大氣環境中碳鋼腐蝕速率推測方法

崔夢晨,穆志純,付冬梅,李曉剛

(1. 北京科技大學 自動化學院，北京 100083； 2. 北京科技大學 腐蝕與防護中心，北京 100083)

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大氣環境中碳鋼腐蝕速率推測方法

崔夢晨1,穆志純1,付冬梅1,李曉剛2

(1. 北京科技大學 自動化學院，北京 100083； 2. 北京科技大學 腐蝕與防護中心，北京 100083)

為了研究氣候環境因素對金屬腐蝕速率的影響，推測它們的量化關系，以碳鋼為例，將數據挖掘的方法應用于大氣腐蝕試驗站點的腐蝕速率數據和氣候環境數據，建立了大氣環境中推測碳鋼腐蝕速率的模型,并得出腐蝕速率推測公式。腐蝕站點試驗數據的驗證結果表明:該方法有較高的推測準確度，對于全面了解我國不同地區的碳鋼腐蝕狀況具有指導意義。

腐蝕速率；碳鋼；數據挖掘；大氣環境

對于大氣環境中碳鋼腐蝕速率的研究，國際標準化組織建立了ISO9223標準，通過潤濕時間、二氧化硫沉積速率、氯化物沉積速率三項因素判斷大氣環境中碳鋼腐蝕等級，對應不同范圍的腐蝕速率[1]。葉堤等[2]研究了大氣污染對碳鋼腐蝕速率的影響，討論了二氧化硫、二氧化氮等因素對碳鋼腐蝕速率影響的強弱程度。龍風樂等[3]對管線鋼的腐蝕速率與溫度、環境pH等因素的關系進行分析。唐子龍等[4]討論了鹽粒子液膜下碳鋼腐蝕速率與環境因素的關聯性。

金屬材料的腐蝕會給各種設備和建筑物的安全帶來威脅，造成重大的經濟損失，其中，金屬材料在大氣環境中腐蝕造成的損失占到一半以上[5]。挖掘氣候環境因素與腐蝕速率的規律對于全面掌握不同地區的腐蝕狀況進而合理有效地進行選材和腐蝕防護具有重要意義[6]。目前，關于碳鋼腐蝕速率的研究大多集中于定性地討論各環境因素與其相關性，未能定量給出根據氣候環境數據推算碳鋼腐蝕速率的計算公式，具有一定局限性。

本工作將數據挖掘的思想應用于腐蝕數據，綜合考慮溫度、濕度、污染性氣體等7項因素對碳鋼腐蝕速率的影響，應用數據擬合、區間嵌套循環搜素[7]等方法建立了碳鋼腐蝕速率推測公式,并對公式進行了試驗驗證。結果表明，該公式較為準確地量化了碳鋼腐蝕速率與氣候環境因素的關系，對全面了解我國各地區碳鋼腐蝕強度提供指導。

1　氣候環境因素對碳鋼腐蝕速率的影響

影響金屬腐蝕的因素分為氣候因素和環境因素。氣候因素包括大氣相對濕度、降雨、氣溫、日照時間、鹽粒子含量等。環境因素主要是指大氣污染物，其中硫化物和氮化物對金屬腐蝕影響最大[8]。不同氣候環境因素對碳鋼腐蝕有促進或抑制作用。常溫下，碳鋼在大氣中的腐蝕主要是吸氧腐蝕。吸氧腐蝕主要取決于構成電解質溶液的水份出現的機會，所以濕度的增大會促進碳鋼的腐蝕[9]。二氧化硫、二氧化氮為酸性氣體，可溶于水膜，不僅增加了電解質溶液水膜的導電性，而且析氫腐蝕和吸氧腐蝕同時發生，從而增大了腐蝕速率[10]。而年日照時間長的地區往往污染小、降雨少，間接抑制了腐蝕的發生。

