海南濕熱海洋大氣環境Q235 鋼腐蝕行為研究及嚴酷度評估

覃粒，吳德權，胡濤，賀瓊瑤，唐蔓夕，趙方超，楊明波

（1.西南技術工程研究所，重慶 400039，2. 重慶理工大學，重慶 400054）

腐蝕廣泛存在于國民生產生活之中。每年因各類腐蝕帶來的直接經濟損失高達國民生產總值的2%～4%，其總損失更是超過5%，而金屬腐蝕造成的經濟損失占到各種材料腐蝕經濟損失的1/2 以上[1-2]。Q235 鋼作為典型碳鋼材料，廣泛應用于工業生產領域，是環境評估、標準設立的標尺與基準[3-5]，為材料設計相關研究提供數據支撐，為施用單位制定腐蝕防護策略提供重要參考。

我國海南地區因其高溫、高濕、高鹽霧、強輻照的濕熱海洋氣候特征，是金屬材料腐蝕的“重災區”。據研究表明，碳鋼材料在海南地區長期暴露下的腐蝕速率是我國內陸干燥大氣環境的2～6 倍，是我國東南沿海（如廣東）的3 倍左右[6-8]。近年來，大量建設性工程項目在海南開展，設施材料在海南地區使用安全亟需保障。海南濕熱海洋大氣環境腐蝕性評估問題已被眾多專家提上議程，研究典型金屬材料在海南地區的腐蝕行為，掌握金屬材料在海南各地腐蝕差異及時空分布規律，對金屬材料腐蝕進行預測預判，以便有效地指導金屬設施設備在海南的安全使用和精準防護。

目前，金屬材料在海南濕熱海洋大氣環境中的腐蝕行為機制得到較多研究，典型材料海洋大氣環境腐蝕數據持續積累。研究人員大多通過在海南典型站點（如瓊海、萬寧等）開展自然環境試驗，對比典型站點金屬的腐蝕行為與機制，粗略地評估海南腐蝕等級[9-12]。如馮立超等[13]在海洋大氣試驗中發現，氯離子能破壞金屬氧化膜，從而加速金屬腐蝕。金屬在海洋大氣環境下易受到大氣污染物（如SO42-、NO3-和NH4+）與富Cl-耦合作用，進一步影響金屬材料的腐蝕[14]。然而自然環境試驗成本高，僅通過典型站點環境試驗產生的數據量較少，有限的自然環境數據難以精細化描述海南全域的環境差異。同時，由于可視化表征手段的匱乏，小規模數據難以支撐數據資源的深層次開發，難以轉化為工程化應用的便捷產品，無法高效指導設備應用[15]。這一現狀使得材料腐蝕數據可視化技術成為迫切需求。

隨著計算機技術的飛速發展，新型軟件及算法等在材料行為模型構建、小樣本環境材料數據深度挖掘方面逐漸得到應用[16-20]。其中，地理信息系統等平臺是廣泛應用的環境信息數據載體，可以通過高效處理，可視化展示不同坐標的環境信息。基于數字化可視化的思想，通過相關數據分析軟件，將海南全域自然環境試驗數據轉化為數字地圖，精細化展示海南腐蝕分布，提高腐蝕數據的利用效率。

本文在海南13 個站點開展大規模自然環境試驗，通過采集Q235 的腐蝕數據及環境數據，基于環境因素及環境效應相關性分析，建立了對海南大部分氣候環境具有普適性的可視化“環境-材料”對應模型。以Q235 腐蝕質量損失作為嚴酷度評價指標，繪制了海南嚴酷度空間分布圖，并預警了腐蝕嚴重地區。該研究為海南地區裝備設施安全服役、金屬選材及防護提供了重要支撐。

1 試驗

1.1 Q235 鋼海南地區自然環境試驗

通過自然環境試驗采集Q235 鋼腐蝕質量損失數據，研究其腐蝕行為。自然環境試驗按照 GB/T 24516.2—2009 在海南13 個城市的大氣環境試驗站進行，時間為2021—2022 年，樣品回收周期為3、6、9、12 月，共4 個周期。13 個站點位于東方、瓊海、臨高、儋州、昌江、定安、保亭、文昌、白沙、屯昌、萬寧、海口、三亞，如圖1 所示。

