JP2022043280A - デジタル撮像による工業用水処理の制御 - Google Patents

Abstract

【課題】工業システム内に存在する流体に接触する基材を分析する方法を提供する。【解決手段】本方法は、工業システム内に存在する流体に接触している間に基材の一連のデジタル画像を作成することを含む。基材の一連のデジタル画像内の関心領域が定義される。基材の一連のデジタル画像内の関心領域内の腐食特徴が識別される。基材の一連のデジタル画像内の関心領域内の腐食特徴を分析して、工業システムの腐食傾向を決定する。本方法の特定の実施形態では、流体は、工業用水であり、工業システムは、工業用水システムである。【選択図】図１

Description

本出願は、２０１６年７月１９日に出願された米国仮特許出願第６２／３６４，１３０号の利益を主張する国際（すなわちＰＣＴ）出願であり、その開示はその全体が参照により本明細書に組み込まれる。

腐食試験片を利用する標準試験は、工業用水システムの一般的および局部腐食速度を測定するために使用できる。標準試験は、業界標準の腐食試験片を試験空間（例えば、工業用水システム）に置き、腐食試験片を腐食試験片の腐食を引き起こす可能性のある試験空間条件に露出させることを含む。曝露時間（一般に３０～９０日またはそれ以上）の後、腐食試験片は試験空間条件から除去される。次いで、一連の試験のうちの１つ以上が、腐食試験片の腐食を決定するために遂行され、これは一般に試験空間の表面上に見られる腐食に対応する。

米国公開第２００９／０１５８８２７号

腐食試験片を使用した標準試験には欠点がある。例えば、腐食試験片（複数可）は、ほとんどまたはまったく観察されずに試験空間条件に露出されることが可能であるため、「リアルタイム」の監視および分析は不可能である。試験片が観察されるように位置するべきであれば、裸眼による観察は主観的であり、一般的に腐食の発生が始まると試験片の微妙な違いを観察することができない。付加的に、一般的な腐食を検出するためのシステムは、典型的には、局部腐食を検出または予測する能力が欠けている。

本発明は、特定の実施形態では、工業用水システムである、工業システム内の腐食を分析するために基材のデジタル撮像を使用することに関する。
工業システムに存在する基材接触流体を分析する方法が提供される。この方法は、基材が工業システム内に存在する流体と接触している間に基材のデジタル画像を作成することを含む。基材のデジタル画像内の関心領域が定義される。基材のデジタル画像における関心領域内の腐食特徴が識別される。基材の一連のデジタル画像内の関心領域内の腐食特徴が分析される。

工業システムに存在する基材接触流体を分析する方法が提供される。方法は、工業システム内に存在する流体に接触する間に基材の一連のデジタル画像を作成することを含む。基材の一連のデジタル画像内の関心領域が定義される。基材の一連のデジタル画像内の関心領域内の腐食特徴が識別される。基材の一連のデジタル画像における関心領域内の腐食特徴を分析して、工業システムにおける基材の腐食傾向を決定する。

工業用水システム内の工業用水に接触する基材を分析する方法が提供される。方法は、腐食防止剤によって工業用水システム内の工業用水を処理することを含む。基材が工業用水システム内の工業用水に接触している間に基材の一連のデジタル画像が作成される。基材の一連のデジタル画像内の関心領域が定義される。基材の一連のデジタル画像内の関心領域内の腐食特徴が識別される。基材の一連のデジタル画像における関心領域内の腐食特徴を分析して、工業用水システムにおける基材の腐食傾向を決定し、基材の一連のデジタル画像内の関心領域内の腐食特徴の分析に基づいて措置をとる。

