金属腐蚀速度与海水环境参数相关模型的人工神经网络分析
深海环境钢材腐蚀行为评价技术
第27卷第1期2007年2月中国腐蚀与防护学报Journa l of Ch i n ese Soc i ety for Corrosi on and Protecti onVol .27No .1Feb .2007定稿日期:2006212201基金项目:国家自然科学基金资助项目(50471009)作者简介:王佳,男,1948年生,博士,教授,研究方向为金属腐蚀与防护,腐蚀电化学深海环境钢材腐蚀行为评价技术王 佳1,2 孟 洁3 唐 晓1 张 伟1(1.中国海洋大学青岛266003;2.金属腐蚀与防护国家重点实验室沈阳110016;3.青岛大学青岛266071)摘要:采用电化学、人工神经网络和数据库方法研究了5种海洋工程钢材在5000m 深海环境中非现场腐蚀行为评价技术.结果表明,温度、溶解氧、盐度和pH 值是评价5种海洋工程钢材海水腐蚀行为的主要介质参数.根据这一结果,用人工神经网络技术建立了温度、溶解氧、盐度和pH 值与5种海洋工程钢材海水腐蚀速度的相关数据库MC M -CORRDB03,并采用WOA 海洋要素分布数据集建立了MC M -G OCE ANDB03全海域海水腐蚀参数数据库,进而使用MC M -C ORRDB03和MC M -G OCE ANDB03两个数据库评价了5种海洋工程钢材在5000m 深海环境腐蚀行为,证实了5种钢材均在700m 左右存在最低腐蚀速度,以及溶解氧对钢材深海腐蚀行为具有最主要的影响.结果表明,结合采用多种非现场方法可以可靠评价深海环境钢材的腐蚀行为.关键词:深海 腐蚀 钢材 评价中图分类号:TG17215 文献标识码:A 文章编号:100524537(2007)01200012071前言随着深海工程技术的发展,深海环境对金属材料的耐腐蚀性能的影响受到愈来愈多的关注.深海环境对材料结构和功能可靠性要求远远高于陆地和浅海,任何可能的材料腐蚀破坏现象在深海环境中都可能导致严重的工程事故,其损失远远超过腐蚀研究投资.系统研究深海环境中金属腐蚀行为特征,发展相应有效的检测与控制技术对在深海工程设施长期运行稳定性与安全可靠性具有重要意义.与浅海环境中金属腐蚀行为相比,深海环境中存在的巨大压力以及相关的温度、盐度、溶解氧、pH 值、氧化还原电位、生物污损、钙镁离子沉积和表面流速等环境状态的变化对深海环境金属腐蚀行为影响是一个尚未澄清的问题.随着深海工程的发展,许多人开始关注深海环境金属腐蚀问题.印度国家海洋技术研究所的Ven 2katesan R 等用实海挂片方法研究了碳钢在印度洋中500m 、1200m 、3500m 和5100m 深度的腐蚀行为[1],表明深海环境中氧浓度仍然是影响均匀腐蚀过程的主要因素,中碳钢在深海中的腐蚀速度随氧浓度降低而减小.美国海军实验室在2060m 深度进行了各种金属与合金腐蚀试验,发现该环境下钢材腐蚀速度与氧含量线性相关.他们还研究了中碳钢A I SI 1020在阿拉伯海1000m ～2900m 深处浸泡一年的腐蚀行为,发现其在2900m 深处的腐蚀速度;1000m 深的,并且认为腐蚀速度随深度变化在深海环境中小于浅海环境.从当前国内外研究结果来看,深海环境中各个环境参数相对稳定不变,其腐蚀速度主要与溶解氧含量成正比.由于溶解氧随深度下降,腐蚀速度也随深度增加逐渐降低.CO 2的影响仅为溶解氧的1/4以下,但它对钙镁离子沉积仍有一定影响.与浅海不同,深海环境中生物污损现象很弱,对腐蚀过程影响很小.因此,从均匀腐蚀来看,简单深海环境腐蚀环境主要特征是压力增大和影响腐蚀的因素稳定少变.但考虑到深水工程可能处于海底区域,温度和H 2S 含量会显著增加,局部腐蚀的可能性也会增加.深海工程防护技术面临的主要问题是缺乏深海工程材料腐蚀行为数据.实施深海环境材料腐蚀行为研究困难很大,深海实海腐蚀试验费用高昂,样品很难可靠回收.深海环境极为复杂,不仅操作困难,海流、内波、地震、海洋生物活动和渔业活动也会导致样品损失和试验失败.这也是尽管国内外都很重视这一工作但却很少实施的原因.本课题组近年来探索了使用海水状态参数评价钢材深海腐蚀行为的方法,提出了海洋工程钢材的深海腐蚀行为非现场评价技术,并获得了有价值的结果.为了评价深海环境腐蚀行为,首先研究了温度、溶解氧、盐度和pH 值的主要的海水腐蚀参数对5种海洋工程钢材腐蚀速度的影响,然后建立了海水腐蚀参数与海水腐蚀速度相关数据库,进而建立了全海域深海腐蚀参数数据库,并在此基础上计算2 中国腐蚀与防护学报第27卷Table1Compositi ons of5steels for offshore engineering(mass%)element3C A316Mn10MnP NbRe D36C01180106012001140132Si01300130014001200117Mn01320150116001800150P0140014501035010601035S01400130010300100450125Cr013001025001300100104Mo01001070001001320125N i013001300102013001015A l0010150101500Co010042000010053Cu013501035001300125Ti010530010201003430102V0100100010200102W0000010010Sn0000010014了海洋工程钢材深海腐蚀速度,评价了其深海腐蚀行为特征.2实验方法实验中所选用的5种海洋工程钢材主要成分见表1.柱状碳钢电极用环氧树脂密封,工作面积为017854c m21试验前依次经过260#～800#水磨砂纸打磨,丙酮清洗,超声波清洗.海水介质为过滤清洁青岛汇泉湾海水.使用YSI6600多参数水质监测仪测量温度、溶解氧含量、盐度、pH值等参数.用纯净N2和O2调节海水含氧量,用电热恒温水箱和冰块调节温度,用NaCl和蒸馏水调节盐度,用酸和Na OH溶液调节海水pH值.电化学测量用三电极体系,辅助电极为铂电极,参比电极使用饱和甘汞电极.极化曲线及阻抗谱(E I S)测量均使用Solartr on公司的SI1287恒电位仪和SI1260频率响应分析仪以及相应的分析软件CV ie w2和Z V ie w2.极化曲线测试扫描速度为011667mV/s,E I S测量频率范围101kHz～5mHz,交流激励信号幅值为5mV.3结果与讨论311海水环境中海洋工程钢材腐蚀行为与海水状态的相关性对于确定的材料状态和时间范围内,海洋环境中碳钢的腐蚀速度取决于影响腐蚀过程的温度、溶解氧、盐度、pH值、CO2、碳酸盐、流速和生物污损等海水状态参数.F i g.1The effect of oxygen content on the corr osi on rate of5steels at25℃F i g.2The effect of te mperature on the corr osi on rate of5steels其中流速可通过单独测定进行校正,CO2、碳酸盐和生物污损主要通过在金属表面长期形成的各种沉积层影响均匀和局部腐蚀速度,与腐蚀速度不存在简单的定量关系.为此,主要考察了温度、溶解氧、盐度和pH值对海洋工程钢材腐蚀行为的影响.氧是碳钢在海水中的腐蚀反应的阴极去极化剂,因而它在海水腐蚀中起了决定性的作用.图1是在25℃时不同含氧量的海水中测定的5种材料的腐蚀速度.显然,5种碳钢的腐蚀速度均随海水中含氧量的升高线性逐渐增大.溶解氧含量从1mg/L～14mg/L变化时,腐蚀电流密度从2μA/c m2增加到20μA/c m2～25μA/c m2,变化幅度达10倍以上.温度是影响海水腐蚀过程的重要的参数之一,提高温度会加速腐蚀反应.但随着温度上升,氧的溶解度下降,又会导致腐蚀反应速度下降.在不同影响因素作用下,腐蚀速度呈现极值行为(图2),碳钢的腐蚀速度先增后降,在23℃附近形成极大值.