CN111570226A - 一种不锈钢板表面防腐处理工艺 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种不锈钢板表面防腐处理工艺，包括步骤有：步骤1，对不锈钢板表面进行基础处理，其包括，使用等离子喷涂设备在不锈钢板表面喷涂锡、铬和氧化铝合金，然后进行烧结，喷涂过程中对锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量进行反馈智能控制；步骤2，制备基层防腐层，在不锈钢板表面涂抹基层防腐层；步骤3，制备外层防腐层，在不锈钢板表面涂抹外层防腐层。可以实现对不锈钢板表面进行科学地防腐处理，尤其是在防腐处理过程中可以反馈性智能控制喷涂过程中锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量，并且具体是可以最小成本和最优效果的特点反馈性智能控制喷涂过程中锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量并且具有很好的防腐效果。

Description

一种不锈钢板表面防腐处理工艺
技术领域
本发明涉及一种防腐处理工艺，尤其是一种不锈钢板表面防腐处理工艺。
背景技术
如中国发明专利CN200710018214.1所公开的一种不锈钢化学品船的不锈钢表面处理工艺，工艺包括分段抛光和喷淋酸洗钝化两部分。首先将不锈钢板焊接、组装成为一个个分段，加入打磨磨料，用抛光机进行分段打磨、抛光，再将各分段合拢成船后抛光合拢焊缝。然后将酸洗钝化液用耐腐蚀隔膜泵抽入舱内，开启液货泵，将酸洗钝化液从耐腐蚀隔膜泵喷头喷出，连续旋转喷淋每舱1.5～2小时；待反应结束后，用液货泵抽出酸洗钝化液，用碱液吸收舱内酸雾，并用自来水洗舱。类似上述方法的不锈钢板表面防腐处理工艺已经非常常见且效果比较一般，即便如同该技术的多种方法共同对不锈钢板表面防腐处理在遇到极端的腐蚀条件下不锈钢板表面的抗腐蚀效果也比较差。除此之外，当前诸如类卷积神经网络的科学数据处理技术发展很快，探索新技术为传统的不锈钢板表面防腐处理工艺赋能也能是一种新的手段。
发明内容
为了克服现有的技术存在的不足,本发明提供一种不锈钢板表面防腐处理工艺。
为了实现本发明目的，本发明采用了如下的技术方案：
一种不锈钢板表面防腐处理工艺，包括步骤有：步骤1，对不锈钢板表面进行基础处理，其包括，使用等离子喷涂设备在不锈钢板表面喷涂锡、铬和氧化铝合金，然后进行烧结，喷涂过程中对锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量进行反馈智能控制，步骤2，制备基层防腐层，在不锈钢板表面涂抹基层防腐层，步骤3，制备外层防腐层，在不锈钢板表面涂抹外层防腐层。
进一步，所述的制备基层防腐层具体是，将聚硅氧烷和漆酚树脂放入混合腔内并且加热温度到60度，充分混合后反应时间控制2.5h，然而将混合物冷却，在混合物中加入阿摩尼亚水将酸碱度调整为7.5，然后再次加热到685度，将混合物中的水汽除去完成油水分离，之后冷却到温度为75度，加入双酚A型环氧树脂，然后降低温度到室温，然后加入0.95以上纯度的二氧化钛在6r/S的低转速下充分搅拌，15min后获得基层防腐层。
进一步，所述的涂抹基层防腐层具体是将基层防腐层溶于天那水和丙原醇后在不锈钢板面涂抹。
进一步，所述的制备外层防腐层具体是，在2份丙烯晴、3份丁二烯、5份苯乙烯的共聚物中加入聚异戊二烯橡胶、克肟活性酯、硫、抗氧剂BHT、对位芳纶和重晶石进行，进行混合，加入到捏炼机密炼后，再进行混炼，得到初始材料；将上述步骤得到的初始材料经过开炼混炼之后，再进行滚动挤压，获得中间材料，将中间材料经过交联后，得到外层防腐层。
进一步，所述的涂抹外层防腐层具体是，等基层防腐层风干并稳定后，将外层防腐层加热后直接涂抹。
进一步，所述的喷涂过程中对锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量进行反馈智能控制具体是指将不锈钢表面进行水平面的矩阵化分区，并且将具体的分区不断进行再次的细化，直到最小分区的尺度满足控制需求，将由最小分区构成的矩阵面数值化并且数值表示相应的分区锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量的量化，设置初始的数值，然后获取不锈钢表面极端条件的腐蚀情况，将初始的数值与相应的腐蚀情况建立映射关系，采用神经网络的学习算法，学习矩阵面数值化后的数值特征与腐蚀情况的映射关系数据，最终获取优选的映射关系并按照优选的映射关系反馈性智能控制喷涂过程中锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量。