本明細書に記載された方法を実行するために利用され得るシステムの実施形態の概略図である。

本明細書に記載された方法を実行するために利用され得るシステムの実施形態の概略図である。

本明細書に記載されたシステムおよび方法で利用され得る基材位置決め装置の実施形態を示す。

本明細書に記載された方法を実行するために利用され得るシステムの実施形態の概略図である。

本明細書に記載の方法の対象となる基材の端面図の一連の画像のうちの１つの画像を示す。

本明細書に記載された方法を実行するために利用され得るシステムの実施形態の概略図である。

４つの時間間隔で腐食される基材の、本明細書に記載の方法を実施しながら作成された画像の例を示す。

本明細書に記載された方法の対象となる画像の例を示す。

本明細書に記載された方法の対象となる一連の画像のうちの１つの画像の例を示す。

本明細書に記載された方法の一実施形態で使用されるロジックのフローチャートである。

本明細書に記載された方法の対象となる画像の例を示す。

本明細書に開示された方法の対象となる画像の例を示す。

本明細書に記載された方法の対象となる一連の画像うちの１つの画像の例を示す。

図１３の画像中に存在する特定の腐食ピットの特性のグラフである。

特定の種類の基材に対して遂行された特定の実験の腐食ピット深さ対時間のチャートである。

撮像された基材の特定の特徴を指摘する本明細書に記載された方法の対象となる画像の例を示す。

赤、緑、青の光反射率についての各々の１つの、一連のデジタル画像の分析を反映した実施形態のチャートを示す。

６つの時間間隔で腐食される基材の、本明細書に記載の方法を実施しながら作成された画像の例を示す。

工業システムに存在する基材接触流体を分析する方法が提供される。この方法は、基材が工業システム内に存在する流体と接触している間に基材のデジタル画像を作成することを含む。基材のデジタル画像内の関心領域が定義される。基材のデジタル画像における関心領域内の腐食特徴が識別される。基材の一連のデジタル画像内の関心領域内の腐食特徴が分析される。

工業システム内に存在する流体と接触する基材を分析する方法が提供される。方法は、工業システム内に存在する流体に接触している間に基材の一連のデジタル画像を作成することを含む。基材の一連のデジタル画像内の関心領域が定義される。基材の一連のデジタル画像内の関心領域内の腐食特徴が識別される。基材の一連のデジタル画像における関心領域内の腐食特徴を分析して、工業システムにおける基材の腐食傾向を決定する。特定の実施形態では、本方法は、流体は、工業用水であり、工業システムは、工業用水システムである。

好ましい実施形態では、本方法は、工業用水システム内の工業用水に接触する基材を分析する方法である。特定の実施形態では、本方法は、工業用水システム内の工業用水に接触する基材上の腐食を定量する方法である。用語「基材を分析する（ａｎａｌｙｚｉｎｇ ａ ｓｕｂｓｔｒａｔｅ）」、「関心領域を定義する（ｄｅｆｉｎｉｎｇ ａ ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ ｉｎｔｅｒｅｓｔ）」、「傾向データを合成する（ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｉｎｇ ｔｒｅｎｄ ｄａｔａ）」および「基材上の腐食を定量する（ｑｕａｎｔｉｆｙｉｎｇ ｃｏｒｒｏｓｉｏｎ ｏｆ ａ ｓｕｂｓｔｒａｔｅ）」、ならびに関連する用語（例えばコンジュゲート形態）は、本明細書では方法の態様を記載するために使用され、「基材を分析する（ａｎａｌｙｚｉｎｇ ａ ｓｕｂｓｔｒａｔｅ）」は、全て分析のサブセットである「基材上の腐食を定量する（ｑｕａｎｔｉｆｙｉｎｇ ｃｏｒｒｏｓｉｏｎ ｏｆ ａ ｓｕｂｓｔｒａｔｅ）」、「関心領域を定義する（ｄｅｆｉｎｉｎｇ ａ ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ ｉｎｔｅｒｅｓｔ）」および「傾向データを合成する（ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｉｎｇ ｔｒｅｎｄ ｄａｔａ）」を含む。用語「基材」、「腐食試験片」および類似の用語は、「またはその一部」を含むと解釈されるべきである。