圖1 海南各站點位置及萬寧站環境試驗架Fig.1 Locations of stations in Hainan and the shelf for environment tests at Wanning station

海南省地處華南地區，位于熱帶邊緣，屬熱帶季風性氣候，是典型的濕熱海洋大氣環境條件。試驗時間為2021 年4 月—2022 年4 月，海南各站點的氣象數據見表1。

表1 海南各站點氣象數據Tab.1 Climate dates of testing stations in Hainan

1.2 研究方法

1.2.1 皮爾遜（Pearson）相關性分析

Pearson 相關分析用于計算氣候因素之間的相關性，其計算過程如式（1）所示。相關性系數r描述2個變量之間的線性相關程度，r的值在-1 和+1 之間。如果r＞0，表明2 個變量正相關；r＜0，則表示2 變量負相關。r的絕對值越大，相關性越強。

式中：r表示相關性系數，X、Y分別表示兩個變量，、分別表示2 個變量的均值。

1.2.2 灰色關聯度分析

腐蝕可以看作是環境這個復雜系統對金屬材料作用而產生的一個過程機制不清晰的灰色系統，它通過統計方法將多個環境因素自變量序列和材料性能因變量序列的幾何形狀相似程度排序[21]，計算過程如式（2）所示。通過環境因素數據矩陣與材料腐蝕變量間灰色相關性系數，挑選對材料腐蝕影響較大的環境因素。

式中：Xi(k)為自變量序列；Δi(k)為自變量與因變量的差值序列；i為第i個環境因素；k為該因素中第k個樣本值；min 為向量最小值；max 為向量最大值；ρ為分辨系數取0.5。

2 結果與分析

2.1 海南地區Q235 鋼腐蝕行為分析

通過跟蹤測量Q235 鋼在13 個大氣站點暴曬3、6、9、12 個月期間的表觀形貌腐蝕情況與腐蝕質量損失，表征Q235 鋼在海南典型地區腐蝕行為，如圖2 所示。

圖2 （a）三亞、（b）東方、（c）海口與（d）萬寧Q235 鋼外觀形貌與（e）各站點腐蝕性能隨暴曬時間變化Fig.2 Corrosion appearance and performances of Q235 steel as a function of exposure time in Sanya (a), Dongfang (b),Haikou (c), and Wanning (d)

圖2a—d 分別為三亞、東方、海口和萬寧站Q235鋼樣品暴露在大氣環境下3、6、9 及12 月（從左到右）后的腐蝕外觀形貌。可以看出，金屬在腐蝕初期腐蝕面積就達到100%，腐蝕層呈棕紅色，表面完全腐蝕。在整個腐蝕過程當中，外觀形貌難以準確量化Q235 鋼腐蝕程度。

從圖2e 中可以看出，Q235 鋼的腐蝕質量損失隨暴露時間的增加而增加，且腐蝕質量損失的增量呈現先快后慢的趨勢。其中，萬寧、文昌、海口及瓊海等海南東北部沿海站點得到的金屬腐蝕質量損失在暴露1 a 后達到了300 g/m2以上，在海南各站點中腐蝕程度較嚴重。保亭、儋州、白沙及昌江等海南西南部站點得到的金屬腐蝕質量損失在暴露1 a 后不足150 g/m2，腐蝕程度較輕。本文以Q235 鋼1 a 的腐蝕質量損失量為指標，評價濕熱海洋環境嚴酷度。

2.2 Q235 鋼腐蝕敏感環境因素研究

海南大氣環境對Q235 鋼的作用機制目前沒有明晰的數學模型，海南環境數據也可以看作是一個信息模糊、變量多維的集合。通過回歸分析、灰色關聯分析等數學方法，定量分析海南環境因素，包括地理因素（如海拔高度、經度、緯度、離海距離等）及氣候因素（如平均相對濕度、平均溫度、降水小時數、日照時間、年均風速、年均大氣壓、降水量）與Q235鋼材料腐蝕性能（腐蝕質量損失）之間的相關性，尋找影響Q235 鋼腐蝕敏感的環境因素。