本工作全面考慮各氣候環境因素的影響，選取溫度、濕度、降雨量、日照時數、 SO2含量，NO2含量、Cl-沉積速率7項因素，挖掘其與碳鋼腐蝕速率的關系。本工作所用氣候環境數據來源于國家環境統計年鑒、各主要城市環境統計公報及國家材料環境腐蝕平臺的年平均數據，碳鋼腐蝕速率數據來源于腐蝕與防護網。在已經建成的15個大氣腐蝕站點中，吐魯番站、西沙站因建站較晚，大規模的金屬腐蝕試驗仍在進行中，暫時沒有腐蝕速率試驗結果。從數據分布來看，萬寧站是一個嚴重的離群點[11]，為了保證所建模型的精度和泛化能力，暫不考慮該站的數據。最終選取拉薩、敦煌、漠河、庫爾勒、西雙版納、瓊海、沈陽、北京、廣州、武漢、青島、江津共12個腐蝕站點的數據作為建模數據，各站點的環境數據和碳鋼腐蝕速率數據如表1所示。

為判斷7項氣候環境因素與碳鋼腐蝕速率的相關性，求取對應泊松相關系數[12]如表2所示。

由表2可見，溫度、濕度、年降雨量、 SO2含量、NO2含量、Cl-沉積速率與碳鋼腐蝕速率為正相關關系，促進腐蝕的發生；日照時間與碳鋼腐蝕速率為負相關關系，增加日照時間會降低碳鋼的腐蝕速率。

表1　站點氣候環境數據和碳鋼腐蝕速率數據Tab. 1　Data of climatic and environmental factors and corrosion rates of carbon steel from corrosion sites

2　氣候環境因素推算碳鋼腐蝕速率建模

2.1氣候環境影響函數的定義

碳鋼在大氣環境中的腐蝕速率取決于各氣候環境因素，各種因素綜合起來促進碳鋼發生腐蝕行為。為了表征大氣環境下各因素對碳鋼發生腐蝕的綜合性影響，定義氣候環境影響函數為：

(1)

式中：E為表征表2中7個氣候環境因素對碳鋼腐蝕速率的綜合影響程度；ωi為各氣候環境因素在氣候環境影響函數中的權值，根據表2中各因素與碳鋼腐蝕速率的正負相關性設定取值范圍為[0,1]或[-1,0]；di(i=1,2,…,7)為采用區間化的方法進行線性映射后的7個氣候環境因素數據，映射公式[13]如下：

表2　氣候環境因素對應的碳鋼腐蝕速率泊松 相關系數Tab. 2　Pearson correlation coefficient of corrosion rate corresponding climatic and to environmental factors

(2)

式中：Di表示氣候環境因素原始數據；Dimax和Dimin分別表示該因素原始數據中的最大值和最小值；[a1,a2]表示線性映射的目標區間范圍，選擇區間范圍為[0.2,0.8]。

當與碳鋼腐蝕速率為負相關的氣候環境因素權值取-1，正相關的氣候環境因素權值取1時，以12個腐蝕站點的環境影響函數值E為橫坐標，對應的碳鋼腐蝕速率為縱坐標，形成坐標圖如圖1所示。

由圖1可見，碳鋼腐蝕速率隨氣候環境影響函數值的增大而增大。如果各氣候環境因素的權值在[0,1]或[-1,0]的范圍內取特定值時，恰有碳鋼腐蝕速率隨氣候環境影響函數值的變化趨勢符合某種遞增的函數關系，則這種函數關系定量描述了氣候環境影響和碳鋼腐蝕速率的關系。

2.2氣候環境影響函數中最優權值ωi*的確定

線性、二次、指數函數關系在特定數值區間為常見的單調遞增函數，基于以上三種函數關系對環境影響函數值與碳鋼腐蝕速率進行擬合。最小二乘擬合是常用的一種數據擬合方法，以誤差平方和最小作為擬合目標[14]。為了保證模型對各個等級的腐蝕速率均有較高的推測準確度，對低等級腐蝕速率降低容錯空間，高等級腐蝕速率適當增大容錯空間，以平均誤差率最小為目標對最小二乘法進行了改進。對應不同的擬合函數關系，采用區間嵌套循環搜索的方法分別找出7個氣候環境因素在環境影響函數中的權值ωi*(i=1,2,…,7)，使得環境影響函數值與碳鋼腐蝕速率的平均擬合誤差率最小，并把該組權值記為最優權值，區間嵌套循環搜索方法計算步驟如圖2所示。

