CN113834769A - 一种耐候钢锈层稳定化程度快速评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开一种耐候钢锈层稳定化程度快速评价方法，属于耐候钢锈层稳定性评价的技术领域。本发明的耐候钢锈层稳定化程度快速评价方法，包括以下步骤：建立耐候钢锈层稳定性评价成分的含量与耐候钢锈层光学参数的关系模型；对待测耐候钢进行光学参数测量，将所得光学参数结果带入所述关系模型中，得到耐候钢锈层中稳定性评价成分的含量，从而判断出耐候钢锈层的稳定化程度，实现对耐候钢锈层稳定化程度的快速评价。本发明的耐候钢锈层稳定化程度快速评价方法，操作简单快捷、成本低廉、易于控制、环境友好，数据准确，且是一种特别适合评价服役中耐候钢锈层稳定化程度的方法。
Description
技术领域
本发明属于耐候钢锈层稳定性评价的技术领域，涉及一种耐候钢锈层稳定化程度快速评价方法。
背景技术
耐候钢表面锈层具有优异的保护性，使其耐大气腐蚀性是普通碳钢的2～8倍,并且服役时间越长耐蚀作用越突出。近年来，耐候钢在铁道、车辆、桥梁、塔架、光伏、高速工程等长期暴露在大气中使用的钢结构中得到广泛应用。耐候钢表面锈层的稳定程度是决定耐候钢耐蚀性优劣的重要因素，由于我国疆域辽阔，气候类型复杂多样，耐候钢表面锈层稳定化程度差异很大。评价耐候钢表面锈层的稳定化程度是判断耐候钢耐蚀能力的重要指标。
目前，耐候钢锈层稳定化评价的手段主要有三种：(1)目测法，目测法虽然操作简单，但评价过程主观性强，评价结果存在不确定性。(2)锈层微观形貌法，该方法通过扫描电化学显微镜(SECM)、扫描开尔文探针(SKP)或原子力显微镜(AFM)等观察锈层微观形态，该方法虽然可以准确观察到锈层微观形貌，但测试成本高，操作过程繁琐，取样时对材料基体造成破坏。(3)锈层成分方法，该方法利用X射线衍射法、红外吸收光谱或拉曼光谱等测试锈层的化学成分，主要是检测α-FeOOH含量，其含量越高表示锈层稳定化程度越优，该方法也存在与锈层微观形貌法一样的局限性。
发明内容
本发明解决的技术问题是现有耐候钢锈层稳定化评价手段不够快速有效。本发明提出了一种耐候钢锈层稳定化程度快速评价方法，本发明的耐候钢锈层稳定化程度快速评价方法，操作简单快捷、成本低廉、易于控制、环境友好，数据准确，且是一种特别适合评价服役中耐候钢锈层稳定化程度的方法。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
本发明的目的之一是提供了一种耐候钢锈层稳定化程度快速评价方法，所述评价方法包括以下步骤：
(1)建立耐候钢锈层稳定性评价成分的含量与耐候钢锈层光学参数的关系模型；
(2)对待测耐候钢进行光学参数测量，将所得光学参数结果代入所述关系模型中，得到耐候钢锈层中稳定性评价成分的含量，从而判断出耐候钢锈层的稳定化程度，实现对耐候钢锈层稳定化程度的快速评价。
优选的，
所述耐候钢锈层稳定性评价成分为α-FeOOH；
优选的，
所述关系模型为多元线性回归模型。
优选的，
所述光学参数选自三原色光模型、Lab色彩模型、CMYK色彩模型或Cab色彩模型中的参数。
优选的，
所述光学参数选自Lab色彩模型中的L、a、b参数；
所述关系模型中，耐候钢中的α-FeOOH含量与耐候钢的光学参数L、a、b的关系式为：
Cα-FeOOH＝1.25L+4.25a-1.60b-0.47；
其中，Cα-FeOOH指待测耐候钢中的α-FeOOH含量。
优选的，
所述关系模型的构建方法包括以下步骤；
步骤一：样品制备和前处理，将耐候钢裁切成标准尺寸的试样，然后将耐候钢试样进行表面除油除锈处理，放入干燥箱备用。
步骤二：腐蚀试验，将前处理后的耐候钢试样进行腐蚀试验，待锈层颜色不再发生显著变化时停止腐蚀实验；
步骤三：记录实验数据：1、每间隔固定时间(如每间隔1-24小时)对腐蚀实验中耐候钢进行光学参数测量；2、每次光学参数测量的同时，取样进行X射线衍射测试，得到锈层各组成成分含量并记录；
