos computacional (CFD, por sus siglas en inglés) (ANSYS Inc., 2020).

Uno de los principales retos es la representación adecuada del comportamiento del aerosol salino en el flujo de aire. Esto incluye modelar correctamente la formación de gotas, su dispersión y eventual deposición sobre las superficies metálicas. Adicionalmente, se debe considerar el intercambio de calor entre los aspersores, el aire y las paredes de la cámara, lo cual impacta directamente en la saturación de humedad. También es complejo establecer condiciones de contorno realistas que representen correctamente las interacciones físicas del sistema (Mendoza-López et al., 2021).

2.3.3. Validación de modelos y aplicación experimental

Una vez construidos, los modelos numéricos deben ser validados experimentalmente, ya sea mediante mediciones directas de temperatura y humedad en distintos puntos de la cámara o por comparación con los perfiles de corrosión obtenidos tras la exposición de especímenes metálicos. Para esto, algunos estudios han utilizado sensores de alta precisión y mapas de deposición salina para contrastar los datos simulados con los reales, ajustando parámetros hasta obtener modelos confiables (Carvalho et al., 2020).

La validación experimental permite entonces usar los modelos como herramientas predictivas en futuras aplicaciones. Por ejemplo, se pueden realizar análisis de sensibilidad ante cambios en la geometría de la cámara, estudiar el impacto de variaciones en la presión del compresor o evaluar nuevas configuraciones de boquillas de aspersión. Esta combinación entre

simulación y validación fortalece la confiabilidad de los ensayos de niebla salina, optimizando los procedimientos sin comprometer los resultados (García-Castro & Morales-Muñoz, 2023).

2.4. Herramientas computacionales para simulación

2.4.1. Aplicación de la dinámica de fluidos computacional (CFD)

La Dinámica de Fluidos Computacional (CFD, por sus siglas en inglés) es una herramienta ampliamente utilizada en ingeniería para modelar el comportamiento de fluidos en sistemas cerrados o abiertos, mediante la resolución numérica de las ecuaciones de Navier- Stokes. Su implementación en cámaras de niebla salina permite analizar la distribución de flujo de aire, la humedad relativa, la temperatura y la trayectoria del aerosol salino, todos ellos factores determinantes en la tasa de corrosión de las probetas (Versteeg & Malalasekera, 2007).

En el caso específico de los ensayos de corrosión acelerada, el uso de CFD facilita la predicción de zonas de baja eficiencia de deposición salina, estancamiento de aire o desigualdad térmica dentro de la cámara. Estas simulaciones requieren definir adecuadamente las condiciones de contorno, el mallado tridimensional de la geometría y la selección de modelos de turbulencia adecuados, como k-ε o SST, para garantizar resultados precisos (Mendoza-López et al., 2021).

2.4.2. Software especializado: ANSYS Fluent, COMSOL Multiphysics y OpenFOAM

Entre los programas más utilizados para simulaciones CFD en ambientes industriales se encuentran ANSYS Fluent, COMSOL Multiphysics y OpenFOAM. ANSYS Fluent es uno de los más robustos y utilizados en el sector académico e industrial, por su capacidad de integrar múltiples modelos físicos (térmicos, de masa, reacciones químicas) y su interfaz amigable con módulos especializados en transferencia de calor, dinámica de partículas (DPM) y mezcla de especies (ANSYS Inc., 2020).

Por otro lado, COMSOL Multiphysics ofrece una ventaja en problemas multipropósito, pues combina módulos acoplados de transporte de masa, transferencia de calor, electroquímica y mecánica estructural, lo que lo hace ideal para modelar el proceso de corrosión como una reacción química dependiente del ambiente. OpenFOAM, siendo una herramienta de código abierto, ha sido preferida por investigadores con alto nivel técnico, permitiendo modificar las ecuaciones de gobierno, incorporar modelos propios y escalar los resultados en sistemas paralelos de cómputo (Jasak et al., 2007).

2.4.3. Limitaciones y consideraciones prácticas

Aunque las herramientas CFD son extremadamente poderosas, también presentan limitaciones que deben considerarse. En primer lugar, requieren una adecuada formación técnica del usuario para interpretar correctamente los resultados. Además, la precisión de los modelos depende en gran medida de la calidad del mallado, la estabilidad numérica y los valores asumidos para las propiedades físicas del sistema (Patankar, 1980).

Otro aspecto relevante es la validación experimental. Los resultados obtenidos por simulación deben ser comparados con datos reales, como distribuciones de temperatura o humedad en la cámara, para ajustar el modelo y asegurar su fiabilidad. También es fundamental comprender que una simulación ideal no necesariamente refleja un comportamiento real exacto, debido a la presencia de factores impredecibles o de difícil modelado, como las microcorrientes de aire o la interacción aire-gota en condiciones variables (Carvalho et al., 2020).

2.5. Comparación entre simulación y datos reales

2.5.1. Relevancia de la comparación experimental-computacional

La comparación entre resultados obtenidos mediante simulación y datos experimentales es fundamental para validar modelos numéricos en ingeniería. En el contexto de las cámaras de niebla salina, este proceso permite identificar qué tan realistas son las simulaciones de microclima y en qué medida predicen adecuadamente la tasa de corrosión o los patrones de deterioro observados en probetas metálicas. Esta validación cruzada garantiza que el modelo represente fielmente las condiciones físicas y químicas reales dentro de la cámara (Zhou et al.,

2021).

Una simulación CFD puede proporcionar una visión detallada de la distribución de humedad, temperatura y partículas salinas, pero sin validación experimental, existe el riesgo de que el modelo no represente adecuadamente factores como el tamaño de gota, la deposición de sales o la heterogeneidad espacial. Por ello, es práctica común comparar simulaciones con mediciones directas en puntos clave de la cámara, o con tasas de pérdida de masa registradas tras los ensayos (Carvalho et al., 2020).

2.5.2. Técnicas de validación empleadas en estudios recientes

Entre las técnicas más empleadas para validar simulaciones en estudios de corrosión se encuentran: el uso de sensores de temperatura y humedad distribuidos dentro de la cámara; la medición de tasas de deposición salina mediante recolectores y papel indicador; la comparación de pérdidas de masa de muestras metálicas antes y después de los ensayos, y el mapeo del deterioro mediante análisis visual o microscópico (Almeida et al., 2020).

Algunos trabajos también integran análisis electroquímicos, como la espectroscopía de impedancia o curvas de polarización, para evaluar el efecto del ambiente simulado sobre el proceso corrosivo. Estos datos se contrastan con predicciones de densidad de corriente, velocidad de oxidación o gradientes de concentración generados por los modelos. La concordancia entre ambos enfoques brinda solidez al estudio y permite usar los modelos para prever situaciones experimentales futuras (Mendoza-López et al., 2021).