更进一步，采用神经网络的学习算法，学习矩阵面数值化后的数值特征与腐蚀情况的映射关系数据具体是，在数据处理初期将不锈钢表面进行水平面的矩阵化分区以便于形成矩阵数据模型，神经网络的学习算法采用卷积神经网络，构建包含卷积层区域和全连接区域的深度卷积神经网络模型，通过输入矩阵数据模型对卷积神经网络进行训练，最后获取可以客观反映不锈钢表面极端条件的腐蚀情况的卷积神经网络模型，并且将喷涂过程中对锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量的分组数据转换后输入卷积神经网络模型获得其可能的腐蚀情况的分组输出数据，建立的喷涂区域和喷涂量的分组数据-分组输出数据的映射关系就是矩阵面数值化后的数值特征与腐蚀情况的映射关系数据。
更进一步，最终获取优选的映射关系并按照优选的映射关系反馈性智能控制喷涂过程中锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量具体是指，获取喷涂区域和喷涂量的分组数据-分组输出数据的映射关系后对该映射关系改造，即将“获取喷涂区域和喷涂量的分组数据-分组输出数据”中的“分组输出数据”修改为“使得抗腐蚀效果更好对喷涂过程中锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量进行修改的数据”。
本发明的有益效果是，本发明申请不仅仅可以实现对不锈钢板表面进行科学地防腐处理，尤其是在防腐处理过程中可以反馈性智能控制喷涂过程中锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量，并且具体是可以最小成本和最优效果的特点反馈性智能控制喷涂过程中锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量并且具有很好的防腐效果。
具体实施方式
在具体实施时，本发明申请一种不锈钢板表面防腐处理工艺的实施例，包括步骤有：
步骤1，对不锈钢板表面进行基础处理，其包括，使用等离子喷涂设备在不锈钢板表面喷涂锡、铬和氧化铝合金，然后进行烧结，喷涂过程中对锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量进行反馈智能控制，步骤2，制备基层防腐层，在不锈钢板表面涂抹基层防腐层，所述的制备基层防腐层具体是，将聚硅氧烷和漆酚树脂放入混合腔内并且加热温度到60度，充分混合后反应时间控制2.5h，然而将混合物冷却，在混合物中加入阿摩尼亚水将酸碱度调整为7.5，然后再次加热到685度，将混合物中的水汽除去完成油水分离，之后冷却到温度为75度，加入双酚A型环氧树脂，然后降低温度到室温，然后加入0.95以上纯度的二氧化钛在6r/S的低转速下充分搅拌，15min后获得基层防腐层，所述的涂抹基层防腐层具体是将基层防腐层溶于天那水和丙原醇后在不锈钢板面涂抹。涂抹基层防腐层主要目的是在不锈钢板表面形成与空气隔绝的防护层，杜绝水汽等。
步骤3，制备外层防腐层，在不锈钢板表面涂抹外层防腐层，所述的制备外层防腐层具体是，在2份丙烯晴、3份丁二烯、5份苯乙烯的共聚物中加入聚异戊二烯橡胶、克肟活性酯、硫、抗氧剂BHT、对位芳纶和重晶石进行，进行混合，加入到捏炼机密炼后，再进行混炼，得到初始材料；将上述步骤得到的初始材料经过开炼混炼之后，再进行滚动挤压，获得中间材料；将中间材料经过交联后，得到外层防腐层。所述的涂抹外层防腐层具体是，等基层防腐层风干并稳定后，将外层防腐层加热后直接涂抹。涂抹外层防腐层目的是进一步不锈钢板表面形成与空气隔绝的防护层，尤其是增加了密封性，并且外层防腐层与基层防腐层之间也可以紧密连接。
所述的喷涂过程中对锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量进行反馈智能控制具体是指将不锈钢表面进行水平面的矩阵化分区，并且将具体的分区不断进行再次的细化，直到