当温度在10℃～25℃之间变化时,5种钢材腐蚀速度从6μA/c m2增加到18μA/c m2,变化幅度为3倍.海水中含有大量溶解盐类,具有很高的电导率,相对于淡水,海水中腐蚀反应具有更小阻力.图3为1期王 佳等:深海环境钢材腐蚀行为评价技术3 测定的盐度对碳钢腐蚀速度的影响,发现碳钢的腐蚀速度随着盐度的变化在32‰～35‰自然海水的盐度附近出现一个极大值.其原因是盐度对腐蚀反应影响体现在两个方面,一方面随着盐度增大,海水的电导率增大,减小了溶液电阻,加快了电荷的迁移速度,增大了电极上阴阳极反应的作用范围,从而加速了腐蚀反应;另一方面随着盐浓度的增加,氧在水中的溶解度随盐效应增强而不断下降,度.,占主导,,,此时随着盐度增大腐蚀速度反而减小.如图3所示,两种相反作用导致碳钢腐蚀速度在34‰附近出现极大值,变化幅度小于3倍.图4为pH值对海水中碳钢的腐蚀速度影响关系曲线.随着pH值的升高,5种材料的腐蚀速度有不同程度的减低,在弱酸性条件下变化比较明显,在中性和弱碱性条件下变化比较平缓.pH降低后,碳钢的腐蚀速度显著增大,这不仅是析氢增加造成的,更为重要的是表面氧化膜溶解后金属表面对氧有更大亲和力,因而有利于氧的去极化.考虑到大洋海水pH值介于715～816之间[3],变化幅度很小,加之海水系统是一个强缓冲体系,因而pH值的变化对海水腐蚀行为影响通常都不大.综上所述,对上述5种钢材腐蚀行为影响较大的海水状态腐蚀参数为温度、溶解氧、盐度和pH 值,其中最重要的是温度、溶解氧和盐度,这3个参数的状态可以确定上述5种钢材主要腐蚀行为. 312工程钢材海洋腐蚀数据库前文结果表明,海水腐蚀因素对腐蚀行为的影响是复杂的.溶解氧和pH值影响可以用线性行为表达,而温度和盐度影响都出现复杂的极值行为.加之这些腐蚀因素之间存在较强的相互作用,具有很强的相关性,建立腐蚀速度和海水腐蚀因素之间的严格解析模型是相当困难的[4,5].处理这类复杂腐蚀数据需要采用复杂数据处理方法[2].人工神经网络数据处理方法在处理这种复杂相互作用模型具有独特的优越性.尤其是当问题的机理等规律不甚了解,或不能用解析数学模型表神经网络往往是最有用的工具之一.这种方法,通过对一定数量测定数据的学习和训练,可以按照提供数据形式规律输出各种海洋腐蚀组合参数状态下的钢材的腐蚀速度.它通过调整神经元节点之间的连接权重因子来处理数据.输入数据与输出数据之间的联系不是由单独的神经元直接负责,而是每个神经元都参与影响输入-输出模式,因而使人工神经网络能处理带噪声、非线性、不完善的数据集.为此,本文采用误差逆传播(BP)人工神经网络算法处理上述获得的腐蚀数据.即:某一个学习样本经隐含层计算后,将输出层输出的计算结果与已知的结果相比较,若误差大于设定要求,则根据相差值进行逆向运算(向输入层方向运算),调整神经元节点间的连接权值.如此反复计算,直至误差满足设定的要求或运算次数达到设定值.本文采用4层BP 网络进行训练和预测,网络结构为5-4-4-1,即输入层5个节点,2个隐含层,每个隐含层各4个节点,输出层1个节点.实测数据输入BP神经网络模型进行训练,达到预定误差要求后,将腐蚀参数数据输入训练好的神经网络模型,比较预测与实测结果(表2),误差为8%.可知,本文建立的腐蚀速度人工神经网络模型能够应用于具有很强相互作用的非线性多变量海洋腐蚀体系,能够满足海洋腐蚀速度计算要求.在实际应用中,通常需要根据提供的金属材料4 中国腐蚀与防护学报第27卷Table2The comparis on of corr osi on rate bet w een ANN calculat2ed and measured datanum p redictive data/μA・c m-2experi m ental data/μA・c m-2relative err or/%113112141060-61692171141711100117531111010157841934121081114465154511159121553-7167Table3The correlativity of corr osi on rate with sea water state steel T/℃DO/mg・mL-1salinity/‰pH3C01721536016884890163385201636795A30172994401723131017138240165986316Mn01710397017316440174534901722701 10MnPNbRe01720911017292750171359701685495 D3601694630017525510167109501666338average01711609017294480169761601673856和海水腐蚀参数计算腐蚀速度.多次进行训练和计算不仅繁复,也不必要.为此,本文在上述人工神经网络模型计算基础上,以温度、溶解氧、盐度、pH值和5种海洋工程材料为检索参数,建立了MC M-CORRDB03海洋腐蚀数据库.该数据库能够提供5种海洋用钢在不同海洋环境状态下的根据实测样本计算的腐蚀速度数据.该数据库共存储了118万个记录,共计1216万个数据.记录中的腐蚀数据均对应于相应的海洋环境参数及状态,是与海洋环境状态相关的腐蚀数据.其可靠性已经经过腐蚀电化学试验、室内失重试验、实海失重试验、国家腐蚀网站数据和文献数据反复校正.313全海域海水腐蚀参数数据库在影响腐蚀速度的各个腐蚀参数中,找出主要影响参数,忽略影响较小的参数,有利于建立碳钢腐蚀行为模型.对于内部各参数之间具有不明确复杂相互作用的系统,灰关联分析能够满足这种要求[5].为此,对海洋腐蚀速度和海洋腐蚀参数进行了灰关联分析,研究各腐蚀参数对腐蚀速度的影响程度,得到了各腐蚀参数与腐蚀速度的关联度(表3).可见,对于不同的钢种,同一环境因子的灰关联度并不相同,说明相同的环境因子对于不同的钢种,影响程度并不相同;各环境参数不仅关联度数值有差异,而且相对大小顺序也有差别,这与钢种所含元素或元素含量不同有关.依据环境腐蚀因子的平均值大小可以判定环境参数对腐蚀速度影响的大小顺序为:溶解氧>温度>盐度>pH值.从关联度的平均值可知,溶解氧和温度两个环境参数的关联度均大于017,表明都对腐蚀速度有较大影响.盐度和pH值的关联度接近017,说明它们对腐蚀速度的影响相对较弱.溶解氧的关联度最大,这是因为海水腐蚀受氧扩散的控制,高的含氧量必然导致高的腐蚀速度.温度升高会加快化学反应速度,同时降低含氧量,而温度降低虽然减小化学反应速度,但增加了含氧量.从关联度的角度看,含氧量和温度的关联度值比较接近,说明它们对海水腐蚀的影响很可能是综合作用.根据以上的分析,对于建立模型而言,如果模型的精度要求不高,可以只考虑温度和含氧量这两个环境腐蚀参数.此外,在深海环境中,温度的变化范围为0℃～30℃,溶解氧为0mg/L～14mg/L、盐度为30‰～35‰.相比之下,pH值介于715～816之间,变化范围很小,其对腐蚀速度影响不超过20%(图4).考虑到海洋环境本身即为高容量缓冲体系,忽略pH 值贡献不会引起腐蚀速度计算产生很大的误差.因此,采用深海环境的温度、溶解氧和盐度作为腐蚀参数,评价海洋工程钢材深海腐蚀速度时不会产生显著的误差.与此同时,只要能够获得某一深海环境的温度、溶解氧和盐度3项腐蚀参数,就可以采用MC M-CORRDB03海洋腐蚀数据库,计算该深海状态下5种海洋工程材料的腐蚀速度.海洋物理研究中采用传感器和卫星遥感技术测定全球各海域各时间和各深度的温度、盐度和溶解氧数据.本文采用这一方法建立了全球海域温度、盐度和溶解氧腐蚀参数数据库MC M-G OCE ANDB03,并结合使用MC M-CORRDB03海洋腐蚀数据库实现了全海域深海腐蚀行为评价.MC M-G OCE ANDB03的海洋腐蚀参数数据来源于一套利用多年观测资料得到的WOA(WORLD OCEAN AT LAS)气候态海洋要素分布数据集.