2.5.3. Limitaciones y discrepancias comunes

Aunque las simulaciones proporcionan resultados valiosos, existen discrepancias comunes con respecto a los datos reales. Por ejemplo, la suposición de flujo laminar o turbulento uniforme rara vez se cumple en cámaras con geometría irregular. También es frecuente que se omitan interacciones químicas secundarias, como la formación de productos de corrosión que afectan el comportamiento electroquímico del metal expuesto (González-Rodríguez et al.,

2019).

Otro aspecto para considerar es que las cámaras reales presentan desviaciones por fallas en controladores, entrada de aire no previsto o diferencias en el rendimiento de los aspersores, factores difíciles de modelar con precisión. Por ello, se recomienda siempre realizar estudios de sensibilidad en los modelos y aplicar coeficientes de ajuste empíricos basados en resultados experimentales (García-Castro & Morales-Muñoz, 2023).

3. Metodología

Este capítulo describe detalladamente el enfoque metodológico adoptado para simular el microclima en una cámara de niebla salina y su efecto en la velocidad de corrosión de placas de acero de baja aleación. Se abordan los procedimientos de recolección de datos físicos, la construcción del modelo en ANSYS Fluent, y la definición de los parámetros operativos con base en la norma NTC 1156 de 2020.

3.1. Tipo de investigación

El presente trabajo se enmarca en una investigación aplicada de tipo cuantitativo, donde se emplean herramientas de simulación computacional para analizar variables físicas dentro de un entorno controlado. El objetivo es generar modelos predictivos que permitan inferir el comportamiento de la velocidad de corrosión en función del microclima generado dentro de la cámara de niebla salina. Este enfoque permite una exploración detallada sin requerir múltiples ensayos físicos, lo cual optimiza recursos y tiempo (Creswell, 2014).

En este sentido, la investigación cuantitativa permite establecer relaciones medibles entre los parámetros físicos definidos (como la velocidad del aire, la humedad relativa, la temperatura y la tasa de deposición salina) y el fenómeno de corrosión en placas metálicas. Al utilizar simulaciones numéricas validadas, se garantiza un nivel de precisión adecuado para interpretar los resultados de forma reproducible. Este diseño metodológico también proporciona una base sólida para realizar ajustes en las condiciones del experimento virtual, facilitando la evaluación de escenarios diversos con mínimo costo experimental.

3.2. Descripción del equipo físico

Se realizó un levantamiento físico de una cámara de niebla salina localizada en el laboratorio de corrosión, tomando medidas de sus dimensiones internas y externas. Estas medidas sirvieron como base para construir el modelo geométrico en ANSYS las cuales son:

Tabla 3.1 Parámetros físicos de la cámara de niebla salina Parámetro Valor Unidad Ancho de la cámara

80

cm Largo de la cámara

112

cm Altura de la cámara

112

cm Diámetro interno de torre de aspersión

10

cm Diámetro externo de torre de aspersión

12

cm Altura hasta la aspersión 57 cm Altura desde la aspersión hasta tapa

11

cm Altura de tapa de torre de aspersión

5

cm Altura total de la torre de aspersión

73

cm Espesor de paletas de tapa

1

cm Probeta

100

cm2

En la figura 3.2 se muestra la cámara de niebla salina ubicada en el laboratorio de corrosión, la cual fue utilizada como base para el levantamiento geométrico y posterior modelado en el entorno de simulación.

Figura 3.1 Cámara de niebla salina utilizada como referencia experimental

Nota: La imagen fue suministrada por el Dr. Jose Luis Tristancho Reyes

3.3. Modelado computacional en ANSYS

El proceso de simulación se inició con la construcción del modelo tridimensional de la cámara de niebla salina y la probeta en el entorno de ANSYS Workbench, utilizando las dimensiones físicas obtenidas del equipo real. La geometría fue definida con alto nivel de detalle para representar fielmente las zonas internas donde ocurre el fenómeno de dispersión salina, incluyendo la ubicación de la probeta, la cual fue dispuesta a un ángulo de 30 grados. Esta inclinación se adoptó en concordancia con los ensayos experimentales, permitiendo que las gotas formadas en su superficie se deslicen y no permanezcan estancadas, lo que podría afectar la uniformidad de la exposición a la solución salina.

Posteriormente, se procedió al mallado del dominio fluido empleando un esquema estructurado, con refinamiento elevado en las regiones críticas, como la zona de entrada del flujo de aire y las superficies en contacto con las placas metálicas. Aunque no se documentó el tamaño exacto de los elementos de malla, se garantizó una calidad adecuada mediante la evaluación de métricas relevantes, manteniéndose dentro de los rangos recomendados para simulaciones precisas en dinámica de fluidos computacional (CFD).

Una vez verificada la calidad del mallado, el modelo fue exportado a ANSYS Fluent, donde se definieron las condiciones de contorno correspondientes. El análisis se realizó bajo un régimen estacionario y flujo turbulento, de acuerdo con las características físicas esperadas para este tipo de ensayo. Esta configuración permitió estudiar el comportamiento del microclima interno de la cámara, incluyendo la distribución de temperatura, la velocidad del aire y el transporte de partículas salinas, todo en coherencia con los lineamientos establecidos en la norma NTC 1156:2020.

3.4. Parámetros operativos y condiciones de contorno

Los parámetros físicos que definen las condiciones internas de la cámara de niebla salina fueron establecidos con base en la norma NTC 1156 (2020) y en condiciones reales medidas en el laboratorio ubicado en Pereira, Colombia. La simulación considera una temperatura de 35 °C, una presión atmosférica local de 86.26 kPa (correspondiente a la altitud de Pereira), y una humedad relativa del 95%, reproduciendo así un ambiente marino agresivo adecuado para la evaluación de procesos corrosivos en materiales metálicos.

Para la entrada del fluido, se definió una presión de aire de 110 kPa y una velocidad de entrada de 0.01 m/s, estableciendo las condiciones iniciales del flujo dentro del recinto. Se asumió que el fluido se encuentra completamente mezclado al momento de ingresar a la torre de aspersión, compuesto por aire, vapor de agua y partículas de sal. Esta consideración elimina la necesidad de modelar el proceso de atomización y permite centrar el análisis en la distribución del microclima dentro de la cámara.