最小分区的尺度满足控制需求，将由最小分区构成的矩阵面数值化并且数值表示相应的分区锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量的量化，设置初始的数值，然后获取不锈钢表面极端条件的腐蚀情况，将初始的数值与相应的腐蚀情况建立映射关系，采用神经网络的学习算法，学习矩阵面数值化后的数值特征与腐蚀情况的映射关系数据，最终获取优选的映射关系并按照优选的映射关系反馈性智能控制喷涂过程中锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量。
具体地，采用神经网络的学习算法，学习矩阵面数值化后的数值特征与腐蚀情况的映射关系数据具体是，在数据处理初期将不锈钢表面进行水平面的矩阵化分区以便于形成矩阵数据模型，神经网络的学习算法采用卷积神经网络，构建包含卷积层区域和全连接区域的深度卷积神经网络模型，通过输入矩阵数据模型对卷积神经网络进行训练，最后获取可以客观反映不锈钢表面极端条件的腐蚀情况的卷积神经网络模型，并且将喷涂过程中对锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量的分组数据转换后输入卷积神经网络模型获得其可能的腐蚀情况的分组输出数据，建立的喷涂区域和喷涂量的分组数据-分组输出数据的映射关系就是矩阵面数值化后的数值特征与腐蚀情况的映射关系数据。在实施中，卷积神经网络采用典型的网络模型，对卷积神经网络的也可以进一步处理，比如采用现有技术中的将深度卷积神经网络分类器结构输入超参数随机生成器；由超参数随机生成器形成超参数组合模型池；利用测试数据集对超参数组合模型池中的每一个超参数组合模型进行测试，如果测试通过则结束训练将该超参数组合模型输入已训练超参数组合模型池，如测试未通过，则利用训练数据集对该超参数组合模型进行优化，优化后再次测试，直到该模型测试通过。利用验证数据集对已训练超参数组合模型池中的每一超参数组合模型进行验证，验证通过的超参数组合模型即为最优超参数组合模型。
最终获取优选的映射关系并按照优选的映射关系反馈性智能控制喷涂过程中锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量具体是指，获取喷涂区域和喷涂量的分组数据-分组输出数据的映射关系后对该映射关系改造，即将“获取喷涂区域和喷涂量的分组数据-分组输出数据”中的“分组输出数据”修改为“为使得抗腐蚀效果更好对喷涂过程中锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量进行修改的数据”。实际上，为使得抗腐蚀效果更好对喷涂过程中锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量进行修改的数据就是反馈性智能控制的数据，其根本目的是在实施中，具体是在喷涂锡、铬和氧化铝合金过程中修改喷涂区域和喷涂量以使得不锈钢表面的抗腐蚀效果更好。因为对该喷涂区域和喷涂量的修改是基于卷积神经网络学习后的指导数据，所以该修改量具有最小成本和最优效果的特点，实际上获取喷涂区域和喷涂量的分组数据-分组输出数据的映射关系后对该映射关系改造过程中也要坚持最小成本和最优效果的原则。所以本发明申请在防腐处理过程中可以反馈性智能控制喷涂过程中锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量，并且具体是可以最小成本和最优效果的特点反馈性智能控制喷涂过程中锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量并且具有很好的防腐效果。
下面通过更加具体实施例说明本发明申请的效果：
在具体实施中，为了统计在不锈钢板表面喷涂锡、铬和氧化铝合金后的不锈钢板表面极端条件的抗腐蚀率，选择50个不锈钢板不锈钢板表面喷涂锡、铬和氧化铝合金后，统计每一个不锈钢板在极端条件的腐蚀面积，其中预估腐蚀速率小于0.1mm/年的腐蚀面积与总的不锈钢板面积之比为抗腐蚀率，50个不锈钢板抗腐蚀率，如下表格所示的：
Figure BDA0002528542650000071
Figure BDA0002528542650000081
通过表格统计，50个不锈钢板平均的抗腐蚀率是0.7328，50个不锈钢板的抗腐蚀率分布区间是0.7-0.76。