其数据空间分辨率水平为1°×1°;垂向分为33层,表层的分辨率为10m,最底层位于水下5500m,分辨率为500m;时间划分为12个月.采用插值技术可以获得全球任意位置,深度和日期的温度、盐度和溶解氧含量.MC M-G OCE ANDB03全球海域海洋腐蚀参数数据库由于涉及的参数和材料种类众多,因而环境动力参数的剖分节点密集,数据库的数据量巨大,占据内存接近300MB.1期王 佳等:深海环境钢材腐蚀行为评价技术5 F i g .5The changes in (a )te mperature and (b )diss olved oxygen content with ocean dep th in January and July at the site A (0,180)PacificOceanF i g .6Calculated changes in corr osi on rate of 5steels with oceandep th in January at the site A (0,180)Pacific Ocean314海洋工程钢材深海腐蚀行为评价考虑到测定点应具有5000m 的深度和一定的温度变化范围,选择太平洋中部位置A (0,180)和太平洋北部位置B (50,180)作为测定点,评价从海面到5000m 深海环境中上述5种海洋工程钢材的腐蚀行为.由于盐度随深度变化很小,因而可不予它的影响.位置A 的温度和溶解氧随深度的变化见图5,因该测定点为赤道热带区域,水温随深度迅速下降,1000m 以下保持不变且随季节变化很小,在500m 深度附近含量达到最低,且1月和7月的存在较大差别;在500m 以下溶解氧含量又开始随深度增加,并且在1月和7月后逐渐趋同.图6为位置A 处5种钢材腐蚀行为随海洋深度变化的预测结果,腐蚀速度随深度迅速降低,在500m 深度时出现最小腐蚀速度,随后腐蚀速度又随深度增加.这与溶解氧随深度的变化情形是一致的.海洋环境中溶解氧随深度增加迅速下降,并在500m 处达到极小值后又逐渐增加.而温度在这一区间变化不大.正是溶解氧的极小值导致了腐蚀速度在500m 出现极小值.作为对比,B (50,180)寒带海域,19月5种钢材腐蚀速度随深度的变化.与位置A 相比,位置B 的温度和溶解氧的变化除了变化范围增大以外,变化趋势和特征是一致的(图7).在深水中,温度变化逐渐趋缓,溶解氧在500m 达到最小值后又逐渐增加.如图8所示,钢材的腐蚀速度与溶解氧含量呈相同的变化方式,在500m ～1000m 深度达到最小值后又随深度的增加而减小.这一特征表明溶解氧含量是腐蚀速度的最主要的影响因素.这与文献工作是一致的[1].美国西海岸太平洋2000m 深海腐蚀实验表明[3],温度在500m 以上深度变化减少,溶解氧在700m 达到最小值后又逐渐增加.金属腐蚀速度与溶解氧变化完全一致,在700m 达到腐蚀速度最小值后又逐渐增加.这些均与本文上述结果是一致的.4结论(1)采用人工神经网络技术建立了温度、溶解氧、盐度和pH 值与5种海洋工程钢材海水腐蚀速度相关数据库MC M -CORRDB03.(2)采用气候态海洋要素分布数据集建立了MC M -G OCEANDB03全海域海水腐蚀参数数据库.(3)使用MC M -CORRDB03和MC M -G OCE 2ANDB03数据库评价了5种海洋工程钢材在5000m深海环境腐蚀行为,证实了5种钢材均在500m 左右存在最低腐蚀速度以及溶解氧对钢材深海腐蚀行为具有最主要的影响.6 中国腐蚀与防护学报第27卷F i g .7The changes in (a )temperature and (b )diss olved oxygen content with ocean dep th in January and Sep te mber at site B (50,180)PacificOceanF i g .8Calculated changes in corr osi on rate of 5steels with ocean dep th in (a )January and (b )Sep tember at the site B (50,180)Pa 2cific Ocean参考文献:[1]Venkateshan R,VenkatasamyM A,Bhaskaran T A,et al .Corr osi onof ferr ous all oys in deep sea envir onments [J ].B r .Corr os .J.,2002,37(4):257-266[2]Cao C N.Corr osi on Natural Envir onment for Chinese Material[M ].Beijing:Che m ical I ndustry Press,2004(曹楚南主编.中国材料的自然环境腐蚀[M ].北京:化学工业出版社,2004)[3]W ang G Y .Corr osi on and Pr otecti on in Natural Envir onment[M ].Beijing:Che m ical I ndustry Press,1997,92-123(王光雍等编著.自然环境的腐蚀与防护[M ].北京:化学工业出版社,1997,92-123)[4]L iu X Q ,Tang X,W ang J.Correlati on bet w een sea water envir on 2mental fact ors and marine corr osi on rate using artificial neural net 2work analysis[J ].J.Chin .Soc .Corr os .Pr ot.,2005,25(1):11-14(刘学庆,唐晓,王佳.3C 钢腐蚀速度与海水环境参数关系的人工神经网络分析[J ].中国腐蚀与防护学报,2005,25(1):11-14)[5]L iu X Q,W ang J,W ang S N,Pan D Q.Evaluati on of sea water eff 2tects on corr osi on rates of 3C steel by gray intenelati on analysis[J ].Corr os .Sci .Pr ot .Technol .,2005,17(6):494-496(刘学庆,王佳,王胜年,潘德强.海水中3C 钢腐蚀速度影响因素的灰关联分析[J ].腐蚀科学与防护技术,2005,17(6):494-496)1期王 佳等:深海环境钢材腐蚀行为评价技术7 ASSESS M ENT O F CO RRO S I O N BEHAV I O R O F STEEL I N D EEP OCEANWANG J ia1,2,ME NG J ie3,T ANG Xiao1,ZHANG W ei1(1.College of Che m istry and Che m ical Engineering,O cean U niversity of China,Q ingdao266003;2.S tate Key L aboratory for Corrosion and P rotection of M etals,Shenyang110016;3.Q ingdao U niversity,Q ingdao266071)Abstract:The assess ment of the corr osi on behavi or of the five steels in deep ocean above5000meters was made u2 sing the methods of electr oche m istry,artificial neural net