En ANSYS Fluent se utilizó el modelo multifásico Mixture, configurando dos fases: agua como fase continua y salmuera como fase dispersa, con fracciones volumétricas del 95% y 5%, respectivamente, según la concentración especificada por la norma NTC 1156 (2020). Además, se activaron los modelos de evaporación y condensación para capturar adecuadamente los efectos de cambio de fase en el interior del sistema, lo cual es fundamental en la dinámica de cámaras de niebla salina donde hay interacción constante entre vapor y líquido.

El análisis se realizó bajo condiciones estacionarias, empleando el modelo de turbulencia k-epsilon estándar, que es apropiado para simular flujos de régimen moderado con buena estabilidad computacional y bajo costo numérico. Esta combinación de modelos permite obtener resultados representativos del comportamiento térmico y de transporte en el sistema.

A continuación, se resumen los principales parámetros utilizado en tabla:

Tabla 3.2 Condiciones físicas internas utilizadas en la simulación Parámetro Valor Unidad Fuente Temperatura

35

°C

NTC 1156 (2020)

Presión de aire

16

Psi

NTC 1156 (2020)

Densidad de la salmuera al 5% a Temperatura de 22°C

1.31766

g/cm3

NTC 1156 (2020)

Humedad relativa

100

%

NTC 1156 (2020)

Concentración salina

5

% en peso

NTC 1156 (2020)

Velocidad de entrada

0.01

m/s Criterio experimental

Seguidamente, la Tabla 3.3 resume los modelos físicos implementados en ANSYS Fluent para el análisis del microclima.

Tabla 3.3 Modelos físicos usados en ANSYS fluent Modelo Activado Descripción Mixture (multifásico) Si Simula comportamiento de fases liquida y salina en mezcla continua Evaporación/Condensación Si Captura los efectos de cambio de fase entre vapor de agua y líquido Turbulencia k-épsilon Si Modelo de turbulencia para flujo interno con moderada complejidad Flujo estacionario Si Permite simular condiciones estables en el tiempo

3.5. Simulación y obtención de resultados

La simulación realizada en ANSYS Fluent permitió obtener los campos de velocidad, temperatura y densidad tanto en la superficie de la probeta como a lo largo de una diagonal trazada sobre esta. Estos resultados permitieron visualizar el comportamiento del microclima dentro de la cámara bajo condiciones estacionarias.

Se identificaron zonas con baja circulación de flujo y variaciones en la distribución térmica y de densidad, lo cual sugiere una dispersión no homogénea de la niebla salina. Esta información es clave para correlacionar con posibles diferencias en la tasa de corrosión sobre la probeta metálica, dependiendo de su posición y exposición relativa.

3.6. Limitaciones y supuestos del modelo

El modelo considera condiciones estacionarias y no incluye reacciones químicas de corrosión, centrándose únicamente en el transporte de masa y calor. Además, no se han realizado aún comparaciones con datos experimentales, por lo cual los resultados deben interpretarse como preliminares. En trabajos futuros se integrarán pruebas físicas para validación cruzada.

El presente trabajo se enmarca en una investigación aplicada de tipo cuantitativo, donde se emplean herramientas de simulación computacional para analizar variables físicas dentro de un entorno controlado. El objetivo es generar modelos predictivos que permitan inferir el comportamiento de la velocidad de corrosión en función del microclima generado dentro de la cámara de niebla salina. Este enfoque permite una exploración detallada sin requerir múltiples ensayos físicos, lo cual optimiza recursos y tiempo (Creswell, 2014).

En este sentido, la investigación cuantitativa permite establecer relaciones medibles entre los parámetros físicos definidos (como la velocidad del aire, la humedad relativa, la

temperatura y la tasa de deposición salina) y el fenómeno de corrosión en placas metálicas. Al utilizar simulaciones numéricas validadas, se garantiza un nivel de precisión adecuado para interpretar los resultados de forma reproducible. Este diseño metodológico también proporciona una base sólida para realizar ajustes en las condiciones del experimento virtual, facilitando la evaluación de escenarios diversos con mínimo costo experimental.

4. Resultados y Análisis de Resultados

4.1. Introducción al análisis

El presente capítulo expone los resultados obtenidos mediante la simulación del microclima en una cámara de niebla salina, con el objetivo de evaluar su influencia sobre la velocidad de corrosión en placas de acero de baja aleación. A través del análisis de los campos de velocidad, temperatura y densidad, se busca interpretar el comportamiento del flujo interno y la distribución del medio salino en distintos instantes de tiempo.

Se ha realizado una simulación computacional en ANSYS Fluent bajo condiciones controladas, siguiendo los parámetros establecidos por la norma NTC 1156 (2020). Las salidas gráficas se organizaron en función del tiempo transcurrido (10 s, 30 s y 60 s), permitiendo visualizar el desarrollo progresivo del flujo de niebla y su interacción con la superficie de las probetas metálicas. Asimismo, se analizó la distribución de la densidad tanto sobre la superficie como a lo largo de la diagonal de la probeta, con el fin de identificar zonas de acumulación o vacíos que podrían correlacionarse con tasas diferenciadas de corrosión.

Este análisis no solo permitirá establecer una mejor comprensión del microclima interno de la cámara, sino que también servirá como base para validar el modelo frente a resultados experimentales futuros. Las observaciones realizadas pretenden aportar información útil para mejorar el diseño, calibración y eficiencia de estos sistemas de ensayo en contextos de evaluación de materiales expuestos a ambientes salinos.

4.2. Distribución de la velocidad en la cámara de niebla salina

La evolución de los vectores de velocidad dentro de la cámara permite comprender el patrón de circulación del aire cargado con partículas salinas. Esta variable es determinante para evaluar la homogeneidad del microclima, ya que zonas de baja o nula velocidad pueden favorecer la acumulación de solución salina o la formación de microambientes que alteran la uniformidad del ensayo.

Figura 4.1 Distribución de vectores de velocidad en la cámara de niebla salina a los 10 segundos

En la Figura 4.1 se presenta la magnitud de la velocidad del flujo a los 10 segundos desde el inicio del ensayo. El comportamiento observado corresponde a una fase inicial del régimen transitorio, en la que la dinámica del aire mezclado con niebla salina aún no ha establecido un patrón definido. Predominan velocidades bajas dentro del volumen simulado, lo cual se representa visualmente mediante tonos azul oscuro y celeste, con valores que oscilan principalmente entre 0 y 0.019 m/s, según la escala de color mostrada.

Se aprecia una incipiente activación del flujo en la parte superior de la cámara, donde las líneas de corriente muestran trayectorias ascendentes con ligeros gradientes de color que alcanzan valores superiores a 0.03 m/s, sin llegar a consolidar un régimen continuo. Esta distribución indica que la niebla salina aún se encuentra dispersándose en el interior, sin generar recirculaciones marcadas ni impactos significativos sobre la probeta.