为了统计在喷涂锡、铬和氧化铝合金且涂抹基层防腐层后的不锈钢板表面极端条件的抗腐蚀率，选择50个不锈钢板不锈钢板表面喷涂锡、铬和氧化铝合金且涂抹基层防腐层后，统计每一个不锈钢板在与之前实验相同的极端条件的腐蚀面积，其中预估腐蚀速率小于0.1mm/年的腐蚀面积与总的不锈钢板面积之比为抗腐蚀率，50个不锈钢板抗腐蚀率，如下表格所示的：
Figure BDA0002528542650000082
Figure BDA0002528542650000091
通过表格统计，50个不锈钢板平均的抗腐蚀率是0.8358，50个不锈钢板的抗腐蚀率分布区间是0.79-0.86。
为了统计在喷涂锡、铬和氧化铝合金且涂抹基层防腐层、涂抹外层防腐层后的不锈钢板表面极端条件的抗腐蚀率，选择50个不锈钢板不锈钢板表面喷涂锡、铬和氧化铝合金且涂抹基层防腐层、涂抹外层防腐层后，统计每一个不锈钢板在与之前实验相同的极端条件的腐蚀面积，其中预估腐蚀速率小于0.1mm/年的腐蚀面积与总的不锈钢板面积之比为抗腐蚀率，50个不锈钢板抗腐蚀率，如下表格所示的：
Figure BDA0002528542650000092
Figure BDA0002528542650000101
Figure BDA0002528542650000111
通过表格统计，50个不锈钢板平均的抗腐蚀率是0.8812，50个不锈钢板的抗腐蚀率分布区间是0.85-0.91。
为了统计在喷涂锡、铬和氧化铝合金，对锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量进行反馈智能控制后的不锈钢板表面极端条件的抗腐蚀率，选择50个不锈钢板不锈钢板表面喷涂锡、铬和氧化铝合金，对锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量进行反馈智能控制后，统计每一个不锈钢板在与之前实验相同的极端条件的腐蚀面积，其中预估腐蚀速率小于0.1mm/年的腐蚀面积与总的不锈钢板面积之比为抗腐蚀率，50个不锈钢板抗腐蚀率，如下表格所示的：
Figure BDA0002528542650000112
Figure BDA0002528542650000121
通过表格统计，50个不锈钢板平均的抗腐蚀率是0.8916，50个不锈钢板的抗腐蚀率分布区间是0.86-0.92。
为了统计在喷涂锡、铬和氧化铝合金，对锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量进行反馈智能控制且涂抹基层防腐层、涂抹外层防腐层后的不锈钢板表面极端条件的抗腐蚀率，选择50个不锈钢板不锈钢板表面喷涂锡、铬和氧化铝合金，对锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量进行反馈智能控制且涂抹基层防腐层、涂抹外层防腐层后，统计每一个不锈钢板在与之前实验相同的极端条件的腐蚀面积，其中预估腐蚀速率小于0.1mm/年的腐蚀面积与总的不锈钢板面积之比为抗腐蚀率，50个不锈钢板抗腐蚀率，如下表格所示的：
Figure BDA0002528542650000122
Figure BDA0002528542650000131
Figure BDA0002528542650000141
通过表格统计，50个不锈钢板平均的抗腐蚀率是0.9736，50个不锈钢板的抗腐蚀率的分布区间是0.96-1。通过表格数据显示的，在不锈钢板表面仅仅进行了喷涂锡、铬和氧化铝合金后不锈钢板表面极端条件的抗腐蚀率并不理想，在不锈钢板表面喷涂锡、铬和氧化铝合金且涂抹基层防腐层或者是，在不锈钢板表面喷涂锡、铬和氧化铝合金且涂抹基层防腐层、涂抹外层防腐层之后不锈钢板表面极端条件的抗腐蚀率得到了很大的改善，但并不是最优的方案，另外，在不锈钢板表面喷涂锡、铬和氧化铝合金，对锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量进行反馈智能控制的条件下不锈钢板表面极端条件的抗腐蚀率也得到了很大的改善，但也不是最优的方案，最后按照本发明申请主体的工艺即“在不锈钢板表面喷涂锡、铬和氧化铝合金，对锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量进行反馈智能控制且涂抹基层防腐层、涂抹外层防腐层”之后不锈钢板表面极端条件的抗腐蚀率布区间是0.96-1，本发明申请的工艺对不锈钢表面的防腐蚀处理在极端情况下也有96％-100％的有效率，本发明申请的工艺对不锈钢表面的防腐蚀处理具有很好的效果。

