CN101782499A - 一种预测金属材料大气腐蚀速率的方法 - Google Patents

一种预测金属材料大气腐蚀速率的方法 Download PDF

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于国才
陈鸿川
王振尧
韩薇
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Abstract

本发明涉及大气腐蚀的腐蚀预测技术，具体为一种预测金属材料大气腐蚀速率的方法，主要应用于区域性碳钢的大气腐蚀性预测研究。以金属材料为试验材料，在需要预测地区选择试验点，依据ISO/DIS8565-1987《金属和合金户外大气腐蚀试验的一般规则》进行自然暴露试验，同时监测各试验点的气象因素，试验周期为一年至二年；试验结束后，将试验材料除锈，样品经干燥称重后，计算腐蚀失重，同时统计各个试验点的气象数据；采用多元线性回归分析的统计方法进行回归分析，建立回归方程，以该回归方程对需要预测地区的大气腐蚀速率进行预测。本发明具有重现性，采用该方法可以预测各种钢在各种区域环境中的大气腐蚀。

Description

一种预测金属材料大气腐蚀速率的方法
技术领域
本发明涉及大气腐蚀的腐蚀预测技术，具体为一种预测金属材料大气腐蚀速率的方法，主要应用于区域性碳钢、低合金钢、铜、铝、锌或其他金属材料的大气腐蚀性预测研究。
背景技术
我国开展大气腐蚀研究三十多年，也做了大量的试验工作，相对于我国辽阔的地域，仍显得不足，特别是区域性腐蚀调查和腐蚀预测方面严重落后。在自然环境下进行暴露腐蚀试验，影响金属材料腐蚀的因素很多。在无污染或环境污染较轻的环境下，主要影响因素有相对温度、相对湿度、降雨量(或降雨时数)、日照时间等。目前，所积累的大量腐蚀数据和环境数据都是分散在全国各个试验点，不但试验点数量少，并且每个试验点的气候环境和污染环境都有显著差别，彼此不能形成整体进行综合分析，就难以进行腐蚀预测研究。
发明内容
本发明的目的在于提供一种预测金属材料大气腐蚀速率的方法，解决现有技术中难以进行腐蚀预测研究等问题。
本发明的技术方案是：
一种预测金属材料大气腐蚀速率的方法，步骤如下：
(1)以金属材料为试验材料，在需要预测地区选择试验点，依据ISO/DIS8565-1987《金属和合金户外大气腐蚀试验的一般规则》进行自然暴露试验，同时监测各试验点的气象因素，试验周期为一年至二年；
(2)试验结束后，将试验材料除锈，样品经干燥称重后，计算腐蚀失重，同时统计各个试验点的气象数据；
(3)采用多元线性回归分析的统计方法进行回归分析，建立回归方程：
Y＝a+bX1+cX2+dX3-eX4-fX5
其中，a、b、c、d、e、f为回归系数，Y代表钢的腐蚀失重，X1代表平均温度，X2代表相对湿度，X3代表相对湿度＞80％的时数，X4代表日照时数，X5代表降雨量。
所述的预测金属材料大气腐蚀速率的方法，在没有环境污染的条件下，影响金属材料腐蚀的主要因素有：平均温度、相对湿度、相对湿度＞80％的时数、日照时数和表降雨量。
所述的预测金属材料大气腐蚀速率的方法，以该回归方程可以对海南地区或者气候条件与之相近地区的大气腐蚀速率进行预测。
所述金属材料为Q235钢、低合金钢、铜、铝、锌或其他金属材料。
所述试验材料固定在金属架上，试验材料与金属架通过绝缘处理，防止缝隙腐蚀的发生。
所述试验材料面朝正南，与水平面呈45°角，悬挂在距地面3米高处。
所述试验结束后，针对不同的试验材料，采用不同的除锈溶液和试验条件进行清洗腐蚀产物，同时用未腐蚀的钢样校正除锈液对钢基体的腐蚀。
本发明的优点及有益效果如下：
1、金属材料在自然环境下的暴露腐蚀试验，是研究金属大气腐蚀最常用的试验方法，获得的腐蚀数据最准确，能真实体现试验地点的腐蚀状况。由此得出的腐蚀数据是制订相关国家标准的重要依据，也是各项防腐工程设计的理论基础。但是，受到大气自然暴露试验周期很长的制约，不能立即知道某地的腐蚀状况。因此有针对性地选择试验地点进行腐蚀试验，通过对整个区域的腐蚀状况进行综合分析，研究影响金属材料腐蚀的环境因素，并进行回归分析，建立回归方程。通过检测某地的环境因素或者采用历史数据就可以预测某地的腐蚀数据。
2、本发明第一次对区域性的大气腐蚀速率进行了预测，并提供了范例。同以往仅能对单一地点的纵向预测进行了扩展，使更大范围的腐蚀预测变得可行。
3、本发明通过多元线性回归分析，气象因素中的平均温度、相对湿度、相对湿度大于80％时数、日照时数和降水量五个参数，与Q235钢的腐蚀失重有相关性，在α＝0.05的水平上都是显著的。