w ork and database.The results showed that te mperature, diss olved oxygen,salinity and pH value were main fact ors which affect the corr osi on behavi or of the five steels in sea water.According t o the results,the correlati on database ofMC M-CORRDB03was made f or te mperature,dis2 s olved oxygen,salinity and pH value,and the corr osi on behavi or of the five steels in sea water using the method of artificial neural net w ork.Moreover,the database of MC M-G OCE ANDB03was als o made f or corr osi on fact ors of gl obal ocean using the data collecti on ofWorld Ocean A tlas.The corr osi on behavi or of five steels in deep ocean a2 bove5000meters was assessed with above t w o databases.It was confir med that the m ini m um corr osi on rate of the steels was appeared at dep th of500meters,and the content of diss olved oxygen has the greatest effect on corr osi on behavi or of the steels in deep ocean.It is als o indicated that above methods could assess the corr osi on behavi or of steel in deep ocean accurately.Key words:deep ocean,corr osi on,steel,assess ment。
神经网络在海水腐蚀预测中的应用
Ａ ｐ ｌｃ ｔｏ ｆＡｒ ｉｉｉ ｌＮ ｅ ｒ ｌＮ ｅ ｗ ｏ ｋ ｏ ｈｅ Ｆｏ ｅ ａ ｔｏ ｅ ｗａ ｅ ｒ ｏ ｉ ｎ ｐ ｉａ ｉ ｎ ｏ ｔｆｃａ ｕ ａ ｔ ｒ ｎ ｔ ｒ ｃ ｓ ｆＳ ａ ｔ ｒ Ｃｏ ｒ ｓｏ
Ｄ Ｕ ｉｗｅ 。 Ｃｕ — ｉ
境 中的腐蚀 预 测 。
关键 词 ： 钢及 低合 金钢 ； 水腐蚀 ； Ｐ神 经网络 （ 碳 海 Ｂ 前馈 式神 经 网络 ）
中图分类 号 Βιβλιοθήκη Ｇ１２ ５ Ｔ ７ ． 文献标 识码 ： Ａ
文章编 号 ： ６ ２— ２ ２ ２ ０ ） ３— ０ ５— ３ １ ７ ９ ４ （０ ７ ０ ０ ８ ０
维普资讯
第 ４卷 第 ３期 ２０ ０７年 ０ ６月
装 备 环 境 工 程 Ｅ ＵＰ Ｅ Ｔ Ｎ ＩＯ Ｍ Ｎ Ａ Ｅ ＧＮ Ｅ ＩＧ Ｑ Ｉ Ｎ Ｅ ＶＲ Ｎ Ｅ Ｔ Ｌ Ｎ ＩＥ ＲＮ Ｍ
・ ５・ ８
神 经 网络在 海 水 腐 蚀 预测 中 的应 用
２ Ｂ ｉｎ ｅ ａｏａ ｒ ｆｒ ｏｒｓ ｎ ｒｓ ｎａｄＳｒ ｃ ｅｈ ｏ ｇ ， ｅ ｉｇ１０ ８ ， ｈｎ ） ． ｅｉｇＫ ｙＬｂ ｒ ｏ ｒ ｉ ，Ｅｏｉ ｎ ｕｆ ｅＴ ｃｎｌｙ Ｂ ｉｎ ０ ０ ３ Ｃ ｉａ ｊ ｔｙ ｏ Ｃ ｏ ｏ ｏ ａ ｏ ｊ
神经网络在海水腐蚀预测中的应用
装备环境工程
EQU ENT ENVIR0NM T L ENGINEERING IPM EN A
85
神 经 网络 在 海 水 腐 蚀 预 测 中 的应 用
杜翠薇’ 赵妍妍，， ， 高瑾‘， ， 2， ，卢琳‘， ， ， ， 李晓刚‘ ， ， ，
( 1. 北京科技大学 腐蚀与防护中心， 北京 1( X83; 2. 北京市腐蚀、 X) 磨蚀与表面技术重点实验室， 北京 1仪 83) 刀
network ) . In this model ， alloy compositions and envir nment f tors wer set a input par eter while the aver 罗 cor sion r te w o c a e s m a s a m a a s the output. T e sample f r the modeling was selected f m the seawater cor sion da a of l 7 kinds of steels ， the data o A steel h o o r o r t and f 3 and l0C尤uSiV were used as the ver f ing samples. All data used were collected f m Qin朗a ， iy o r o Xiamen ， y ulin sea ater test sites and w with the sampling per od o l 6 yea . T e simulation r sult showed the model has quite 即od f r cast a cur y a d it is f asible f r the i f s h r e oe c a n c e o
基于人工智能的材料失效案例分析和腐蚀预测模型
基于人工智能的腐蚀预测模型构建
01
02
03
04
数据收集与处理
收集大量关于材料、环境 因素和腐蚀程度的数据， 并进行预处理，以提高模 型的准确性。
特征选择与提取
从数据中提取与腐蚀行为 相关的特征，如温度、湿 度、pH值、材料机器学习算法 ，利用训练数据对模型进 行训练和优化，以提高预 测精度。
传统分析方法的局限性
传统的材料失效分析方法通常基于经验和实验室试验，难以全面、快速地分析复杂服役 条件下的材料失效原因。
人工智能技术的应用
随着人工智能技术的发展，利用机器学习、深度学习等技术对材料失效案例进行智能分 析和预测成为可能，有助于提高失效分析的准确性和效率。
研究目的和任务
• 研究目的：本研究旨在利用人工智能技术对材料失效案例进 行深入分析和预测，为预防和减少材料失效提供科学依据和 技术支持。
实际应用中，失效案例可能较为 稀少，导致训练数据不足。解决 方案包括数据扩充、迁移学习等 技术。
特征提取
从非结构化或半结构化数据中提 取与失效相关的特征是一项挑战 。需采用深度学习方法自动提取 特征。
模型泛化能力
为提高模型的泛化能力，需采用 集成学习等技术，结合多种模型 进行预测。
03
腐蚀预测模型
基于人工智能的材料失效案 例分析和腐蚀预测模型
汇报人： 2024-01-08
目录
• 引言 • 材料失效案例分析 • 腐蚀预测模型 • 人工智能技术在材料失效和腐
蚀预测中的应用 • 基于人工智能的材料失效和腐
蚀预测的未来展望
01
引言
研究背景和意义
材料失效问题
材料在服役过程中由于各种原因（如腐蚀、疲劳、高温等）发生失效，可能导致重大安 全事故和经济损失。
金属在海水环境中的腐蚀
编辑课件
7
2)pH值 海水pH在7.2~8.6之间。pH值可因光合作用 而稍有变化；在深海处pH值略有降低, 不利于金 属表面生成保护性的盐膜。
3)溶解氧 海水中的溶解氧是海水腐蚀的重要因素。 大多数金属在海水中的腐蚀受氧去极化作用控制。
• 溶解氧含量随海水深度不同而变化.