2.2.1 Pearson 相關性分析環境因素間關聯

各環境因素并非獨立變量，通過Pearson 分析海南地區環境因素間相互影響程度，為篩選敏感環境因素提供數據支撐。正相關表示兩環境因素間存在一定促進作用，負相關則表示兩環境因素間存在一定抑制作用。結果顯示，濕度＞80%的時間與經度的相關性高達0.840，與平均相對濕度以及降雨時間的相關度也分別達到0.722、0.691。離海距離與風速負相關（-0.662），離海距離與海拔高度則密切正相關（0.710）。對于關聯性較強的多個環境因素，可合理挑選其中一個作為影響材料腐蝕的敏感環境因數，避免建模過程變量冗余。因此，濕度＞80%時間、平均相對濕度、降雨時間可以選擇一個作為與濕度相關的大氣環境變量，離海距離與海拔高度可以選擇一個作為地理信息變量。

2.2.2 灰色關聯度分析Q235 鋼腐蝕敏感環境因素

本項目以Q235 鋼在海南大氣環境下暴露1 a 的腐蝕質量損失作為環境效應數據因變量序列，以環境因素作為自變量序列進行灰色關聯分析。通過MATLAB 軟件編程計算Q235 鋼腐蝕質量損失與環境變量間的灰色關聯度，將相關度結果按照從大到小排序，結果如圖3 所示。各環境因素與Q235 鋼腐蝕質量損失間灰色關聯度排序（從大到小）：離海距離、濕度＞80%時間、平均相對濕度、日照時間、累積降水量、降水小時數、平均氣壓、風速、平均氣溫、經度、緯度以及海拔高度。

圖3 海南環境因素間關聯與Q235 鋼腐蝕敏感環境因素排序Fig.3 Relevance between environment factors in Hainan and the ranking of Q235 steel corrosion weight loss sensitive environmental factors

2.2.3 Q235 鋼腐蝕質量損失敏感環境因素研究

線性回歸分析可用于定量計算2 個變量間的線性相關程度，是判斷2 個變量能否建立線性函數的前提。這里通過散點圖探究濕熱海洋大氣13 個站點6個典型環境因素數據與Q235 鋼腐蝕質量損失間的線性關聯程度，建立線性回歸方程，如圖4 所示。計算各環境因素與腐蝕質量損失間的回歸方程，通過對比擬合優度（R2）、Pearson 相關系數（Pearson Correlation Coefficient，PCC），量化比較各環境因素與Q235 鋼腐蝕質量損失間關聯程度大小。

圖4 各環境因素與Q235 鋼腐蝕質量損失間的線性回歸圖Fig.4 Linear regression plot of corrosion rate of Q235 steel and environmental factors

由圖4 可知，各線性回歸方程的擬合優度最高為0.72，低于0.85 閾值，表明各環境因素與Q235 鋼腐蝕質量損失間并沒有統計意義上的嚴謹線性關聯[22]，說明線性方程并不能很好建立環境因素與Q235 鋼腐蝕性能間的映射關系。對擬合優度R2大小進行排序，用于比較各因素與Q235 鋼腐蝕質量損失間相關性的大小，結果表明，敏感的環境因素排序為離海距離、平均相對濕度、濕度＞80%時間。

線性回歸分析中，Pearson 系數表明2 個變量間的統計學意義上的相關性[22]，而從圖4 中可知，各環境因素與Q235 鋼腐蝕質量損失間無顯著相關性。這是因為海南地區13 個樣本數據較少，且Q235 鋼在大氣環境下腐蝕受多種環境因素的綜合影響。其中，離海距離與腐蝕質量損失之間的Pearson 系數達到最高-0.85，表明相比于其他環境因素，離海距離與Q235鋼腐蝕的關聯較大。其次為平均相對濕度、濕度＞80%時間，分別與腐蝕質量損失Pearson 系數達到了0.70、0.66。

從圖3 可以看到，平均相對濕度與濕度＞80%時間兩項的關聯度達到0.722，表明平均相對濕度與濕度＞80%時間表達信息較接近。基于金屬材料腐蝕機理，高濕度下金屬表面形成的薄液膜是金屬腐蝕的主要原因。因此，相比于年平均濕度，選擇濕度＞80%時間作為海南地區Q235 腐蝕的高相關性環境因素[23-25]。

綜合考慮上述Pearson 相關性、灰色關聯、線性回歸等各方法計算得到的相關性較高的環境因素，優先選擇離海距離、濕度＞80%時間作為Q235 鋼腐蝕敏感環境因素。