本明細書に提供される方法およびシステムの特定の実施形態では、基材は、試験片である。本明細書に提供される方法およびシステムの特定の実施形態では、基材は、導管の一部である。本明細書に提供される方法およびシステムの特定の実施形態では、腐食試験片は、工業用水システムの構成材料を基材は表す。本明細書で提供される方法およびシステムの特定の実施形態では、基材、例えば腐食試験片は、鋼、鉄、アルミニウム、銅、真鍮、ニッケル、チタンおよび関連合金から選択され得る金属で構成される。鋼は、軟鋼、ステンレス鋼、または炭素鋼であり得る。特定の実施形態では、真鍮は、アドミラルチブラスである。特定の実施形態では、金属は、パッシベーション可能であり、他の実施形態では金属は、パッシベーション不能である。

本明細書で提供される方法およびシステムの特定の実施形態では、基材（例えば、腐食試験片）は、標準的な腐食試験、例えば、米国試験材料学会（ｔｈｅ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ｔｅｓｔｉｎｇ ａｎｄ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ）（「ＡＳＴＭ」）の腐食試験を受けることができる。

本明細書で提供される方法の好ましい実施形態では、基材は、工業用水システム内に存在する工業用水に接触する。工業用水システムの例としては、これらに限定されないが、加熱水システム（例えば、ボイラーシステム）、冷却水システム（例えば、冷却塔を備えるシステム）、水輸送用のパイプライン（例えば、採掘作業への輸送であるような、海水輸送）などが含まれる。工業用水とは、工業用水システムに使用される、または使用されるであろう任意の水性物質である。一般に、工業用水システムは、関心の工業用水システムでの使用により好適な水にするために何らかの方法で処理することができる工業用水を含む。例えば、加熱水システム（例えば、ボイラーシステム）に使用される工業用水は、脱気されてもよい。加熱水システムに使用される工業用水は、腐食防止剤でさらに処理され得る。様々な工業用水システムに対して、他の処理を施してもよい。本明細書で提供される特定の実施形態において、工業用水システムの工業用水は、堆積腐食防止剤で処理される。本明細書で提供される特定の実施形態では、工業用水システムは、ボイラーシステムであり得る加熱水システムである。本明細書で提供される特定の実施形態では、加熱水システムの工業用水は、脱気されてもよい。

一般に、工業用水は、工業用水が、工業用水システムの導管または容器内に含まれているか、そうでなければそこを介して流れているとき、工業用水システムに存在する。例えば、工業プロセス（例えば、冷却システム、ボイラーシステムなど）に取り付けられた導管を介して流れる工業用水は、導管が、例えば主管導管、側流導管、供給導管、または出口ライン導管であるかによらず、工業用水システムに存在する工業用水を表す。

好適な腐食防止剤の例としては、これらに限定されないが、アゾール、四級化置換ジエチルアミノ組成物、アミン、四級アミン、不飽和アルデヒド、リン系防止剤組成物、水溶性モリブデン含有塩、ポリ（アミノ酸）ポリマー、有機スルホン酸、それらの誘導体（例えば、オキサゾール、チアゾールなど）、それらの倍数（例えば、２つ以上のアゾール）、およびそれらの組み合わせが挙げられる。本明細書に提示された特定の実施形態において、腐食防止剤は、前文に列挙された１つ以上の組成物を含むことに加えて、ヨウ化物塩をさらに含む。好適なヨウ化物塩の例としては、これらに限定されないが、ヨウ化リチウム、ヨウ化ナトリウム、ヨウ化カリウム、ヨウ化カルシウム、ヨウ化マグネシウム、ヨウ化アンモニウム、ヨウ化テトラエチルアンモニウム、ヨウ化テトラプロピルアンモニウム、ヨウ化テトラブチルアンモニウム、ヨウ化テトラペンチルアンモニウム、ヨウ化テトラヘキシルアンモニウム、ヨウ化テトラヘプチルアンモニウム、ヨウ化テトラフェニルアンモニウム、ヨウ化フェニルトリメチルアンモニウムおよび（エチル）トリフェニルホスホニウムヨウ化物が挙げられる。本明細書中に提示される特定の実施形態において、腐食防止剤は、有機溶媒および任意に界面活性剤中の工業用水システムの工業用水に添加される。