• 海水表面与大气接触含氧量高达12×10-6cm3/L。
• 盐度是指1000g海水中溶解固体盐类物质的总 克数，一般海水的盐度在3.2％~3.75％之间， 通常取3.5％为海水的盐度平均值。
• 海水中氯离子的含量很高，占总盐量的 58.04%，使其具有较大腐蚀性。
• 海水平均电导率为4×10-2S/cm，远超过河水
和雨水的电导率。 编辑课件
2
4.2.1.2 溶解氧 • 海水中溶解氧，是海水腐蚀的重要因素。 • 正常情况下海水表面层被空气饱和； • 氧的浓度随水温一般在(5~10)×10-6cm3/L
• 海洋开发受到重视，海上运输工具、海上采油平台， 开采和水下输送及储存设备等金属构件受到海水和 海洋大气腐蚀的威胁愈来愈严重；
• 研究海洋环境中金属的腐蚀及其防护有重要意义。
编辑课件
1
4.2.1 海水腐蚀特点
4.2.1.1 盐类及导电率
• 海水为腐蚀性介质，特点是含多种盐类，盐分 中主要是NaCl，常把海水近似地看作质量分 数为3%或3.5%的NaCl溶液。
• 海平面至-800m深处,含O逐渐减少并达到最低值;
• 海洋动物要消耗氧气；-800m再降-1000m，溶氧 量又上升，接近海水表面的氧浓度，因为深海水 温度较低、压力较高的缘故。
编辑课件
8
4)温度 海水T每升高10℃，化学反应速度提高约 10%，海水中金属的腐蚀速度将随之增加。
基于神经网络的水质污染预测模型建立
基于神经网络的水质污染预测模型建立随着工业化程度的不断提高，水质污染问题日益突出，给我们的生态环境和人民的身体健康带来了严重威胁。
为了对水质进行有效监测和管理，建立一套准确的水质预测模型是很必要的。
在过去的年代里，人们运用统计学、机器学习等方法建立模型，但是由于数据量庞大、特征多、细节繁琐等问题，传统的方法无法令人满意。
近年来，运用神经网络模型来解决复杂的问题已经成为一种流行的趋势。
我们可以通过建立基于神经网络的水质污染预测模型，来有效实现水质污染的预测和管理。
一、神经网络简介神经网络是一种模仿生物神经系统特意进行储存和处理信息的计算模型。
通常，神经网络由多个神经元（或者称作节点）组成，并被连接起来，形成复杂的计算单元。
在神经网络中，每个神经元会对信号进行处理，从而产生输出。
不同的神经元之间通过连接进行交流，连接可以是有权值、有方向性的，这些连接的权重和状态可以通过无数次反向传播、优化算法来进行调整，以建立正确的模型，来实现数据的处理和学习。
二、数据收集和预处理要建立基于神经网络的水质污染预测模型，首先要进行数据收集和预处理。
数据收集：需要搜集和准备符合我们需要的数据文件，包括丰富的时间序列、不同地域的水质监测数据、水源补给源、污染源和气象数据等。
比如，我们可以从搜集水质监测数据、河流流量和污染物发生的地点、时间信息等方面的数据进行收集。
但是，由于建立模型的质量取决于数据集的品质和规模，所以我们必须根据专家的建议和业界的规范来进行数据采集。
预处理：数据预处理是指对原始数据进行处理，使之符合建模的要求。
在神经网络中，数据预处理包含数据标准化、特征选择和样本分割等步骤。
通过数据标准化，我们可以将样本数据中的每个数据系数转化为数值范围在0和1的机率，从而避免了不同变量的存在导致的评估权重的具体影响；通过特征选择，我们可以提取对最后结果关键作用的变量，而将低价值的变量丢掉，可以获得更好的预测结果；通过样本分割，则可以将数据集合划分成训练集和测试集，对于需要监督学习的神经网络而言，它是很重要的。
碳钢在海洋环境下的腐蚀研究资料
碳钢在海洋环境下的腐蚀研究摘要随着陆地石油储量减少和开采难度增加，海洋石油将成为未来能源最重要的来源。
海洋石油开发设施的材料主要是碳钢，碳钢常年在腐蚀性极强的海水中工作，腐蚀不可避免。
若能掌握碳钢在海洋环境下的腐蚀规律，找到合适的防腐措施，腐蚀造成的损失就能大幅度降低。
本文根据塔菲尔直线外推法，用LK2010型电化学工作站测量碳钢在不同盐度海水中的腐蚀极化曲线，研究海水的盐度对碳钢腐蚀速度、塔菲尔曲线特征的影响。
关键词：碳钢腐蚀；塔菲尔直线外推法；电化学；极化曲线；腐蚀速度The research on corrosion of carbon steel in marineenvironmentAbstractAs difficult exploitation of oil reserves to reduce and increase the land，ocean oil will become the most important source of energy future. Offshore oil development facilities materials are mainly carbon steel，carbon steel work in the strong causticity water all the year round，the corrosion of carbon steel is inevitable. If we can master the corrosion behavior of carbon steel in Marine environment，find a suitable anticorrosive measures，can greatly reduce the loss caused by corrosion. Based on the principles of Tafel linear extrapolation method，measured with electrochemical workstation LK2010 type corrosion polarization curve of carbon steel in sea water，the water of the influence of different factors on the corrosion of carbon steel.Keywords：Corrosion of carbon steel；Tafel linear extrapolation method；Electrochemistry；Polarization curve ；The corrosion rate目录第1章绪论 (1)1.1 引言 (1)1.2 碳钢腐蚀研究现状 (2)1.3 海洋腐蚀环境 (3)1.4海洋环境中碳钢的腐蚀 (4)1.5研究目的及内容 (7)第2章金属腐蚀检测方法 (8)2.1 极化现象与极化曲线 (8)2.2 恒电位法测定金属的腐蚀速度 (8)2.3 塔菲尔直线外推法 (10)第3章碳钢腐蚀实验设计 (12)3.1 实验仪器介绍 (12)3.1.1 LK2010型电化学工作站 (12)3.1.2实验软件ECA Wiser (14)3.2 塔菲尔直线外推法实验过程 (17)3.2.1 实验仪器及用品 (17)3.2.2实验步骤 (17)3.3 实验数据记录 (21)第4章结果分析与讨论 (23)4.1 盐度计算 (23)4.2 腐蚀速度计算 (23)4.3 结果分析 (26)第5章结论与展望 (28)5.1 结论 (28)5.2 未来展望 (28)致谢 (29)参考文献 (30)第1章绪论1.1 引言随着现代社会的不断发展和科学水平的飞速进步，能源变得越来越重要，人类开采陆地石油已经经历了相当长的时间，陆地石油储量越来越少，所以未来人类开采石油资源将向海洋进军，海洋石油已经成为未来人类能源的重要来源。
深海环境碳钢的腐蚀与防护
1.1
图1 南海海水环境含氧量与水深的变化规律
温度的影响
图2 南海某海域温度和水深的变化规律
如图2所示，南部某海域温度随海水深度的增加逐渐降低，最后趋于平稳。
海水温度的变化是影响海水
腐蚀过程的重要的参数之一，对腐蚀的影响是一个极其复杂的过程[3]。
温度升高会加速阴极和阳极过程的反应速度。
温度升高，氧的扩散速度加快，海水电导率
图3 南海某海域盐度的变化规律流速的影响
处和1/8。
我国杭州湾和镇海海底管线项目的海底管线全部采用熔结环氧粉末外涂层和混凝土配重涂层管线
道存在的应力，管道在运行过程中产生的应力对腐蚀。
基于人工智能的材料失效案例分析和腐蚀预测模型
05 材料失效预测模 型的实践应用和 效果评估
预测模型在实际情况下的应用
01
材料失效案例数据库的建立
搜集和整理大量材料失效案例，包括各种环境和工况条件下的失效案例
，建立起一个完善的数据库，为预测模型的应用提供数据基础。
02
模型输入与输出
根据实际应用需求，选择合适的模型输入变量，如材料种类、工况条件
研究方法
本研究将采用深度学习等技术，通过对大量材料失效案例的数据进行训练和学 习，建立基于人工智能的材料失效预测模型。同时，还将采用模拟实验等方法 ，对模型的准确性和可靠性进行验证和完善。
02 材料失效案例分 析
材料失效案例的收集与整理
收集不同材料在不同环境下的失效案例，包括腐 蚀、磨损、断裂等。
可解释性评估
对模型的内部逻辑和运行过程进行解释，评 估模型的透明度和可理解Leabharlann ，确保用户能够 理解和信任模型的结果。
预测模型在实际应用中的问题和挑战