En esta etapa del proceso, el microclima interno aún no es representativo de las condiciones operativas deseadas para un ensayo estandarizado de corrosión. El tiempo de residencia de las partículas y la baja velocidad de impacto sugieren que cualquier evaluación sobre la superficie metálica en este instante no ofrecería resultados confiables. Es necesario permitir un mayor tiempo de circulación para que el flujo evolucione hacia un patrón estable, preferiblemente con presencia de vórtices y zonas de velocidad constante sobre la superficie de prueba, como se buscará evidenciar en los resultados correspondientes a los 30 y 60 segundos.

Figura 4.2 Distribución de vectores de velocidad en la cámara de niebla salina a los 30 segundos

En la Figura 4.2, correspondiente al tiempo de 30 segundos, se evidencia un desarrollo más consolidado del flujo en comparación con el instante inicial. Las líneas de corriente muestran un patrón más estructurado y direccionado desde la parte superior de la cámara hacia la zona donde se encuentra la probeta. Esto se refleja en la aparición de zonas con velocidades medias y altas, representadas por tonos verdes, amarillos y naranjas, alcanzando valores de hasta 0.059 m/s.

Esta evolución sugiere que el sistema ha entrado en una etapa avanzada del régimen transitorio. Las trayectorias del flujo ya no se comportan de forma aleatoria, sino que comienzan a organizarse en franjas definidas que indican la presencia de un flujo canalizado proveniente de la torre de aspersión. Adicionalmente, en la región intermedia de la cámara, cerca de la probeta, se comienzan a formar vórtices secundarios, lo que sugiere que parte del flujo está generando recirculación, una condición deseable para garantizar una cobertura más homogénea.

Este comportamiento es técnicamente relevante, ya que indica que el microclima dentro de la cámara empieza a ser representativo de las condiciones necesarias para ensayos acelerados de corrosión, conforme a lo estipulado en la norma NTC 1156:2020. Aunque aún no se alcanza un régimen completamente estacionario, el flujo muestra una dinámica favorable para la interacción continua entre la niebla salina y la superficie metálica de ensayo.

Figura 4.3 Distribución de vectores de velocidad en la cámara de niebla salina a los 60 segundos

En la Figura 4.3 se presenta la distribución de velocidades a los 60 segundos, donde se consolida un patrón altamente estructurado del flujo. Las trayectorias vectoriales revelan un comportamiento coherente en la parte superior de la cámara, donde las velocidades más altas (mayores a 0.053 m/s) se encuentran en zonas bien definidas, representadas por tonalidades rojizas y naranjas. Estas velocidades provienen directamente de la torre de aspersión y descienden sobre la región ocupada por la probeta.

Se destacan claramente los fenómenos de recirculación en torno a la probeta, tanto en la zona inferior como en la región media, lo cual es clave para asegurar una interacción constante entre el flujo y la superficie metálica. Este patrón es indicativo de un régimen cuasi estacionario, en el que la energía del flujo ya no se disipa aleatoriamente, sino que se redistribuye dentro del volumen de ensayo de forma eficiente.

Este resultado confirma que a los 60 segundos la cámara ha alcanzado condiciones operativas estables, con un microclima interno adecuado para la exposición uniforme del material. La dinámica del flujo, junto con la densidad previamente analizada, demuestra que el sistema puede considerarse apto para iniciar evaluaciones experimentales, cumpliendo con los lineamientos técnicos exigidos por la norma NTC 1156:2020.

4.3. Distribución de la densidad en la superficie de la probeta

El análisis de la distribución de densidad en la superficie de la probeta permite identificar cómo varía la concentración de la mezcla aire-salmuera en función del tiempo. Esta variable es fundamental para evaluar la exposición diferencial del material a condiciones corrosivas, ya que una densidad mayor implica mayor presencia de solución salina, incrementando la tasa de deterioro potencial

Figura 4.4 Distribución de densidad en la superficie de la probeta a los 10 segundos

En la Figura 4.4 presenta la distribución de densidad sobre la superficie de la probeta a los 10 segundos de iniciada la simulación. En esta etapa temprana del proceso, se observa una clara heterogeneidad en los valores de densidad a lo largo de la superficie metálica. La colorimetría de la figura refleja un rango amplio de variación, desde aproximadamente 955 kg/m³ hasta 970 kg/m³, indicando que la niebla salina aún no ha alcanzado una distribución uniforme. Esta falta de homogeneidad es evidente en la aparición de zonas localizadas con mayor densidad, principalmente en la región central y superior de la probeta, donde los tonos más cálidos sugieren una mayor acumulación de partículas salinas. En contraste, otras áreas muestran valores considerablemente menores, lo que señala una exposición parcial al medio corrosivo.

Este patrón irregular puede atribuirse al hecho de que el sistema aún no ha alcanzado un régimen cuasi estacionario de flujo en el interior de la cámara. A los 10 segundos, la interacción entre las fases del fluido, el movimiento del aire y la dinámica de aspersión están en fase de desarrollo, lo cual impide una cobertura completa y constante de la superficie de estudio. Desde una perspectiva experimental, esta condición no es adecuada para iniciar mediciones de corrosión, ya que la variabilidad en la densidad sobre la probeta comprometería la reproducibilidad y validez de los resultados. Por tanto, la información gráfica de esta figura refuerza la necesidad de tiempos de estabilización mayores para garantizar condiciones confiables en los ensayos de corrosión acelerada.

Figura 4.5 Distribución de densidad en la superficie de la probeta a los 30 segundos

En la Figura 4.5 presenta la distribución de densidad simulada sobre la superficie de la probeta metálica a los 30 segundos de iniciado el experimento. En esta etapa, se observa una cobertura más uniforme en comparación con los primeros segundos de simulación, reflejando un comportamiento más estabilizado del microclima interno de la cámara. Los valores de densidad oscilan entre 968 y 971 kg/m³, con una colorimetría que indica zonas más amplias con valores medios, lo cual implica una deposición más consistente de partículas salinas. Aunque la mayor parte de la superficie muestra una homogeneidad aceptable, aún se aprecian algunas

variaciones leves cerca del borde superior, posiblemente asociadas a remanentes de flujos turbulentos o inestabilidades residuales en la entrada del flujo.

Este patrón sugiere que, a los 30 segundos, la cámara comienza a acercarse a un régimen cuasi estacionario, pero todavía no alcanza condiciones completamente uniformes. La distribución mejorada permite suponer que la interacción entre la niebla salina y la superficie metálica es más efectiva que en los primeros instantes del proceso, aunque con cierto grado de incertidumbre en zonas puntuales. En términos experimentales, iniciar una prueba de corrosión en este punto podría mejorar la reproducibilidad frente a tiempos más tempranos, aunque no garantiza una completa estabilidad. Esta figura, por tanto, resulta clave para visualizar el progreso hacia la estabilización del sistema y para justificar la necesidad de prolongar el tiempo previo a las mediciones formales de corrosión.