4、一个地区的气象因素通常在一定的范围内波动，该波动范围一般较小。只要知道海南地区某地的气象因素，通过回归方程就可以对该地的Q235钢的腐蚀速率进行预测。
多元线性回归分析的原理：
假设对变量y和x1、x2、...、xp，收集了n组独立观测值
(xa1、xa2、...、xap，ya)，a＝1，2，...，n，        (1.1)
假定它们之间有如下关系：
ya＝β0+β1xa1+...+βpxap+εa，α＝1，2，...，n，  (1.2)
其中，β0，β1，...，βp是p+1个待估参数，xa1，xa2，...，xap是p个可以精确测量或可控制的一般变量的第α组观测值，ε1，ε2，...，εa是n个相互独立的随机变量，且E(εa)＝0，D＝(εa)＝σ2，α＝1，2，...，n；这就是多元线性回归的数学模型。
根据给出的n组观测值(1.1)，采用最小二乘法求出(1.2)中参数β0，β1，...，βp的估计
Figure G2009100102432D0000031
从而，可以获得p元线性回归方程：
y ^ = β ^ 0 + β ^ 1 x 1 + β ^ 2 x 2 + . . . + β ^ p x p - - - ( 1.3 )
要求
Figure G2009100102432D0000033
能使
Figure G2009100102432D0000034
达到最小：
即 ∂ Q ∂ β 0 | β i = β ^ i , i = 0,1 , . . . , p = - 2 Σ a ( y a - y ^ a ) = 0 ∂ Q ∂ β j | β i = β ^ i , i = 0,1 , . . . , p = - 2 Σ a ( y a - y ^ a ) x aj = 0 , j = 1,2 , . . . , p ,
其中，
Figure G2009100102432D0000036
经整理，得：
N β ^ 0 + Σ a x al β ^ 1 + . . . + Σ a x ap β ^ p = Σ a y a , Σ a x al β ^ 0 + Σ a x 2 al β ^ 1 + . . . + Σ a x al x ap β ^ p = Σ a x al y a , . . . . . . Σ a x ap β ^ 0 + Σ a x ap x al β ^ 1 + . . . + Σ a x 2 ap β ^ p = Σ a x ap y a , - - - ( 1.4 )
从(1.4)中第一式可得：
β ^ 0 = y ‾ - β ^ 1 x ‾ 1 - β ^ 2 x ‾ 2 - . . . - β ^ p x ‾ p , - - - ( 1.5 )
将(1.5)代入(1.4)的后p个式子，并经整理后知
Figure G2009100102432D0000039
是下列方程组的解：
l 11 β ^ 1 + l 12 β ^ 2 + . . . + l 1 p β ^ p = l 1 y , l 21 β ^ 1 + l 22 β ^ 2 + . . . + l 2 p β ^ p = l 2 y , . . . . . . l p 1 β ^ 1 + l p 2 β ^ 2 + . . . + l pp β ^ p = l py , - - - ( 1.6 )
从(1.6)求得
Figure G2009100102432D0000042
后代入(1.5)，可求得
Figure G2009100102432D0000043
其中：
x ‾ i = 1 n Σ a x ai , i＝1，2，...，p，
y ‾ i = 1 n Σ a y a ,
l ij = l ji = Σ a ( x ai - x ‾ i ) ( x aj - x ‾ j ) = Σ a x ai x aj - 1 n ( Σ a x ai ) ( Σ a x aj ) ,
i，j＝1，2，...，p，                    (1.7)
l iy = Σ a ( x ai - x ‾ i ) ( y a - y ‾ ) = Σ a x ai y a - 1 n ( Σ a x ai ) ( Σ a y a ) ,
i＝1，2，...，p。                       (1.8)
由上述公式可知，求p元线回归方程中系数的步骤如下：
1、计算各变量之和
Figure G2009100102432D0000048
2、计算各变量之平均值
Figure G2009100102432D0000049
3、计算各变量的平方和及变量间的乘积和：