圖2中v表示碳鋼腐蝕速率，[ai,bi]表示各權值的搜索范圍，根據表2中對應各因素與碳鋼腐蝕速率的正負相關性設定各權值初始搜索范圍為[0,1]或[-1,0]。初始化λ為0.25，N為5，目標誤差率為0.05。根據圖2所示的搜索方法，分別找到對應線性、二次、指數三種擬合關系的氣候環境因素最優權值，并按照相應的擬合關系對環境影響函數值和碳鋼腐蝕速率進行擬合，見圖3～5。

2.2.1 線性擬合模型

對應溫度、濕度、降雨量、日照時數、SO2含量，NO2含量，Cl-沉積速率7項因素的最優權值集合{ωi*(i=1,2,…,7)}為{0.31，0.12，0.03，0，0.75，0.38，0.84}。對應的氣候環境影響函數值E與碳鋼腐蝕速率vcorr的擬合關系為

(3)

2.2.2 二次函數擬合模型

對應溫度、濕度、降雨量、日照時數、SO2含量，NO2含量，Cl-沉積速率7項因素的最優權值集合{ωi*(i=1,2,…,7)}分別為{0.42，0.11，0，-0.17，0.98，0.41，0.77}。對應的氣候環境影響函數值E與碳鋼腐蝕速率vcorr的擬合關系為

(4)

2.2.3 指數函數擬合模型

對應溫度、濕度、降雨量、日照時數、SO2含量，NO2含量，Cl-沉積速率7項因素的最優權值集合{ωi*(i=1,2,…,7)}分別為{0.51，0.29，0.11，-0.09，0.99，0.51，0.75}。氣候環境影響函數值與碳鋼腐蝕速率vcorr的擬合關系為

(5)

從圖3～5可見，氣候環境影響函數中各氣候環境因素權值取最優權值時，各站點的氣候環境影響函數值與碳鋼腐蝕速率整體上符合對應的函數關系，即呈現出由氣候環境推算碳鋼腐蝕速率的一般規律。

2.3氣候環境因素推測碳鋼腐蝕速率量化關系

為了驗證基于三個不同擬合函數的模型對碳鋼腐蝕速率的推測準確度，選取了不同等級的5個腐蝕站點數據進行準確性檢驗[15]。每次檢驗均以所選站點中的1個為測試樣本，用其余11個站點的數據進行建模，準確度比較如表3所示。

表3　模型準確度比較Tab. 3　Comparison of the model accuracy

從表3可以看出，線性模型和二次函數擬合模型在高腐蝕等級站點江津出現了較大誤差，而指數函數擬合模型在五個站點均較好地預測了腐蝕速率，且平均準確度最高，因此選擇指數函數作為氣候環境影響函數值和碳鋼腐蝕速率的擬合關系。

根據上述研究過程，最終確定了由氣候環境因素推算各地碳鋼腐蝕速率的計算公式為

(6)

式中:E為氣候環境影響函數值;vcorr表示碳鋼腐蝕速率，單位為μm/a;d1、d2、…、d7分別表示年平均溫度，年平均濕度、年平均降雨量、年平均日照時間、

SO2含量、NO2含量、Cl-沉積速率經過區間化處理后的數據。

3　碳鋼腐蝕速率推測公式的應用

我國具有多種氣候類型，不同氣候類型的區域金屬腐蝕強度差異很大[16]。我國自然環境大氣腐蝕性調查[17]對金屬大氣腐蝕特性的區域劃分做出了研究。其中，西北內陸是較干旱的地區，腐蝕現象非常輕微；東部地區有著較為明顯的腐蝕發生，并隨著緯度的升高強度逐漸降低；長江以南黃河以北區域的金屬腐蝕狀況不強；海南島及西雙版納等熱帶濕潤地區是較強的腐蝕區域。