Figura 4.6 Distribución de densidad en la superficie de la probeta a los 60 segundos

En la Figura 4.6 muestra la distribución de densidad sobre la superficie de la probeta a los 60 segundos de simulación, tiempo en el cual el sistema alcanza un comportamiento claramente estabilizado. La colorimetría evidencia una mayor uniformidad en los valores de densidad en toda la superficie, con una distribución homogénea que se mantiene en un rango estrecho de aproximadamente 970 a 971 kg/m³. No se observan zonas de gradientes abruptos

ni fluctuaciones significativas, lo cual indica que la niebla salina ha cubierto completamente la probeta de forma constante. Este resultado sugiere que, para este tiempo, el régimen cuasi estacionario del flujo se ha establecido completamente, lo que garantiza condiciones controladas y confiables para la evaluación de la corrosión.

Además, la homogeneidad alcanzada en esta etapa proporciona evidencia visual de que los mecanismos de transporte y deposición de partículas dentro de la cámara han equilibrado sus efectos. La figura permite identificar que no existen zonas rezagadas ni regiones con deficiencia de contacto con el medio salino, lo cual representa un criterio técnico fundamental para iniciar un ensayo de corrosión con validez estadística y comparativa. De esta manera, esta visualización respalda la elección de 60 segundos como tiempo mínimo necesario para considerar que la cámara ha alcanzado condiciones operativas óptimas, en términos de densidad del medio agresivo sobre la superficie metálica.

4.4. Distribución de densidad a lo largo de la probeta

En esta sección se presentan los resultados de la distribución de densidad a lo largo de la probeta metálica en diferentes intervalos de tiempo. Este análisis permite visualizar cómo se comporta la mezcla aire-salmuera desde el punto de vista espacial, especialmente en el eje longitudinal, lo cual resulta útil para detectar posibles zonas de acumulación preferencial de niebla salina.

Figura 4.7 Gráfica de densidad a lo largo de la probeta a los 10 segundos.

A los 10 segundos (Figura 4.7), la distribución de densidad en la región cercana a la probeta muestra un comportamiento aún inestable, con valores que oscilan entre aproximadamente 962 y 974 kg/m³. Este rango sugiere que, en esta etapa inicial, el sistema aún se encuentra en un proceso de transición hacia condiciones más estables. Las variaciones puntuales observadas, representadas en la gráfica como picos y valles, indican que el flujo de la mezcla aire-niebla salina no ha alcanzado una distribución homogénea a lo largo de la superficie de la probeta.

Este comportamiento es característico de un régimen transitorio, en el cual la dispersión de las partículas salinas y la difusión térmica no han consolidado un microclima uniforme. La geometría del dominio, las condiciones de entrada y la orientación de la probeta influyen de forma significativa en la formación de zonas con distinta densidad aparente. En este momento del ensayo, es poco probable que la exposición a la niebla sea uniforme, lo que justificaría no realizar evaluaciones experimentales sobre la corrosión en esta fase, dado que las condiciones de ensayo aún no reproducen lo establecido por la norma NTC 1156:2020.

Al comparar este resultado con los obtenidos en los intervalos de 30 y 60 segundos, se evidenciará si la variabilidad disminuye progresivamente, lo cual sería un indicador clave para validar que la simulación refleja correctamente el comportamiento físico real dentro de la cámara. Además, la concentración de valores en ciertos rangos podría asociarse a fenómenos locales de recirculación o a la acción parcial de la torre de aspersión, cuyo efecto comienza a manifestarse, pero sin alcanzar una cobertura total sobre la superficie metálica.

Figura 4.8 Gráfica de densidad a lo largo de la probeta a los 30 segundos.

A los 30 segundos (Figura 4.8), se observa una reducción evidente en la variabilidad de la densidad en comparación con el intervalo anterior. Los valores se mantienen dentro de un rango similar (aproximadamente entre 960 y 974 kg/m³), sin embargo, la frecuencia de oscilaciones abruptas se reduce, y los gradientes parecen distribuirse de manera más uniforme a lo largo de la superficie de la probeta. Este comportamiento indica un avance hacia un estado más estabilizado en el comportamiento del flujo dentro de la cámara.

La consolidación de un patrón más continuo sugiere que el campo de densidad comienza a responder de forma más coherente a las condiciones de contorno impuestas, en especial las relacionadas con la aspersión y la circulación interna de la mezcla. El efecto de la geometría de la probeta y la acción de la torre de aspersión se refleja en una cobertura más homogénea, lo que implica que la superficie metálica estaría sometida a condiciones más representativas del microclima objetivo.

Este resultado es clave, ya que representa una transición intermedia donde los parámetros aún no son completamente estables, pero sí suficientemente desarrollados como para proyectar que el sistema se encamina hacia un régimen cuasi estacionario. Esto es consistente con la normativa NTC 1156:2020, la cual establece que las condiciones de niebla salina deben mantenerse estables durante los periodos de exposición para garantizar la validez de las pruebas de corrosión.

Figura 4.9 Gráfica de densidad a lo largo de la probeta a los 60 segundos.

A los 60 segundos (Figura 4.9), el comportamiento de la densidad alcanza un nivel de estabilización significativamente mayor. Las curvas muestran una distribución más regular, sin picos pronunciados ni caídas abruptas, lo que sugiere que el sistema ha alcanzado un equilibrio dinámico en el flujo de la mezcla aire-niebla salina alrededor de la probeta. Los valores de densidad se mantienen dentro del mismo rango general (entre 960 y 974 kg/m³), pero con una menor dispersión local.

Esta homogeneidad en la densidad indica que la acción de la torre de aspersión ha generado una recirculación eficiente, permitiendo que la mezcla interactúe de forma continua con la superficie de prueba. Además, el patrón vectorial y la colorimetría observados en simulaciones complementarias para este mismo tiempo (véase Figura 4.3) respaldan esta conclusión, al mostrar trayectorias bien definidas y zonas de alta intensidad de flujo estable alrededor de la probeta.

En este punto, puede afirmarse que el sistema presenta un microclima lo suficientemente estabilizado como para iniciar mediciones experimentales fiables sobre corrosión. La

correspondencia entre el patrón simulado y los criterios establecidos por la norma NTC 1156:2020 refuerza la validez del modelo computacional, justificando su uso como herramienta predictiva en el diseño y ajuste de ensayos acelerados en cámara de niebla salina.