Σ a x ai Σ a x aj , i , j = i , 2 , . . . , p ; Σ a x ai Σ a y a , i = 1,2 , . . . , p ;
4、按公式计算(1.7)、(1.8)，计算lij，liy，i，j＝1，2，...，p；
5、解方程组(1.6)，得
Figure G2009100102432D00000412
6、按公式(1.5)计算
Figure G2009100102432D00000413
具体实施方式
实施例1：
1990年6月～1992年5月，在海南地区进行了2年的大气腐蚀性调查。在20个市县设有试验点，基本呈均匀分布。试验材料为Q235钢，样品规格为100mm×50mm×3mm，Q235钢的化学成分见表1。样品经铣床、磨床，加工至光洁度
Figure G2009100102432D0000051
或以上，丙酮除油，乙醇脱水，放置干燥器24h后，用感量为0.1mg分析天平称重。
表1、A3钢的化学成份(wt％)
  C   Si   Mn   P   S   Fe
  0.22   ＜0.05   0.48   0.012   0.022   余量
试验方法依据ISO/DIS8565-1987《金属和合金户外大气腐蚀试验的一般规则》进行，试样固定在金属架上，试样与金属架通过绝缘处理，防止缝隙腐蚀的发生。试样面朝正南，与水平面呈45°角，悬挂在距地面3米高处。试验周期为一年、二年。
试验结束后，样品采用500ml盐酸+500ml蒸馏水+20g六次甲基四胺溶液清洗，室温下将锈除净为止，同时用未腐蚀的钢样校正除锈液对钢基体的腐蚀。样品经干燥称重后，计算腐蚀失重，同时统计各个试验点的气象数据，见表2。
表2、各试验点的气象因素及腐蚀失重
  序号   试验站   温度℃(X1)   相对湿度％(X2) 湿度RH＞80时数h(X3)   日照时数h(X4)   降雨量mm(X5)   腐蚀失重g/m2(Y)
  1   文昌   24.8   87   337   2128.3   1621.3   57.88
  2   琼海   25.5   87   324   2358.0   1632.1   65.05
  3   万宁   25.4   85   174   2135.9   1752.8   43.57
  4   陵水   25.5   82   257   2648.7   1699.9   39.62
  5   三亚   26.3   79   155   2747.5   1636.6   31.04
  6   保亭   25.0   82   241   2100.5   2194.9   29.30
  7   通什   25.2   83   43   1932.7   2088.0   32.19
  8   乐东   25.1   79   154   2337.8   1701.0   25.10
  9   莺歌海   25.7   80   216   2745.4   1278.1   36.58
  10   澄迈   24.8   85   265   2027.5   1923.0   34.52
  序号   试验站   温度℃(X1)   相对湿度％(X2) 湿度RH＞80时数h(X3)   日照时数h(X4)   降雨量mm(X5)   腐蚀失重g/m2(Y)
  11   昌江   25.5   74   116   2215.7   1479.4   22.93
  12   白沙   23.9   83   255   2443.3   1946.8   28.75
  13   詹县   24.5   81   86   2393.9   1509.6   29.36
  14   琼中   23.6   84   259   2263.9   2.384.0   30.45
  15   临高   24.7   83   262   1438.7   988.2   61.95
  16   定安   25.0   84   265   2044.3   1820.5   36.74
  17   屯昌   24.5   84   270   1930.8   2145.9   35.88
  18   海口   25.1   84   272   2269.9   1310.0   59.49
  19   洋浦   24.5   81   86   2393.9   1509.6   31.08