数据质量问题
01
实际数据可能存在不准确、不完整或不一致等问题，影响模型
的训练和预测效果。
模型适用性问题
02
不同材料和工况条件下的失效原因可能不同，需要针对不同情
材料失效案例的数据库构建
01
建立完善的材料失效案例数据库，实现数据的集中管
理和共享。
02
数据库应包括材料类型、使用环境、失效形式、失效
时间、失效原因等信息。
03
开发数据检索和分析功能，方便用户根据需要进行查
询和分析。
03 人工智能技术在 材料失效预测中 的应用
机器学习算法的选择
01
02
03
04
研究不足与展望
人工神经网络应用于海洋领域的文献综述
潮 汐预报对人 类活动 和降低海洋 环境建筑成 本是非常 重要 的。为了解决潮位 预测 中存 在的时滞 问题 ， 预测精 提高 度， 不少 学者进行 了初 步探索 ， 并且 普遍 认为 Ｂ Ｐ模型 应用
与 预测 、 海洋 资 源与 环 境 等各 方 面 ， 且应 用 前景 不 断扩 并 大 。本 文通过 梳理相关 文献 ， 分析 和总结 了 Ａ Ｎ在 海洋领 Ｎ 域 的研 究进展 和主要成 果 ， 以期为相 关研究 提供 参考 。
一
、
船 舶与海 洋工程
钢材 腐蚀 问题是海 洋工程 的重大课题 。国 内许 多学者 通过 建立 Ａ Ｎ模 型考 察海 水 环境相 关参 数与 钢材 腐蚀 速 Ｎ 度 的相 关性 。 刘学 庆等根 据 四层 Ｂ Ｐ神经 网络 分析 了 ３ ｃ钢 腐蚀速 度与海水 环境参 数的相关 性 ， 了 ３ 建立 ｃ钢在海 洋环 境 中腐 蚀速 度 的人工神 经 网络模 型 ， 明该 方法在 监测 与 证 评价 区域海 洋环 境腐 蚀性 方 面具有 实 际应用 价值Ⅲ 。邓 春 龙等研 究建 立 了海洋环 境材 料腐 蚀 与防护数 据库 ， 收集 和
蔡 如钰利 用人工 神经 网络 Ｂ 算法 ， 立 了赤 潮预 报模 型 。 Ｐ 建 杨 建 强通 过 比较 发现 人 工神 经 网络 方法 在模 拟 和预 测方 面优于传 统的统计 回归模 型，具有 较强 的模 拟预测 能力及 实 用性 。 在此基 础上 ， 为克服 Ｂ Ｐ网络训练易 陷入 局部最优 的缺点 ， 晶采 用遗 传算 法 改进 网络训 练方 法 ， 立 赤潮 王 建 生 物密度 与环境 因子的人 工神 经 网络 的预 报模 型 ， 证 网 保 络达 到全局最 优 。此外 ， 部分学 者将 改进的人工 神经 还有
基于人工神经网络的水质检测方法研究
基于人工神经网络的水质检测方法研究近年来，物联网技术的普及与发展，以及人工智能的快速发展，为水源及其水质监测带来了新的机遇与挑战。
传统的水质检测方法在很多方面都存在一些局限性，比如成本高、检测效率低、检测数据不够精确等问题。
随着人工神经网络技术的出现，基于人工神经网络的水质检测方法成为了一个新的研究领域。
本文将从该领域的研究现状、应用前景和未来发展方向等方面进行探讨。
一、基于人工神经网络的水质检测方法研究现状1、研究背景众所周知，水资源是人类生存和发展的基础，而水质则是保证人类健康和经济发展的重要保障。
目前，在我国的水资源保护和水环境治理中，水质检测是不可或缺的手段。
但传统的水质检测方法存在许多弊端，如检测效率低、检测项繁多、样品采集、提取和分析等工作量大等问题，所以需要新的方法来优化水质检测。
2、研究进展基于人工神经网络的水质检测方法已经得到了广泛的研究和应用。
如何应用人工神经网络模型对水质数据进行建模、分析和预测，是该领域的研究重点。
3、研究挑战在运用人工神经网络进行水质检测的过程中，还存在一些挑战。
如样本数据的获取、模型精度的提升、模型的推广和应用等。
二、基于人工神经网络的水质检测方法的应用前景自从应用人工神经网络技术进行水质检测以来，其逐渐普及，应用价值逐渐显现。
经过多年的研究和实践，基于人工神经网络的水质检测方法已经得到了广泛的应用和推广。
具体可分为以下几个方面：1、水质监测的自动化和智能化程度不断提高传统的水质监测方法通常需要手动采集和分析数据，费时费力。
现在，应用人工神经网络技术就可以自动化地对水质数据进行处理和分析，从而提高了水质监测的效率和准确性。
2、预测水质状况基于人工神经网络的水质检测方法可以通过对历史数据和实时数据进行分析，预测未来的水质状况，以便采取相应的措施加以处理和控制。
3、优化水质控制措施在人工神经网络模型的帮助下，可以更加精确地对水质进行分析和评估，准确地判断水的污染情况，从而优化水质控制措施，提高水环境的整体质量。
人工神经网络如何进行金属材料设计和性能预测？
人工神经网络如何进行金属材料设计和性能预测？1. 材料组分优化在金属材料设计中，材料的组分是一个重要的因素。
通过调整组分可以改变材料的特性，如强度、硬度、耐腐蚀性等。
使用人工神经网络可以通过学习大量的组分-性能关系数据，建立组分-性能的映射模型。
这个模型可以帮助材料工程师在给定一定的性能要求时，快速找到合适的组分组合。
例如，当材料需要同时具有高强度和良好的可焊性时，人工神经网络可以优化组分含量，使材料满足这些要求。
2. 材料性能预测人工神经网络还可以用于预测材料的性能，例如材料的力学性能、热学性能、导电性等。
通过学习大量的材料性能数据，人工神经网络可以建立材料性能与组分、处理方式等因素之间的关系模型。
通过这个模型，材料工程师可以在没有实际制备材料的情况下，预测材料的性能。
这可以节省大量的时间和成本，并帮助设计具有目标性能的材料。
3. 加速材料设计过程材料设计通常是一个复杂而耗时的过程。
需要对不同的组分和工艺进行大量的试验和测试。
而使用人工神经网络可以大大加速材料设计过程。
通过学习已有的数据，人工神经网络可以学习到材料的特征和规律，无需进行耗时的实验。
这样，材料工程师可以更快地找到合适的组分和工艺参数，并加快新材料的开发速度。
4. 预测材料的失效行为除了预测材料的基本性能外，人工神经网络还可以帮助预测材料的失效行为。
例如，通过学习大量的数据，可以建立材料疲劳寿命与应力、温度等因素之间的关系模型。
这个模型可以帮助工程师评估材料的安全性，及时发现潜在的失效风险，并采取相应的措施进行预防。
在金属材料设计和性能预测中，人工神经网络的应用已经取得了很大的成功。
它能够通过学习大量的数据，挖掘出材料的隐藏规律，并为材料工程师提供有价值的指导。
然而，人工神经网络也面临着一些挑战，例如需要大量的数据进行训练，以及模型的解释性较弱。
针对这些问题，研究人员正在不断改进人工神经网络的算法和方法，以提高其在金属材料设计和性能预测中的应用效果。
金属材料在海水中腐蚀因素分析及预防措施
海水腐蚀环境区域 在海洋大气区中的金属材料常年接触不到海水，但吸附 在金属表面的海盐颗粒会造成严重的海盐腐蚀，海洋大气中 的盐雾落在金属上亦加速金属腐蚀。 海洋飞溅区的金属经常受到海水波浪的飞溅喷洒和浪花 的不断冲击破坏， 氧气供应又充足， 使之成为许多金属材料腐 蚀最严重的区域， 材料更易受到破坏。 海水潮差区位于海水平均高潮线与平均低潮线之间， 该区域 随着潮汐的升降发生周期性的干湿变化。此处存在海洋生物 的附着污损， 又有充足的氧气， 金属腐蚀也较严重。 海水全浸区常年浸泡在海水中，海水成分中的高浓度溶 解氧及 cl-成为造成金属严重腐蚀的主要因素。 由于海洋表层 能得到大气中的丰富的氧气以及海洋植物在光合作用下产生 大量氧， 因而海水含氧量在近表层最高， 随着水深增加而减小， 只是在海底由于来自极地的高含氧水使含氧量又有所升高， 因此造成在浅海区域的腐蚀程度较重，而在深海区的腐蚀程 度较轻。此外， 近海区域较严重的海洋污染， 海洋生物污损及 海水流动、 海洋水温等都对金属腐蚀产生重要影响。 海底泥土区含有大量的沉积物， 含盐量高， 具有较好的导 电特性， 海底泥土成为良好的电解质， 使金属产生腐蚀。 此外， 海底泥土区的氧浓度很低，生长繁殖有厌氧的硫酸盐还原菌 等细菌， 对金属造成点蚀、 缝隙腐蚀等多种局部腐蚀。和其它 区域相比， 海泥区腐蚀程度相对较轻。 实际工程中，金属的海洋腐蚀受到许多因素的共同影响 是一个复杂的过程。针对不同的金属材料和结构物不同的工 况环境， 其腐蚀会呈现不同的规律， 需要具体情况具体分析。 本文不作详细描述。 （下转第 57 页）
3在海洋金属上还附着有一些海洋生物包括海洋动物植物和微生物如硫酸盐还原菌等它们会在金属表面生长繁殖产生腐蚀性物质或促进电化学腐蚀在钢结构表面造成点蚀和缝隙腐蚀等局部腐蚀其代谢物及尸体分解物中含有硫化氢等酸性成分亦会金属的腐蚀起着加速作用
水质评价的人工神经网络方法
馈式误差反传播神 经 网 络 # 通 常 由 输 入 层 ’ 输 出 层 和若干隐含层构成 # 每 层 由 若 干 个 结 点 组 成 # 每 一 个结点表示一个神经元 # 上层结点与下层结点之间 通过权联接 #同一层结点之间没有联系 $ 见图 $$
图 $ !" 神经网络拓朴结构图
!%"!" 学习算法 $ !" 网络的产生归功于 !" 算 法的获得 $ !" 算法属于 ! 算法 #是一种监督式的学 习算法 $ 其主要思想为 ) 对于 ! 组输入学习样本 )
$
?’+ !!=)(’)"2’!#82’"!’+# %, %(%1"#
);!