根據式(6)及全國各主要城市的環境統計數據，分別計算了不同地區各主要城市的碳鋼腐蝕速率如表4所示。

表4　各地區主要城市碳鋼腐蝕速率推測結果Tab. 4　Speculated results of corbon steel corrosion rates in major cities of different regions

從表4可以看出，我國各地理區域的碳鋼腐蝕速率差異很大，具體表現為：

(1) 西北地區碳鋼腐蝕速率很低，該腐蝕特點與西北地區干旱少雨、沿海距離遠、空氣中氯離子含量極低的氣候環境特點相對應。

(2) 沿海地區由于潮濕多雨，靠近海岸線，空氣中氯離子含量高[18]的氣候特點造成其碳鋼腐蝕速率很高，大部分城市都在50 μm/a以上。

(3) 東北地區由于年平均溫度低，大氣中污染性氣體含量偏低等原因造成其腐蝕速率整體偏低；中部城市距離海岸線的距離大多超過400 km，濕度及氯離子含量均低于沿海城市，但其中很多城市為重工業城市，污染嚴重，對應的碳鋼腐蝕速率集中在30～50 μm/a。

(4) 西南地區各城市碳鋼腐蝕速率差異很大，其中川渝地區的碳鋼腐蝕速率高于60 μm/a，該腐蝕特點與其溫濕度大、空氣中硫化物和氮化物含量高、易形成酸雨的氣候環境特點相符[19]；云南地區的昆明和西雙版納為非工業城市，污染性氣體含量低，沿海較遠，對應碳鋼腐蝕速率都低于30 μm/a。

通過本方法推測出的各區域腐蝕情況整體上與專家的判斷相符，其中中部地區由于工業的發展造成大氣中污染性氣體含量升高，金屬腐蝕速率相對本世紀初有了一定程度的增大，云南的西雙版納站點試驗數據(19 μm/a)和昆明推測數據(29 μm/a)與專家的判斷存在一定的出入，需要做進一步的分析。

4　結論

(1) 建立了通過大氣環境數據推測碳鋼腐蝕速率的模型,并得出碳鋼腐蝕速率推測公式。

(2) 根據腐蝕速率推測公式和各主要城市環境統計數據，推算了不同地理區域內主要城市的碳鋼腐蝕速率，分析了各區域的腐蝕特點。

本工作還存在諸多不足，如未能利用離群點萬寧站的試驗數據參與建模；區域腐蝕特點的分析與專家的判斷還存在一定出入，需進一步探討。

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Speculation of Carbon Steel Corrosion Rate in Atmospheric Environment

CUI Meng-chen1, MU Zhi-chun1, FU Dong-mei1, LI Xiao-gang2

(1. School of Automation and Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China；2. Corrosion and Protection Center, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China)

In order to study the influence of climatic and environmental factors on corrosion rate, and the quantitative relation between climatic and environmental factors and corrosion rate, carbon steel was chosen as sample， and the method of data mining was applied to the data of corrosion rate and environmental factors from corrosion sites. A mathematical model to speculate the corrosion rate based on climatic and environmental data was set up and speculation formula was obtained. The results show that this model can speculate the corrosion rata of carbon steel with a high accuracy, and it can help us to fully acquaint the corrosion status in different regions.

corrosion rate； carbon steel； data mining； atmospheric environment

10.11973/fsyfh-201606015

2015-04-16

國家科技基礎性工作專項(2012FY113000)； 973項目：海洋工程裝備材料腐蝕與防護基礎問題研究(2014CB643300)

付冬梅(1963-)，教授，博士，從事圖像分析與處理、智能算法與控制、數據挖掘與數據共享的研究，010-62334967，fdm2003@163.com

TG172

A

1005-748X(2016)06-0503-05