4.5. Distribución de densidad en la diagonal de la probeta

El análisis de la densidad a lo largo de la diagonal de la probeta permite observar con mayor detalle la forma en que la niebla salina impacta sobre superficies que no son ortogonales al flujo principal. Esta perspectiva complementaria es útil para identificar si existen variaciones significativas en la exposición del material en función de la orientación de la superficie respecto al flujo.

Figura 4.10 Gráfica de densidad en la diagonal de la probeta a los 10 segundos.

La Figura 4.10 muestra la variación de la densidad de la mezcla aire-niebla salina a lo largo de la diagonal de la probeta a los 10 segundos de iniciado el ensayo. Se observa que, en esta etapa temprana del proceso, la distribución de densidad aún no ha alcanzado un perfil uniforme. El comportamiento de la curva revela ligeros picos en los extremos y una pendiente descendente moderada hacia el centro, con valores que se mantienen dentro del rango de 968 a 974 kg/m³.

Este patrón indica que el flujo está en una fase de impacto inicial sobre la superficie, y que la geometría interna de la cámara —especialmente la orientación angular de la probeta y la dirección de entrada del flujo— ejerce una influencia significativa sobre la forma en que la

niebla salina se deposita en la superficie metálica. La leve asimetría sugiere que el flujo aún no ha sido redistribuido completamente por recirculación interna, ni ha generado una cobertura homogénea.

Este tipo de comportamiento es esperado en condiciones transitorias, y refuerza la necesidad de extender el tiempo de exposición para permitir que el flujo alcance un régimen más representativo. A este tiempo, la mezcla aún no asegura condiciones uniformes de contacto con la probeta, por lo que no sería recomendable iniciar mediciones experimentales sobre corrosión sin validar primero la estabilización del perfil de densidad.

Figura 4.11 Gráfica de densidad en la diagonal de la probeta a los 30 segundos.

La Figura 4.11 presenta la distribución de densidad de la mezcla sobre la diagonal de la probeta a los 30 segundos. En comparación con el tiempo inicial, se observa una mayor consolidación del patrón, con una curva más suavizada y menor dispersión en los valores centrales. La densidad se mantiene mayoritariamente dentro del rango de 970 a 974.5 kg/m³, con una ligera pendiente descendente en la zona media y un pico definido hacia el extremo derecho de la línea.

Esta tendencia indica que el flujo ha evolucionado hacia una distribución más homogénea, aunque todavía persisten diferencias leves entre extremos. Es probable que la geometría interna de la cámara y la posición de la torre de aspersión estén concentrando la mezcla salina en ciertas zonas, lo que genera un pequeño aumento localizado en densidad al final de la trayectoria analizada.

En este punto, la distribución es lo suficientemente coherente como para considerar que la superficie comienza a estar expuesta a condiciones representativas del ensayo, aunque aún podría beneficiarse de mayor estabilización para garantizar uniformidad completa en la deposición de la niebla.

Figura 4.12 Gráfica de densidad en la diagonal de la probeta a los 60 segundos.

En la Figura 4.12 se muestra la evolución final de la densidad sobre la diagonal de la probeta a los 60 segundos. El perfil obtenido se caracteriza por una mayor regularidad y un valor promedio elevado en toda la trayectoria, lo cual sugiere una cobertura más estable del flujo sobre la superficie analizada. Se mantiene el mismo comportamiento observado a los 30 segundos, pero con mayor énfasis en el pico al final de la curva, que alcanza el máximo valor de densidad registrado en los tres tiempos.

Esta acumulación en el extremo derecho puede estar relacionada con un patrón de impacto sostenido del flujo en esa región, posiblemente influenciado por la geometría angular de la probeta y la dirección de los vectores de entrada desde la torre de aspersión. Sin embargo, la suavidad general del perfil y la continuidad de la curva indican que el flujo ha alcanzado un estado cuasi estacionario, con buena cobertura global sobre la superficie metálica.

Esta condición es adecuada para iniciar mediciones experimentales de corrosión, ya que el sistema ofrece uniformidad y concentración aceptables según lo establecido en la norma NTC

1156:2020. La estabilidad del perfil a lo largo de la diagonal refuerza la validez del modelo simulado y la efectividad de la cámara en reproducir condiciones controladas.

4.6. Discusión comparativa del comportamiento transitorio del flujo

La evolución del microclima interno en la cámara de niebla salina a lo largo del tiempo fue analizada mediante una secuencia de simulaciones a 10, 30 y 60 segundos. Los resultados permiten establecer una comparación detallada del desarrollo del flujo y su impacto sobre la probeta, evaluando tanto la magnitud de la velocidad como la distribución espacial de la densidad en diferentes planos y trayectorias.

En el análisis del campo de velocidad, a los 10 segundos (Figura 4.1) se observa un patrón inicial con velocidades bajas y sin trayectorias definidas. Las zonas superiores comienzan a activarse, pero no se identifican recirculaciones significativas ni interacción directa con la probeta. A los 30 segundos (Figura 4.2), el flujo se estructura en trayectorias más coherentes provenientes de la torre de aspersión, con valores de velocidad superiores a 0.05 m/s en ciertas regiones. Se evidencian vórtices en formación cerca de la probeta, indicando el inicio de la recirculación. Finalmente, a los 60 segundos (Figura 4.3), el patrón se estabiliza completamente: se presentan zonas de alta velocidad bien distribuidas en la parte superior y flujo envolvente sobre la probeta, lo cual confirma la presencia de un régimen cuasi estacionario.

Respecto a la distribución de densidad longitudinal sobre la probeta, los resultados muestran una transición clara. A los 10 segundos (Figura 4.7), la variabilidad es notable, con picos y valles que reflejan una mezcla aún no asentada. A los 30 segundos (Figura 4.8), la curva se suaviza, indicando un mejor reparto de la mezcla a lo largo del eje principal. Finalmente, a los 60 segundos (Figura 4.9), se alcanza un perfil estable, sin oscilaciones abruptas, lo que sugiere una cobertura homogénea y adecuada para la exposición corrosiva.

El comportamiento superficial muestra un patrón similar. A los 10 segundos (Figura 4.4), predominan tonos marrones claros que indican una cobertura inicial de densidad media,

sin concentraciones marcadas. A los 30 segundos (Figura 4.5), se incrementa la densidad superficial, con una coloración más intensa, mientras que a los 60 segundos (Figura 4.6) se alcanza una colorimetría roja uniforme, que evidencia una deposición densa y continua sobre la superficie metálica.