步骤四：对实验所得数据进行统计分析，建立锈层各组成成分与光学参数的关系模型。
优选的，
本发明适用于所有的耐候钢包括但不限于Q345qE、Q345qENH、Q370qENH、Q420qENH或Q500qENH。
优选的，
所述腐蚀试验方法采用现有技术中常用的腐蚀方法即可，包括但不限于循环腐蚀试验、盐雾腐蚀试验或户外挂片腐蚀试验，优选循环腐蚀试验。
优选的，
所述光学参数测量时，为减小测量结果的误差，采用固定光源种类、视场角度、光斑直径、环境温度、相对湿度中一种或多种手段；以及为了避免周围环境对光源的影响，除了标准光源外，实验室隔绝一切外来光源，测光学参数时在暗室中进行。
优选的，
所述评价方法中，进行数据测量时，取多个平行试样，每个平行试样测多次取平均值，最后结果取多个平行试样的平均值。
优选的，
多个平行试样指3个或3个以上的平行试样；
每个平行试样测多次取平均值指每个平行试样测3次或3次以上取平均值。
优选的，
利用统计分析软件或人工神经网络算法对实验所得数据进行统计分析。
优选的，所述统计分析软件包括SPSS统计分析软件。
本发明实施例提供的上述技术方案，至少具有如下有益效果：
本发明通过建立锈层光学参数与锈层各组成成分含量之间的模型，只需将待测试样相应的光学系统参数代入模型中，就可以得到锈层各组成成分含量。与传统的锈层评估方法相比，本发明的锈层评估方法成本低、操作简便，不破坏材料基体，能够快速准确解析锈层腐蚀产物各组成成分的含量，特别是α-FeOOH含量，适合现场服役环境及大规模工业化应用。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为耐候钢Q420qENH加速腐蚀实验三周的XRD图；
图2为耐候钢Q420qENH中α-FeOOH含量实测值与本发明建立的模型计算结果对比图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
实施例1
一种耐候钢锈层稳定化程度快速评价方法，按照下述步骤进行：
首先建立耐候钢锈层稳定性评价成分的含量与耐候钢锈层光学参数的关系模型：
步骤一：选取Q420qENH为待测耐候钢，将耐候钢加工成50mm*25mm*5mm的试样，将切好的耐候钢试样工作面依次用水砂纸打磨至1500#，蒸馏水清洗，酒精棉球脱脂，冷风吹干后放入干燥箱备用；
步骤二：将耐候钢放入周浸箱进行加速腐蚀实验，其中模拟腐蚀溶液的pH＝7，温度为45℃，NaCl浓度为1.5％，采用蒸馏水配制，在周浸试验箱内模拟大气干湿交替的腐蚀过程，以浸入-干燥循环交替进行，周浸试验时间为21天；
步骤三：每24小时将周浸箱里的试样取出进行光学参数Lab的测量，光源选择国际标准的D65(色温6500k)，视场选择10°，光斑直径为10mm，测试时环境温度为25℃，相对湿度为55％,测光学参数时在暗室中进行。每次测量取三个平行试样，每个试样测三次取平均值，最后结果取三个平行试样的平均值，记录测量值。每24小时将周浸箱里的平行样取出1块进行锈层X射线衍射测试，结果如图1所示。具体的数据如表1所示。
表1不同时间锈层的光学参数与α-FeOOH含量
步骤四：利用SPSS进行数据处理，选用多元线性回归模型进行数据处理，其中锈层中α-FeOOH含量为因变量，光学参数Lab为自变量。数据处理后，得到α-FeOOH含量与光学参数Lab的关系式为：
Cα-FeOOH＝1.25L+4.25a-1.60b-0.47
然后对待测耐候钢进行光学参数测量，将所得光学参数结果代入所述关系模型中，得到耐候钢锈层中稳定性评价成分的含量，从而判断出耐候钢锈层的稳定化程度，实现对耐候钢锈层稳定化程度的快速评价，具体为：
将Q420qENH耐候钢加工成50mm*100mm*3mm的试样，将切好的耐候钢试样工作面依次用水砂纸打磨至400#，用蒸馏水清洗并用丙酮除油，然后在北京户外进行挂片。试验前对所有试样进行喷水处理，处理方式为喷淋，每天上午9点和下午3点分别喷淋一次，连续喷淋5天。