分析各个试验点的气象数据与腐蚀失重的相关关系，采用多元线性回归的统计分析方法，分析影响金属材料腐蚀的主要因素，并建立回归方程。用该回归方程可以对海南地区或者气候条件相近地区Q235钢的腐蚀速率进行腐蚀预测。
气象因素对Q235钢腐蚀失重(第一年)影响的回归过程：
1、计算各变量的平均值(见表3)
表3、所有变量的平均值
  所有的变量   平均值
  X1(平均温度)   XBA＝24.9
  X2(平均相对湿度)   XBA＝82.42105
  X3(相对湿度＞80％时数)   XBA＝211.9474
  X4(日照时数)   XBA＝2239.737
  X5(降水量)   XBA＝1716.684
  Y(腐蚀失重)   XBA＝38.50211
第一列为回归方程中所有变量的序号，第二列为各个变量的平均值。L(矩阵)：
表4、回归系数矩阵
  8.5   -12.9   -225.9002   1524.099   -1739.801   21.75701
  -12.8   166.6315   2871.421   -6038.895   3622.526   496.3631
  -225.9002   2871.421   126817   -65721.26   26984.69   12026.91
  1524.099   -6038.895   -65721.26   1754102   -75239.57   -22483.15
  -1739.801   3622.526   26984.69   -75129.57   2157914   -37230.82
  21.75701   496.3631   12026.91   -22483.15   -37230.82   3026.871
INVERS OF L(逆矩阵)：
表5、回归系数的逆矩阵
  0.17694   0.00389   0.000132   -0.0001298   0.00013   5.4510
  0.00389   0.01174   -0.000242   0.0000274   -0.0000126   2.85368
  0.000132   -0.000242   0.0000133   -0.00000044   0.00000033   0.040214
  -0.0001298   0.000027   -0.00000044   0.00000076   -0.00000012   -0.00701
  0.00013   -0.00001259   0.00000033   -0.00000012   0.00000058   -0.01839
  -5.4510   -2.8536   -0.040214   0.00701   0.01839   165.6511
回归系数：
B1＝5.4510；B2＝2.8536；B3＝0.0402；B4＝-0.00701；B5＝-0.01839；B0＝-293.6729。
回归方程：Y＝-293.6729+5.4510X1+2.8536X2+0.0402X3-0.00701X4-0.01839X5
总的平方和S0＝3026.871，回归平方和SR＝2861.22，剩余平方和SE＝165.6506；
复相关系数R＝0.97225，δ估计SGM＝3.5696；
对方程作检验的F比：F＝44.9088；
FI(1)＝13.17865＞F0.01(1，13)＝9.07；
FI(2)＝54.4332＞F0.01(1，13)＝9.07；
FI(3)＝9.5393＞F0.01(1，13)＝9.07；
FI(4)＝5.1022＞F0.05(1，13)＝4.67；
FI(5)＝45.7070＞F0.01(1，13)＝9.07；
五个变量在α＝0.05的水平上都是显著的。
表6腐蚀失重的回归值和拟合偏差
  序号(试验站)   腐蚀失重测量值   腐蚀失重拟合值   拟合偏差
  J＝1   57.88   58.5962   -0.7162
  J＝2   65.05   60.0744   4.39756
  J＝3   43.57   47.1386   -3.5686
  J＝4   39.62   39.8461   -0.2261
  J＝5   31.04   32.0019   -0.9619
  J＝6   29.36   31.1946   -1.8346
  J＝7   32.19   30.3152   1.8748
  J＝8   25.10   27.0991   -1.9991
  J＝9   36.58   40.6448   -4.0648