腐食防止剤のさらなる例は、米国特許第９，１７５，４０５号、第９，０７４，２８９号、第８，６１８，０２７号、第８，５８５，９３０号、第７，８４２，１２７号、第６，７４０，２３１号、第６，６９６，５７２号、第６，５９９，４４５号、第６，４８８，８６８号、第６，４４８，４１１号、第６，３３６，０５８号、第５，７５０，０７０号、第５，３２０，７７９号および第５，２７８，０７４号、米国特許出願第２００５／０２４５４１１号および第２００８／０３０８７７０号、ならびに米国仮特許出願第６２／１６７，６５８号、第６２／１６７，６９７号、第６２／１６７，７１０号および第６２／１６７，７１９号に記載され、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

好適なアゾールの例としては、これらに限定されないが、アゾール含有組成物、アゾリン含有組成物、それらの誘導体（例えば、オキサゾール、チアゾール、アクリジン、シンノリン、キノキサゾリン、ピリダジン、ピリミジン、キナゾリン、キノリン、イソキノリンなど）、それらの倍数、およびそれらの組み合わせが挙げられる。本開示に関連して、アゾールを記載する別の方法は、芳香族窒素含有環を有する組成物である。アゾール含有組成物の例としては、これらに限定されないが、イミダゾール、ピラゾール、テトラゾール、トリアゾールなどが挙げられる。特に好適なアゾールには、これらに限定されないが、ベンゾトリアゾール（「ＭＢＴ」）、ベンゾトリアゾール（「ＢＴ」または「ＢＺＴ」）、ブチルベンゾトリアゾール（「ＢＢＴ」）、トリトリアゾール（「ＴＴ」）、ナフトトリアゾール（「ＮＴＡ」）および関連する組成物が含まれる。アゾリン含有組成物の例としては、これらに限定されないが、イミノイミダゾリン、アミドイミダゾリン、その誘導体、それらの倍数、およびそれらの組み合わせが含まれる。本明細書に提示される特定の実施形態において、アゾールは四級化される。アゾールの例は、米国特許第５，２７８，０７４号、第６，４４８，４１１号、および第８，５８５，９３０号にさらに詳細に記載され、参照により本明細書に組み込まれる。

好適な置換ジエチルアミノ組成物の例としては、これらに限定されないが、米国特許第６，４８８，８６８号、第６，５９９，４４５号、および第６，６９６，５７２号に記載されているものが挙げられ、これらは、参照により本明細書に組み込まれる。本明細書中に提示される特定の実施形態において、置換ジエチルアミノ組成物は、四級化される。置換ジエチルアミノ組成物は、アゾール、例えば四級化ジアクリルアミノイミダゾリンであってもよい。

好適なアミン（四級化されているかそうでないかに関わらず）の例としては、参照により本明細書に組み込まれている米国特許第７，８４２，１２７号、第８，６１８，０２７号に記載されているものが含まれるが、これらに限定されない。