测量不同腐蚀时间的耐候钢试样的光学参数Lab，并将测量值带入实施例1中关系式即可算出耐候钢锈层中α-FeOOH含量。模型计算结果误差分析如表2，表2中实测值与模型计算结果对比作图，如图2所示。从表2和图2中可以看出，本发明的关系模型计算出的α-FeOOH含量和X射线衍射实际测得的α-FeOOH含量的绝对误差与相对误差均较小，证明本发明的关系模型的准确性较高。
表2模型计算结果误差分析
本领域中，耐候钢锈层中α-FeOOH含量与耐候钢锈层稳定等级的对应关系如表3。从表3中可以看出，表2中的耐候钢锈层在120h-192h时，锈层稳定等级对应为C2；表2中的耐候钢锈层在312h后，锈层稳定等级对应为C3，已形成稳定锈层。
表3耐候钢锈层中α-FeOOH含量与耐候钢锈层稳定等级的对应关系
| 锈层稳定等级 | 锈层状态 | a-FeOOH含量 |
| C1 | 尚未形成连续内锈层 | <35％ |
| C2 | 内锈层初步形成，但厚度很薄 | 35％-55％ |
| C3 | 已形成稳定锈层 | >55％ |
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种耐候钢锈层稳定化程度快速评价方法，其特征在于，所述评价方法包括以下步骤：
(1)建立耐候钢锈层稳定性评价成分的含量与耐候钢锈层光学参数的关系模型；
(2)对待测耐候钢进行光学参数测量，将所得光学参数结果代入所述关系模型中，得到耐候钢锈层中稳定性评价成分的含量，从而判断出耐候钢锈层的稳定化程度，实现对耐候钢锈层稳定化程度的快速评价。
2.根据权利要求1所述的耐候钢锈层稳定化程度快速评价方法，其特征在于，所述耐候钢锈层稳定性评价成分为α-FeOOH。
3.根据权利要求1所述的耐候钢锈层稳定化程度快速评价方法，其特征在于，所述关系模型为多元线性回归模型。
4.根据权利要求1所述的耐候钢锈层稳定化程度快速评价方法，其特征在于，所述光学参数选自三原色光模型、Lab色彩模型、CMYK色彩模型或Cab色彩模型中的参数。
5.根据权利要求4所述的耐候钢锈层稳定化程度快速评价方法，其特征在于，所述光学参数选自Lab色彩模型中的L、a、b参数；
所述关系模型中，耐候钢中的α-FeOOH含量与耐候钢的光学参数L、a、b的关系式为：
Cα-FeOOH＝1.25L+4.25a-1.60b-0.47；
其中，Cα-FeOOH指待测耐候钢中的α-FeOOH含量。
6.根据权利要求1所述的耐候钢锈层稳定化程度快速评价方法，其特征在于，所述关系模型的构建方法包括以下步骤；
步骤一：样品制备和前处理，将耐候钢裁切成标准尺寸的试样，然后将耐候钢试样进行表面除油除锈处理，放入干燥箱备用；
步骤二：腐蚀试验，将前处理后的耐候钢试样进行腐蚀试验，待锈层颜色不再发生显著变化时停止腐蚀实验；
步骤三：记录实验数据：1、每间隔固定时间对腐蚀实验中耐候钢进行光学参数测量；2、每次光学参数测量的同时，取样进行X射线衍射测试，得到锈层各组成成分含量并记录；
步骤四：对实验所得数据进行统计分析，建立锈层各组成成分与光学参数的关系模型。
7.根据权利要求1所述的耐候钢锈层稳定化程度快速评价方法，其特征在于，所述光学参数测量时，为减小测量结果的误差，采用固定光源种类、视场角度、光斑直径、环境温度、相对湿度中一种或多种手段；以及为了避免周围环境对光源的影响，除了标准光源外，实验室隔绝一切外来光源，测光学参数时在暗室中进行。
8.根据权利要求1所述的耐候钢锈层稳定化程度快速评价方法，其特征在于，所述评价方法中，进行数据测量时，取多个平行试样，每个平行试样测多次取平均值，最后结果取多个平行试样的平均值。
9.根据权利要求1所述的耐候钢锈层稳定化程度快速评价方法，其特征在于，利用统计分析软件或人工神经网络算法对实验所得数据进行统计分析。
10.根据权利要求9所述的耐候钢锈层稳定化程度快速评价方法，其特征在于，所述统计分析软件包括SPSS统计分析软件。
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