  J＝10   22.93   18.4291   4.5009
  J＝11   28.75   30.7841   -2.0341
  J＝12   29.36   29.9406   -0.5806
  J＝13   30.45   25.3679   5.0821
  J＝14   61.95   62.9558   -1.0058
  J＝15   34.52   36.7061   -2.1861
  J＝16   36.74   39.3050   -2.5650
  J＝17   35.88   37.4358   -1.5558
  J＝18   59.49   53.7822   5.7078
  J＝19   31.08   29.9223   1.1577
本实施例中，腐蚀预测原理及相关数据如下：
给出x1、x2、...、xp的一组值x01、x02、...、x0p，可以求出对应的E(y0)的估计值：
E ( y 0 ) = y ^ = β ^ 0 + β ^ 1 x 01 + β ^ 2 x 02 + . . . + β ^ p x 0 p
当n较大，xoj与
Figure G2009100102432D0000082
(j＝1，2，...，P)较接近时，可用下式求得
Figure G2009100102432D0000083
的预测区间(近似的)：
95％的预测区间为
Figure G2009100102432D0000084
99％的预测区间为
Figure G2009100102432D0000085
其中，
Figure G2009100102432D0000086
腐蚀预测相关数据如下：
上述回归方程的标准差
Figure G2009100102432D0000087
现测得琼海大气腐蚀实验站的气象数据如下：
年平均温度：24.5℃；相对湿度86％；相对湿度＞80时数：6314小时；年降雨量：1881mm；年日照时数：2116小时。
由回归方程求得琼海Q235钢腐蚀失重的估计值是：
y ^ = 58.9362
95％的预测区间为(58.9362-2×3.5696，58.9632+2×3.5696)＝(51.7970，66.0754)；
实测琼海实验站Q235钢的腐蚀失重是65.05，与预测值十分接近。
注：气象数据的检测点与腐蚀实验站点不是同一地点。
实施例结果表明，本发明采用多元线性回归分析方法，分析影响Q235钢腐蚀的主要因素，并建立回归方程，以该回归方程对海南地区Q235钢的腐蚀速率进行预测，具有重现性。采用该方法，可以预测各种钢在各种区域环境中的大气腐蚀。

Claims (7)

1.一种预测金属材料大气腐蚀速率的方法，其特征在于，步骤如下：
(1)以金属材料为试验材料，在需要预测地区选择试验点，依据ISO/DIS8565-1987《金属和合金户外大气腐蚀试验的一般规则》进行自然暴露试验，同时监测各试验点的气象因素，试验周期为一年至二年；
(2)试验结束后，将试验材料除锈，样品经干燥称重后，计算腐蚀失重，同时统计各个试验点的气象数据；
(3)采用多元线性回归分析的统计方法进行回归分析，建立回归方程：
Y＝a+bX1+cX2+dX3-eX4-fX5
其中，a、b、c、d、e、f为回归系数，Y代表钢的腐蚀失重，X1代表平均温度，X2代表相对湿度，X3代表相对湿度＞80％的时数，X4代表日照时数，X5代表降雨量。
2.按照权利要求1所述的预测金属材料大气腐蚀速率的方法，其特征在于，在没有环境污染的条件下，影响金属材料腐蚀的主要因素有：平均温度、相对湿度、相对湿度＞80％的时数、日照时数和表降雨量。
3.按照权利要求1所述的预测金属材料大气腐蚀速率的方法，其特征在于，以该回归方程可以对海南地区或者气候条件与之相近地区的大气腐蚀速率进行预测。
4.按照权利要求1所述的预测金属材料大气腐蚀速率的方法，其特征在于，所述金属材料为Q235钢、低合金钢、铜、铝、锌或其他金属材料。
5.按照权利要求1所述的预测金属材料大气腐蚀速率的方法，其特征在于，所述试验材料固定在金属架上，试验材料与金属架通过绝缘处理，防止缝隙腐蚀的发生。
6.按照权利要求1所述的预测金属材料大气腐蚀速率的方法，其特征在于，所述试验材料面朝正南，与水平面呈45°角，悬挂在距地面3米高处。
7.按照权利要求1所述的预测金属材料大气腐蚀速率的方法，其特征在于，所述试验结束后，针对不同的试验材料，采用不同的除锈溶液和试验条件进行清洗腐蚀产物，同时用未腐蚀的钢样校正除锈液对钢基体的腐蚀。
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