基于腐蚀大数据的碳钢海洋大气腐蚀行为

随着“一带一路”和“海洋强国”等重大战略的深入推进，沿海地区及海上重大装备设施面临着空前严峻的海洋环境挑战。深入研究海洋大气腐蚀行为，对于延缓腐蚀过程、确保设施安全运行以及防止重大安全事故和经济损失具有至关重要的意义。以 Q235 碳钢作为研究对象，基于腐蚀大数据技术，通过周期浸泡加速试验获取实时连续的腐蚀数据，研究环境因子 Cl^? 、HSO₃ ^? 及 pH 值对碳钢海洋大气腐蚀行为的影响。结果表明：随着 Cl^? 、HSO₃ ^? 浓度的增加或 pH 值的降低，腐蚀累积量呈不断上升的趋势，腐蚀大数据采集结果与碳钢试样腐蚀形貌及锈层分析结果一致。随试验的进行，当 Cl^? 浓度较低时， 锈层朝着更加稳定的方向发展；Cl^? 浓度较高时，锈层稳定性不断下降。0.05% HSO₃ ^? 浓度下，腐蚀始终以相对较低的速率匀速进行；浓度为 0.1%时，腐蚀先是匀速进行，但由于腐蚀后期形成了具有一定保护性的锈层，腐蚀速率有所下降；当浓度达到 0.2%时，腐蚀速率在试验后期反而加快，锈层难以维持相对稳定的状态。试验环境 pH=5 或 3 时，整个试验周期的腐蚀速率整体呈下降趋势；pH=1 时，腐蚀速率呈持续上升趋势。腐蚀大数据方法与传统挂片法研究结果具有较高的一致性，验证了腐蚀大数据手段对于环境腐蚀研究的可靠性，研究结果可为后续开展数据分析与挖掘工作奠定基础。

Marine Atmospheric Corrosion Behavior of Carbon Steel Based on Corrosion Big Data