!9 "
’调整连接权值和阀值 4
!: " "(’);!=)2’ !’+#%,%(%1’)+# %, %(%$ "5 !; " "(#);:!=) !)+# %,%(%$"’ "%&’;!?’.&+ !&+# %, %(%" ’’+# %, %(%1"’ !#<" !##" "*#’;:!?’ !’+#%,%(%1"’ 式中 ! ) 学习速率 %<=!=# # ( 选取下一个训练样本对 !++, "% 重复步骤 !3" ! !9 "% 直至所有样本对 !++#(,( (@A" 训练完毕 % 即完 成了训练样本集的一轮训练 #
பைடு நூலகம்
% 关键词 & 人工神经网络 ( 水质 ( 评价 % 中图分类号 & +,%’ % 文献标识码 & -
金属材料腐蚀速率预测模型的构建与应用
金属材料腐蚀速率预测模型的构建与应用腐蚀对金属材料的损害是一个严重的问题。
在各种工业领域中，金属材料常常受到腐蚀导致寿命缩短、性能降低甚至失效的风险。
因此，开发一种准确预测金属材料腐蚀速率的模型对于材料科学和工程具有重要意义。
1. 引言金属材料腐蚀是由于金属与环境中的化学物质反应引起的。
例如，金属在氧气和水的存在下往往会发生氧化腐蚀。
为了减少腐蚀带来的损害，人们一直致力于寻找可靠的方法来预测金属材料的腐蚀速率。
通过构建腐蚀速率预测模型，可以更好地理解腐蚀机制，并制定相应的预防策略。
2. 构建腐蚀速率预测模型构建一种可行的腐蚀速率预测模型需要考虑多种因素，包括金属材料的化学成分、环境条件和腐蚀机制等。
以下是一种常用的构建方法：2.1 数据采集首先，需要收集与金属材料腐蚀相关的数据。
这些数据可以来自实验室测试、现场监测或文献调研。
需要记录的数据包括金属材料的化学成分、暴露时间、环境条件以及腐蚀速率等。
2.2 特征选择从收集到的数据中，需要选择合适的特征来构建模型。
特征选择的目标是保留与腐蚀速率相关的信息，并尽可能减少冗余信息。
常用的特征选择方法包括相关系数分析、主成分分析和信息增益等。
2.3 模型选择与训练在特征选择后，可以选择合适的机器学习算法来构建模型。
常用的算法包括线性回归、支持向量机和神经网络等。
选择合适的算法需要考虑数据的特点和模型的复杂度。
3. 应用腐蚀速率预测模型3.1 监测和预测应用构建好的腐蚀速率预测模型，可以对金属材料进行实时监测和预测。
通过分析预测结果，可以及时采取措施，延缓腐蚀速率，提高金属材料的使用寿命。
3.2 评估和优化通过与实际腐蚀速率进行比较，可以评估模型的性能和准确性。
如果模型的预测结果与实际腐蚀速率相差较大，需要对模型进行优化，例如增加更多的特征或改进算法。
4. 实际案例和应用金属材料腐蚀速率预测模型已经在各种领域得到应用。
例如，在航空航天和汽车工业中，预测金属材料在高温、高压环境下的腐蚀速率可以帮助设计和选择更耐腐蚀的材料。
海洋环境腐蚀规律及控制技术
海洋环境腐蚀规律及控制技术日期:2005-3-28作者:侯保荣中国工程院院士、中科院海洋所研究员阅读:156一、海洋环境腐蚀研究的意义随着人口增加，资源匮乏和环境恶化，人们越来越深刻地认识到，浩瀚的海洋是人类生命源泉、资源宝库和环境调节器。
自人类有文明史以来，从“兴渔盐之利”、“行舟楫之便”的传统海洋产业的开发，到今天海上运输、深海采矿、港口码头、油气开发、海洋生物技术等新兴海洋产业的兴起，人类对海洋的开发利用逐步走向深入，海洋开发的规模不断扩大，但是海洋环境又是一个腐蚀性很强的灾害环境，各种材料在海洋环境中极易发生劣化破坏，腐蚀损失包括直接损失和间接损失两大类，它是一种悄悄在进行的破坏，世界各国每年因腐蚀造成的直接经济损失约占其国民生产总值的2%- 4%，其破坏力之大令人震惊！其中海洋腐蚀的损失约占总腐蚀的1/3。
美国早在1949年就曾经做过全国腐蚀调查，2001年调查结果表明，1998年美国每年因腐蚀带来的直接经济损失达2 760亿美元，占国民生产总值的3.1 %，其他国家像英国、日本、德国、印度、原苏联、法国等也都做过类似的调查。
2003年我国国内生产总值突破11万亿元人民币大关，以此推算，去年我国腐蚀损失约为4000亿元人民币，其灾害性事故隐患也是严峻的。
尽管如此，如果我们的防护工作做得好，其中25% ~ 4 0％的损失可以得到有效避免。
二、海洋环境因素与海洋腐蚀规律海洋腐蚀环境研究主要是从环境角度来考察海洋环境对材料的的腐蚀能力问题。
海水不仅是盐度在32‰～37‰，pH值在8～8.2之间的天然强电解质溶液，更是一个含有悬浮泥沙、溶解的气体、生物以及腐败的有机物的复杂体系。
影响海水腐蚀的有化学因素、物理因素和生物因素等三类，而且其影响常常是相互关联的，不但对不同的金属影响不一样，就是在同一海域对同一金属的影响也因金属在海水环境中的部位不同而异。
海洋腐蚀环境一般分为海洋大气区、浪花飞溅区、潮差区、海水全浸区和海泥区五个腐蚀区带。
基于人工神经网络的碳钢、低合金钢腐蚀预测
材料在 海水 中的腐蚀 是 一种复 杂的破 坏现 象 ， 与腐 蚀有关 的环 境 因子众 多… ， 海水腐 蚀的 分析 其 对
摘
要 ： 料 在 海 水 中发 生 腐 蚀 现 象 ， 与 腐 蚀 有 关 的环 境 因素 非 常 多 ， 材 其 如何 分 析 和 预测 材料 在 海 水 中 的腐 蚀
速 率 一 直 是 腐 蚀研 究领 域 的 重点 和难 点 ． 工 神 经 网 络 的 输 入 是 碳 钢 、 合 金 钢 的 合 金 元 素 和 海 水 的 环境 因 人 低 素 ， 出是 海 水 腐 蚀 速 率 ． 用 人 工 神 经 网 络 技 术 建 立 了碳 钢 、 合 金 钢 在 海 水 潮 差 区 腐 蚀 预 测 模 型 ， 测 了 输 采 低 预 腐 蚀 发 展 的趋 势． 用 经 过 训 练 的 神 经 网 络拓 扑结 构对 “ 钢 材 ” 行 腐 蚀 速 率 预 测 ， 测 结 果 和 实 验 数 据 紧 运 新 进 预 密相 符 ． 用 人 工 神 经 网 络 技术 预测 的腐 蚀 速 率 数 据 ， 以 为腐 蚀 专 业 和 非 腐 蚀 专 业 的 工 程 技 术 人 员 提 供 腐 应 可
Ｄｅ ． ２ ０８ ｃ ０
２０ 年 １ ０８ ２月
基 于人工神经 网络 的碳钢 、 低合金钢腐蚀预测
李 晓峰 ， 海 涛 邵 良杉 王 ，
（． 国科 学 院 金 属 研究 所 材 料 环 境 腐 蚀 研 究 中 心 ， 宁 沈 阳 １０ １ ； １中 辽 １０ ６ ２ 辽 宁 工 程技 术 大 学 电 子 与信 息 工 程 学 院 ， 宁 葫 芦 岛 １５ ０ ） ． 辽 ２ １ ５
基于FLUENT和神经网络预测海水弯管冲刷腐蚀的模型
