​Une corrosion difficile à décrypter

Lorsqu'un objet en fer est exposé à l'atmosphère, il se recouvre progressivement d'une couche complexe de produits de corrosion. La composition, la structure et l'organisation de cette couche dépendent de nombreux paramètres environnementaux, tels que l'humidité, la température et la présence de polluants. La nature et la répartition des phases cristallines au sein de cette couche fournissent des informations essentielles sur les mécanismes de corrosion, ainsi que sur son caractère plus ou moins protecteur vis-à-vis du métal sous-jacent.

Cependant, ces couches de corrosion sont particulièrement difficiles à caractériser. Elles sont constituées d'un mélange de composés à l'échelle micrométrique, dont certains sont peu cristallisés et présentent des signatures spectrales qui se recouvrent. Les méthodes classiques d'analyse de données peinent alors à discriminer et à identifier avec précision les différentes phases de corrosion.​

Une méthode qui exploite toute la richesse des données Raman

Pour relever ce défi, les chercheurs du groupe NIMBE à l'Iramis en collaboration avec des chercheurs de l'IRAMAT-LAPA (IRAMAT, UMR 7065 CNRS – Université Orléans – Université de Technologie de Belfort-Montbéliard – Université Paris-Saclay), ont étudié deux objets historiques en fer âgés de plus de 500 ans : des renforts métalliques de la cathédrale d'Amiens, exposés à des conditions atmosphériques sous abris, et des agrafes de la cathédrale de Metz, exposées à des conditions atmosphériques extérieures.

Les échantillons ont été analysés par spectroscopie Raman, permettant d'identifier les phases cristallines et de caractériser la composition chimique des produits de corrosion. Les chercheurs ont ensuite appliqué une méthode d'analyse de mélanges visant à extraire les informations relatives aux composantes pures à partir d'un jeu de données complexe. Appliquée aux données Raman, cette méthode appelée MCR-ALS (Multivariate Curve Resolution-Alternating Least Squares) permet de déterminer simultanément les spectres des différentes phases présentes et leur distribution spatiale, facilitant ainsi l'interprétation des systèmes complexes et hétérogènes.​

Des résultats fiables, même sans données de référence

Les chercheurs montrent qu'une approche entièrement aveugle de traitement de jeux de données Raman permet d'identifier les mêmes phases de corrosion ainsi que leur répartition spatiale que la méthode reposant sur des spectres de référence acquis au laboratoire. Les résultats sont également cohérents avec ceux de travaux antérieurs sur des matériaux similaires.

Cette méthode permet notamment de distinguer les principales phases caractéristiques de la corrosion atmosphérique du fer et de mettre en évidence certaines phases associées au procédé d'élaboration du matériau.​

Un nouvel outil pour étudier la corrosion à long terme

Au-delà de l'étude de ces deux objets patrimoniaux, ces travaux proposent une nouvelle approche pour exploiter les volumes importants de données générées par la spectroscopie Raman. En facilitant l'identification et la cartographie spatiale des différentes phases de mélanges chimiques complexes, cette approche constitue un outil permettant de mieux comprendre les mécanismes de corrosion atmosphérique à long terme. Elle présente un intérêt tant pour les recherches consacrées à la conservation du patrimoine que pour l'étude de la durabilité des matériaux métalliques dans des applications où leur comportement sur de très longues périodes constitue un enjeu majeur. 

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