Claims (8)

1.一种不锈钢板表面防腐处理工艺，其特征在于，包括步骤有：
步骤 1，对不锈钢板表面进行基础处理，其包括，使用等离子喷涂设备在不锈钢板表面喷
涂锡、铬和氧化铝合金，然后进行烧结，喷涂过程中对锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和
喷涂量进行反馈智能控制；
步骤 2，制备基层防腐层，在不锈钢板表面涂抹基层防腐层；
步骤 3，制备外层防腐层，在不锈钢板表面涂抹外层防腐层。
2.根据权利要求 1 所述的一种不锈钢板表面防腐处理工艺，其特征在于，所述的制备基层
防腐层具体是，将聚硅氧烷和漆酚树脂放入混合腔内并且加热温度到 60 度，充分混合后
反应时间控制 2.5h，然而将混合物冷却，在混合物中加入阿摩尼亚水将酸碱度调整为7.5，
然后再次加热到 685 度，将混合物中的水汽除去完成油水分离，之后冷却到温度为75 度，
加入双酚 A 型环氧树脂，然后降低温度到室温，然后加入 0.95 以上纯度的二氧化钛在 6r/S
的低转速下充分搅拌，15min 后获得基层防腐层。
3.根据权利要求 1 所述的一种不锈钢板表面防腐处理工艺，其特征在于，所述的涂抹基层
防腐层具体是将基层防腐层溶于天那水和丙原醇后在不锈钢板面涂抹。
4.根据权利要求 1 所述的一种不锈钢板表面防腐处理工艺，其特征在于，所述的制备外层
防腐层具体是，在 2 份丙烯晴、3 份丁二烯、5 份苯乙烯的共聚物中加入聚异戊二烯橡胶、
克肟活性酯、硫、抗氧剂 BHT、对位芳纶和重晶石进行，进行混合，加入到捏炼机密炼后，
再进行混炼，得到初始材料；将上述步骤得到的初始材料经过开炼混炼之后，再进行滚动挤压，获得中间材料；将中间材料经过交联后，得到外层防腐层。
5.根据权利要求 1 所述的一种不锈钢板表面防腐处理工艺，其特征在于，所述的涂抹外层
防腐层具体是，等基层防腐层风干并稳定后，将外层防腐层加热后直接涂抹。
6.根据权利要求 1 所述的一种不锈钢板表面防腐处理工艺，其特征在于，所述的喷涂过程
中对锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量进行反馈智能控制具体是指将不锈钢表面进
行水平面的矩阵化分区，并且将具体的分区不断进行再次的细化，直到最小分区的尺度满
足控制需求，将由最小分区构成的矩阵面数值化并且数值表示相应的分区锡、铬和氧化铝
合金的喷涂区域和喷涂量的量化，设置初始的数值，然后获取不锈钢表面极端条件的腐蚀
情况，将初始的数值与相应的腐蚀情况建立映射关系，采用神经网络的学习算法，学习矩
阵面数值化后的数值特征与腐蚀情况的映射关系数据，最终获取优选的映射关系并按照优
选的映射关系反馈性智能控制喷涂过程中锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂量。
7.根据权利要求 6 所述的一种不锈钢板表面防腐处理工艺，其特征在于，采用神经网络的
学习算法，学习矩阵面数值化后的数值特征与腐蚀情况的映射关系数据具体是，在数据处
理初期将不锈钢表面进行水平面的矩阵化分区以便于形成矩阵数据模型，神经网络的学习
算法采用卷积神经网络，构建包含卷积层区域和全连接区域的深度卷积神经网络模型，通
过输入矩阵数据模型对卷积神经网络进行训练，最后获取可以客观反映不锈钢表面极端条
件的腐蚀情况的卷积神经网络模型，并且将喷涂过程中对锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域
和喷涂量的分组数据转换后输入卷积神经网络模型获得其可能的腐蚀情况的分组输出数据，建立的喷涂区域和喷涂量的分组数据-分组输出数据的映射关系就是矩阵面数值化后的
数值特征与腐蚀情况的映射关系数据。
8.根据权利要求 6 所述的一种不锈钢板表面防腐处理工艺，其特征在于，最终获取优选的
映射关系并按照优选的映射关系反馈性智能控制喷涂过程中锡、铬和氧化铝合金的喷涂区
域和喷涂量具体是指，获取喷涂区域和喷涂量的分组数据-分组输出数据的映射关系后对该
映射关系改造，即将“获取喷涂区域和喷涂量的分组数据-分组输出数据”中的“分组输出
数据”修改为“使得抗腐蚀效果更好对喷涂过程中锡、铬和氧化铝合金的喷涂区域和喷涂
量进行修改的数据”。
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