基于FLUENT和神经网络预测海水弯管冲刷腐蚀的模型陈艳;康伟杰;姚铭;董彩常【摘要】以流速作为弯管冲刷腐蚀的主要影响因素,运用FLUENT流体仿真软件,对海水弯管流场进行模拟,结合神经网络分析拟合了海水弯管中流速与冲刷腐蚀速率的相关方程,建立了弯管腐蚀敏感部位及冲刷腐蚀速率预测的模型.通过实海试验对模型的有效性进行了验证.模型预测和验证试验结果表明,腐蚀破坏最严重均出现在截面角度30°进口附近,该预测模型能有效预测弯管腐蚀敏感部位及冲刷腐蚀速率.【期刊名称】《腐蚀与防护》【年(卷),期】2019(040)006【总页数】5页(P436-440)【关键词】神经网络;实海试验;冲刷腐蚀;流场数值分析【作者】陈艳;康伟杰;姚铭;董彩常【作者单位】山东科技大学土木工程与建筑学院,青岛266590;山东科技大学土木工程与建筑学院,青岛266590;山东科技大学土木工程与建筑学院,青岛266590;青岛钢研纳克检测防护技术有限公司,青岛266071【正文语种】中文【中图分类】U664.84管道系统广泛应用于船舶、机械、农业、航天等领域,随着我国海洋战略的推进,管道在海洋开发中应用越来越多。
海水管道系统多由金属构成[1],为了节约资源和成本,水冷却系统多用海水对设备进行冷却[2],海水管道一旦出现腐蚀泄漏或海洋生物污损堵塞管道,将严重影响管道以及设备的正常运行,甚至威胁工程系统的安全[3]。
针对管道冲刷可靠性,科研人员做了大量研究,在流动特性、管壁压力、管径变化等方面已有了较为成熟的研究成果。
如,郭洪锍[4]利用理论计算和数值模拟对压力管道内流场进行分析,得出90°压力管道弯管处流场的流速和压力分布云图。
姜帅等[5]对天然气管道弯头与汇管处的流场进行仿真模拟,结果表明,天然气流经管道弯头与汇管处时,弯头外侧和汇管两端是受力较为集中的部位。
王国涛等[6]采用流体动力学软件CFX对压力管道在不同工作压力下的微小泄漏流场进行了数值模拟,得到了泄漏孔附近及管道中截面不同流线的压力分布情况,并分析了泄漏流场的流速分布。
基于PSO-RBFNN的3C钢在海水环境中的腐蚀速率预测
基于PSO-RBFNN的3C钢在海水环境中的腐蚀速率预测翟秀云【摘要】为了建立有效预测3C钢在海水环境中的腐蚀速率模型，提出了一种基于粒子群优化（PSO）的径向基神经网络（RBFNN）方法，通过设计特殊的适应度函数，采用PSO优化算法同时实现对RBFNN模型参数（中心值、扩展系数、权值）的调整和径向基函数（隐含层节点）个数的优选。
因此，所提出的PSO-RBFNN方法能够以较高的精度和速度自适应地构建预测模型，通过试验数据测试表明，该模型具有良好的预测精度和自学习能力。
%In order to establish an effective model for prediction of corrosion rate of 3C steel in seawater environment,a radial basis function neural network (RBFNN)prediction model based on particle swarm optimization (PSO)was proposed.The PSO algorithm can automatically tune the centers and spreads of each radial basis function and the connection weights.Meanwhile,the number of radial basis functions of the constructed RBFNN can be automatically minimized by choosing a special fitness function.Therefore,the proposed PSO-RBFNN method can construct the prediction model adaptively with relatively high precision within a short training time.Simulation results demonstrate the proposed model has good prediction accuracy and self-learning ability.【期刊名称】《腐蚀与防护》【年(卷),期】2014(000)011【总页数】5页(P1127-1130,1155)【关键词】海水腐蚀;径向基神经网络;粒子群优化;预测模型【作者】翟秀云【作者单位】上海大学材料科学与工程学院，上海200444; 攀枝花学院机械工程学院，攀枝花617000【正文语种】中文【中图分类】TG174.43C钢作为一种碳素钢，以其在力学、物理、化学方面的优越性能而被广泛应用于海洋工程、化学工程、石油加工及其炼化等相关领域。
基于卷积神经网络算法的海水循环冷却污损生物分类模型
基于卷积神经网络算法的海水循环冷却污损生物分类模型在这个数字化时代，科技的进步如同潮水般汹涌澎湃，不断冲击着传统的边界。
正如古人云：“学如逆水行舟，不进则退。
”在海洋科学领域，这一箴言显得尤为贴切。
今天，我们将聚焦于一项创新技术——基于卷积神经网络算法的海水循环冷却污损生物分类模型，它如同海洋中的灯塔，为船舶防污提供了新的方向。
首先，让我们来揭开这项技术的神秘面纱。
卷积神经网络（CNN）是深度学习的一种，它能够通过模拟人类视觉系统的工作原理来处理图像数据。
在海水循环冷却系统中，污损生物的识别和分类一直是一个棘手的问题。
这些微小的生物附着在船舶的冷却系统上，不仅降低了效率，还可能导致严重的机械损坏。
以往，这一过程需要人工进行，费时费力且准确性不高。
而现在，CNN的应用使得这一过程自动化、智能化，就像是一位永不疲倦的守夜人，时刻监控着海洋中的微小入侵者。
然而，任何技术都不可能完美无缺。
CNN模型在实际应用中也面临着挑战。
例如，数据的收集和标注就是一个艰巨的任务。
海洋中的生物种类繁多，不同种类之间的差异微小，这就需要大量的精确数据来训练模型。
此外，模型的泛化能力也是一个问题。
海洋环境复杂多变，如何确保模型在不同的海域和条件下都能保持稳定的性能，这无疑是一个考验。
尽管存在这些难题，但我们不能否认CNN模型带来的巨大潜力。
想象一下，如果我们能够准确快速地识别出各种污损生物，那么我们就可以有针对性地采取措施，比如设计特定的防污涂料或者调整船舶的运行参数，以减少这些生物的影响。
这不仅能够提高船舶的运行效率，还能减少对海洋环境的影响。
当然，技术的发展永远不是孤立的。
正如一滴水落入湖中会激起层层涟漪，CNN模型的应用也将推动相关领域的进步。
例如，生物学家可以利用这一技术更深入地研究海洋生物的生态习性；材料科学家可以根据污损生物的特点开发出更有效的防污材料；而船舶设计师则可以据此优化船体结构，减少污损生物的附着。
然而，我们也应该警惕技术过度依赖的风险。