2.3 Q235 鋼腐蝕質量損失與敏感環境因素模型研究

海南13 個站點收集得到在海南濕熱海洋大氣環境下暴露1 a 的Q235 鋼腐蝕質量損失數據如圖5a 所示。基于上述濕熱海洋地區環境因素分析及影響金屬腐蝕質量損失腐蝕敏感環境因素篩選，以離海距離、濕度＞80%時間為關鍵環境因素變量，以Q235 鋼1 a腐蝕速率作為環境效應變量，構建環境因素與環境效應之間模型，通過曲面擬合，呈現“環境因素-材料性能”模型函數映射關系，如圖5b 所示。從模型三維圖像中可以看出，濕度＞80%時間的增加促進了金屬腐蝕質量損失增加；離海距離越近，金屬腐蝕質量損失增加。通過該“環境因素-腐蝕性能”映射三維圖像，直觀呈現了環境與嚴酷度的對應關系，便于裝備設施在海南服役過程中，快速預測評估環境嚴酷度。

圖5 海南地區Q235 鋼腐蝕質量損失分布與敏感環境-色差映射關系Fig.5 Distribution map of corrosion weight loss (a) and mapping plot for the relation between sensitive environment factors and corrosion rate (b) of Q235 steel in Hainan

2.4 基于Q235 鋼腐蝕質量損失的分布地圖繪制

通過Matlab 軟件，輸入暴露在濕熱海洋大氣環境下3、6、9、12 個月金屬腐蝕質量損失值，對海南13 個站點進行Griddata 插值計算，得到海南Q235 鋼不同暴露時間下質量損害分布地圖，如圖6 所示。

圖6 海南地區Q235 鋼質量損失分布地圖Fig.6 Weigh loss distribution plots of Q235 steel in Hainan for 3 months (a), 6 months (b), 9 months 6 (c) and 12 months(d) respectively

從圖6 可以看出，自然環境試驗3 個月，Q235腐蝕程度小，腐蝕質量損失分布并沒有明顯差異；自然環境試驗6 個月，海南中部及南部地區腐蝕程度依然較輕，而濱海地區腐蝕程度開始加重；自然環境試驗9 個月，中南部金屬腐蝕質量損失較小，而東部較高；自然環境試驗12 個月，海南東部與北部金屬腐蝕程度較之前顯著增加。

以上分布表明，Q235 在海南東部及北部地區腐蝕較嚴重，而島南部及中部地區腐蝕較輕。這是因為受海洋濕氣、含鹽粒子、季風等環境因素的影響，海南長期受到來自東北及東南方向季風，如冬季為來自大陸方向的南下冷空氣，夏季為來自南海的濕熱氣流，僅秋季有短期來自西南方向季風，因此海南北部、東部受濕氣及鹽沉積影響更大，腐蝕嚴酷度更高。海南中部為山地，森林覆蓋率高，植被對大氣有一定調控作用，一定程度上減輕了腐蝕嚴酷性。

3 結論

1）采集Q235 鋼在海南13 個站點暴露大氣3、6、9、12 個月樣品，分析其形貌特征及腐蝕質量損失數據發現，試驗初期樣品表面即全面銹蝕，難以通過銹層顏色對比評價各地的腐蝕差異。腐蝕質量損失隨著試驗時間逐漸增加，并趨于穩定。其中，海南東北部站點12 個月試驗后金屬腐蝕程度較嚴重，腐蝕質量損失達到了300 g/m2以上，海南西南部則不足150 g/m2。

2）通過Pearson 相關性分析，在濕度＞80%時間、平均相對濕度、降雨時間3 個環境因素中，可以選擇1 個作為與濕度相關變量，離海距離與海拔高度可以選擇1 個作為地理信息變量。通過灰色關聯度分析與線性回歸分析，與Q235 鋼腐蝕質量損失關聯度較強的因素為離海距離、濕度＞80%時間、平均相對濕度。綜合分析篩選出影響Q235 鋼的腐蝕敏感環境因素分別為濕度＞80%時間、離海距離。

3）將篩選得到的濕度＞80%時間和離海距離作為Q235 鋼海南腐蝕敏感環境因素，構建“環境-材料”間映射關系模型。通過插值法將Q235 鋼不同周期腐蝕質量損失數據以分布地圖形式可視化表達，結果顯示，海南東部及沿海地區嚴酷度高，海南中部及西部地區嚴酷度低。