Por último, el análisis diagonal de la densidad aporta una visión más localizada del impacto del flujo. A los 10 segundos (Figura 4.10), se presentan variaciones iniciales con una leve pendiente hacia el centro, señal de un patrón de impacto desigual. A los 30 segundos (Figura 4.11), la curva se vuelve más regular, con un leve aumento en el extremo derecho. A los 60 segundos (Figura 4.12), el perfil se estabiliza y el valor máximo se concentra en el borde final, posiblemente debido a la acción localizada del flujo ascendente o a fenómenos de acumulación inducidos por la geometría interna de la cámara.

En conjunto, los resultados confirman que el sistema requiere al menos 60 segundos para alcanzar un régimen suficientemente homogéneo y estable. Tanto la velocidad como la densidad muestran patrones bien definidos y consistentes, cumpliendo con las condiciones establecidas por la norma NTC 1156:2020 para garantizar ensayos acelerados de corrosión con condiciones reproducibles.

4.7. Conclusiones del capítulo

El análisis de los resultados obtenidos a partir de las simulaciones numéricas en ANSYS Fluent permitió evaluar con precisión la evolución del microclima interno en la cámara de niebla salina durante un periodo transitorio de 60 segundos. Se analizaron parámetros clave como la magnitud de la velocidad y la distribución de la densidad en diferentes regiones de la probeta (longitudinal, superficial y diagonal), lo que permitió establecer el tiempo mínimo necesario para alcanzar condiciones representativas y estables de exposición.

Los campos de velocidad mostraron una transición clara desde un régimen inestable, con trayectorias dispersas y velocidades bajas (10 segundos), hacia un patrón bien definido con zonas de recirculación e interacción directa con la probeta (60 segundos). Este comportamiento

evidencia el desarrollo progresivo del flujo interno, cuyo grado de estructuración se correlaciona directamente con la eficiencia de la torre de aspersión y la geometría del recinto.

En cuanto a la densidad, se observó una mejora continua en la homogeneidad de la mezcla aire-niebla salina. Las distribuciones longitudinales, superficiales y diagonales indicaron una cobertura cada vez más uniforme sobre la probeta, alcanzando a los 60 segundos un perfil estabilizado con valores constantes en la mayoría de las trayectorias. Esta condición es indispensable para asegurar que los ensayos de corrosión sean reproducibles y cumplan con lo establecido en la norma NTC 1156:2020.

En conjunto, los resultados permiten concluir que el sistema requiere al menos 60 segundos de circulación para establecer un microclima cuasi estacionario, con parámetros de velocidad y densidad adecuados para iniciar evaluaciones experimentales sobre la superficie metálica. Estos hallazgos no solo validan la configuración del modelo simulado, sino que también aportan una base técnica sólida para la optimización de futuros protocolos de ensayo en cámaras de niebla salina.

5. Conclusiones

5.1. Conclusiones

1. La simulación computacional del microclima en la cámara de niebla salina permitió

identificar con precisión el comportamiento dinámico del flujo y la distribución de densidad sobre la probeta, demostrando que el sistema requiere al menos 60 segundos para alcanzar un régimen cuasi estacionario. A partir de este tiempo, las condiciones internas de velocidad y densidad resultan estables y homogéneas, lo cual garantiza una exposición adecuada del material al medio corrosivo.

2. Los resultados mostraron que en los primeros 30 segundos el flujo dentro de la

cámara presenta irregularidades notables, con zonas de baja velocidad, dispersión no uniforme de partículas salinas y cobertura superficial incompleta. Estas condiciones iniciales no aseguran una interacción efectiva entre la niebla salina y la superficie metálica, por lo que se consideran inadecuadas para iniciar evaluaciones experimentales de corrosión

3. El modelo desarrollado en ANSYS Fluent, basado en un enfoque multifásico e

integrando fenómenos de evaporación-condensación, demostró ser eficaz para representar las condiciones reales de operación de la cámara. Las configuraciones aplicadas, en concordancia con la norma NTC 1156:2020, permitieron reproducir fielmente el comportamiento del flujo y su impacto sobre la probeta, validando la utilidad de las herramientas de simulación como apoyo en el diseño y análisis de ensayos acelerados.

4. La investigación evidencia el potencial de la simulación computacional como una

herramienta predictiva confiable para evaluar entornos de corrosión, optimizar protocolos de ensayo, reducir tiempos de experimentación y mejorar la comprensión de variables físicas internas que no son fácilmente observables en pruebas convencionales. Su aplicación práctica puede fortalecer el diseño de materiales y el control de calidad en sectores como infraestructura, automoción, energía y defensa.

5.2. Recomendaciones

1. Se recomienda realizar ensayos experimentales complementarios que permitan

validar los resultados obtenidos en la simulación, empleando métodos como pérdida de masa, espectroscopía de impedancia o sensores distribuidos de temperatura y humedad. Esto contribuiría a contrastar y ajustar los parámetros del modelo numérico frente a condiciones reales de operación.

2. Es aconsejable extender el tiempo de simulación para analizar el comportamiento

del microclima en regímenes prolongados, más allá de los 60 segundos. Esto permitiría observar fenómenos acumulativos como la condensación sostenida o la redistribución de salinidad sobre la probeta, aspectos clave en estudios de corrosión de larga duración.

3. Se sugiere evaluar variaciones geométricas en el diseño interno de la cámara, tales

como cambios en la posición de la torre de aspersión, inclinación de la probeta, o incorporación de deflectores. Dichas modificaciones podrían mejorar la homogeneidad del flujo y la eficiencia de cobertura del medio salino.

4. En futuros trabajos, sería pertinente acoplar modelos electroquímicos o de pérdida

de espesor al modelo actual, con el fin de estimar directamente la velocidad de corrosión desde la simulación. Esta integración permitiría una correlación más robusta entre variables físicas simuladas y resultados típicos de ensayos experimentales.

5. Finalmente, se recomienda replicar esta metodología para analizar el

comportamiento de otros materiales metálicos o recubrimientos protectores bajo ambientes salinos controlados. Esto permitiría establecer comparaciones de desempeño, seleccionar materiales más resistentes y mejorar las estrategias de prevención de corrosión en aplicaciones industriales.

Referencias bibliográficas

Almeida, E. T., Silva, L. C., & de Lima-Neto, P. (2020). Accelerated corrosion testing in salt spray chambers:

A review.

*Corrosion Reviews, 38*(1), 1–10.

https://doi.org/10.1515/corrrev-2019-0014

ANSYS Inc. (2020). *ANSYS Fluent Theory Guide Release 2020 R2*. https://www.ansys.com

ASM International. (1990). *ASM Handbook Volume 1: Properties and Selection: Irons, Steels, and High-Performance Alloys*.

ASM International. (1992). *ASM Handbook, Volume 13: Corrosion*.

ASTM International. (2015). *ASTM A572/A572M-15: Standard Specification for High-Strength Low-Alloy Columbium-Vanadium Structural Steel*.

https://www.astm.org/a0572_a0572m-15.html

ASTM International. (2017). *ASTM G1-03(2017): Standard Practice for Preparing, Cleaning, and Evaluating Corrosion Test Specimens*. https://www.astm.org/g0001-03r17.html

ASTM International. (2019). *ASTM B117-19: Standard Practice for Operating Salt Spray (Fog) Apparatus*. https://www.astm.org/b117-19.html

ASTM International. (2021). *ASTM G31-21: Standard Guide for Laboratory Immersion Corrosion Testing of Metals*. https://www.astm.org/g0031-21.html

Carvalho, A. L., Silva, A. R., & Costa, R. M. (2020). Computational modeling and experimental validation of salt spray deposition in corrosion chambers. *Materials and Design, 191*, 108655. https://doi.org/10.1016/j.matdes.2020.108655

CEN (European Committee for Standardization). (2002). *EN ISO 9227: Corrosion tests in artificial atmospheres — Salt spray tests*.

Creswell, J. W. (2014). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches (4th ed.). SAGE Publications.

De Micheli, M., Scoppio, L., & Orlandi, M. (2018). Study of corrosion behavior of lowalloy steels in marine atmosphere. *Journal of Materials Engineering and Performance, 27*(6), 3085–3093.

Fontana, M. G. (2005). *Corrosion Engineering* (3rd ed.). McGraw-Hill. Gamry Instruments. (n.d.). *Electrochemical Corrosion Rate Measurement*. https://www.gamry.com/assets/Uploads/Electrochemical-Corrosion-Measurements.pdf Gao, J., Wang, N., Chen, H., & Xu, X. (2023). The influence of 1 wt.% Cr on the corrosion resistance of low-alloy steel in marine environments. *Metals, 13*(6), 1050. https://doi.org/10.3390/met13061050

Gao, J., et al. (2024). Effect of Mo and Sn co-regulation on low alloy steel corrosion in tropical marine atmosphere.

*npj Materials Degradation, 8*, Article

50.

https://www.nature.com/articles/s41529-024-00507-0

García-Castro, J., & Morales-Muñoz, L. F. (2023). Integrated simulation and experimental evaluation of salt fog chamber performance. *Engineering Failure Analysis, 152*,

106052.

González-Rodríguez, J. G., Martínez, L., & Pech-Canul, M. I. (2019). Simulation of environmental effects in laboratory chambers: A CFD approach. *Corrosion Reviews, 37*(5), 409–419.

Hidalgo-Leal, J., Ramírez, J., & Peña, O. (2022). Numerical analysis of environmental conditions in salt spray chambers and their effects on corrosion rate variability. *Journal of

Materials Research and Technology, 19*, 3176–3186.

https://doi.org/10.1016/j.jmrt.2022.07.064

ICONTEC. (2020). NTC 1156:2020. Recubrimientos metálicos y otros recubrimientos inorgánicos - Ensayo de niebla salina neutral (NSS). Instituto Colombiano de Normas Técnicas y Certificación.

ISO. (2017). *ISO 9227:2017 – Corrosion tests in artificial atmospheres – Salt spray tests*. https://www.iso.org/standard/63543.html

Jasak, H., Jemcov, A., & Tukovic, Z. (2007). OpenFOAM: A C++ library for complex physics simulations. *International Workshop on Coupled Methods in Numerical Dynamics*. Koch, G., Varney, J., Thompson, N., Moghissi, O., Gould, M., & Payer, J. (2022). *Corrosion Costs and Preventive Strategies in the United States*. NACE International. https://impact.nace.org/documents/Nace-Report.pdf

LibreTexts.

(s.f.).

Corrosion.

Recuperado de https://chem.libretexts.org/Bookshelves/Corrosion

Lorenz, W. J., & Mansfeld, F. (1981). Determination of corrosion rates by electrochemical DC and AC methods.

*Corrosion Science, 21*(9), 647–672.

https://doi.org/10.1016/0010-938X(81)85138-0

Micom Laboratories. (n.d.). *ASTM B117 - Salt Spray Fog Testing*. https://www.micomlab.com/micom-testing/astm-b117/

Morcillo, M., Díaz, I., Cano, H., & Chico, B. (2011). Atmospheric corrosion of mild steel: A review. *Corrosion Science, 77*, 16–41. https://doi.org/10.1016/j.corsci.2013.06.045 Patankar, S. V. (1980). *Numerical Heat Transfer and Fluid Flow*. McGraw-Hill. Revie, R. W., & Uhlig, H. H. (2008). *Corrosion and Corrosion Control* (4th ed.). Wiley.

Soliz, A., Mayrhofer, K., & Caceres, L. (2014). Numerical simulation of carbon steel corrosion exposed to flowing NaCl solutions. *Electrochimica Acta, 132*, 222–231. https://doi.org/10.1016/j.electacta.2014.02.151

Soliz, A., Mayrhofer, K., & Caceres, L. (2014). Simulation of the localized corrosion process using computational fluid dynamics. *Electrochimica Acta, 135*, 707–716. https://doi.org/10.1016/j.electacta.2014.05.097

Soln Pharma. (s.f.). Types of Corrosion. Recuperado de https://solnpharma.com/typesof-corrosion /

Versteeg, H. K., & Malalasekera, W. (2007). *An Introduction to Computational Fluid Dynamics: The Finite Volume Method* (2nd ed.). Pearson Education.

Zerust Excor.

(s.f.).

The Global Cost of Corrosion.

Recuperado de https://www.zerust.com/blog/the-global-cost-of-corrosion/

Zhou, Y., Li, X., Zhang, L., & Wang, Z. (2021). Coupled CFD and experimental analysis of salt spray deposition in accelerated corrosion environments. *Corrosion Science, 180*, 109218.

Zhu, Y., Du, C., Zhang, D., & Wu, Y. (2022). Recent progress in corrosion science and engineering:

From theory to practice.

*Corrosion Science, 200*,

110304.

https://doi.org/10.1016/j.corsci.2022.110304

Zhu, Z., Teevens, P. J., Xue, H., & Cheng, Y. F. (2022). Numerical simulation and experimental verification of pitting corrosion propagation in sweet pipeline service. *Journal of Pipeline Science and Engineering, 2*(1), 78–86. https://doi.org/10.1016/j.jpse.2022.01.001