好適な不飽和アルデヒドの例としては、これらに限定されないが、米国特許第７，８４２，１２７号に記載されているものが挙げられ、参照により本明細書に組み込まれる。

好適なリンベースの防止剤組成物の例としては、無機リンベースの防止剤組成物、有機リンベースの防止剤組成物、有機リン組成物、およびそれらの組み合わせが含まれるが、これらに限定されない。無機リンベースの防止剤組成物の例としては、これらに限定されないが、ＡＤＤ、およびそれらの組み合わせが挙げられる。有機リンベースの防止剤組成物の例は、これらに限定されないが、有機リン、有機ホスホネート、およびそれらの組み合わせが含まれる。有機リン酸塩の例としては、非重合有機リン酸塩および重合有機リン酸塩が挙げられる。本開示の目的のために、「ポリマー性」は、反復単位を有する組成物を表し、「非ポリマー性」は、反復単位を含まない組成物を表す。有機ホスホネートの例としては、これらに限定されないが、２－ホスホノブタン－１，２，４－トリカルボン酸（「ＰＢＴＣ」）、１－ヒドロキシエチリデン－１，１－ジホスホン酸（「ＨＥＤＰ」）、アミノトリメチレンホスホン酸、一ナトリウムホスフィニノビス（コハク酸）が挙げられる。有機リン組成物の例としては、ホスフィンが含まれる。

好適な有機スルホン酸の例としては、これらに限定されないが、米国特許第８，６１８，０２７号に記載されているものが挙げられ、これは、参照により本明細書に組み込まれる。好適な有機スルホン酸の例としては、これらに限定されないが、ベンゼンスルホン酸、ドデシルベンゼンスルホン酸（「ＤＤＢＳＡ」）、好ましくは分枝鎖ＤＤＢＳＡが挙げられる。

好適な水溶性モリブデン含有塩の例としては、これらに限定されないが、モリブデン酸アルカリ、例えばモリブデン酸ナトリウム、モリブデン酸カリウム、モリブデン酸アンモニウム、モリブデン酸ストロンチウムなどが挙げられる。

特定の実施形態では、ポリ（アミノ酸）ポリマーは、ヒドロキサム酸含有側鎖を有する。ヒドロキサム酸含有側鎖を有する好適なポリ（アミノ酸）ポリマーは、これらに限定されないが、一般式のそれであり、

式中、Ｗは、ＣＯ_２Ｍ^ｘまたはＣＯＮＨＯＨであり、Ｍ^ｘは、金属イオンであり、Ｙは、ＣＨ_２ＣＯＮＨＯＨまたはＣＨ_２ＣＯ_２Ｍ^ｙであり、Ｍ^ｙは、Ｍ^ｘと同じ、または異なる金属イオンであり、Ｍ^１は、アルカリ金属、アルカリ土類金属またはアンモニウムであり、（ａ＋ｂ）／（ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ）×１００％＋（ｃ＋ｄ）／（ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ）×１００％＝１００％は、約０．１％～約１００％、好ましくは５％～７０％、より好ましくは１０％～５０％の範囲であり、（ｃ＋ｄ）／（ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ）×１００％は、０％～９９．９％の範囲であり、ａ／（ａ＋ｂ）×１００％は、０％～１００％の範囲であり、ｂ／（ａ＋ｂ）×１００％は、０％～１００％の範囲であり、ａ／（ａ＋ｂ）×１００％＋ｂ／（ａ＋ｂ）×１００％＝１００％、ｃ／（ｃ＋ｄ）×１００％は、０％～１００％の範囲であり、ｄ／（ｃ＋ｄ）×１００％は、０％～１００％の範囲であり、ｃ／（ｃ＋ｄ）×１００％＋ｄ／（ｃ＋ｄ）×１００％＝１００％、分子量は、約３００～約２００，０００ダルトンの範囲である。ヒドロキサム酸含有側鎖を有する好適なポリ（アミノ酸）ポリマーのさらなる例は、米国特許第５，７５０，０７０号に記載され、これは、参照により本明細書に組み込まれる。

腐食防止剤は、約０．１ｐｐｍまたは約１ｐｐｍ～約５００ｐｐｍまたは約２００ｐｐｍを含む、重量で約０．０１ｐｐｍ～約１０００ｐｐｍの濃度で工業用水中に存在することができる。

本明細書に提供される方法およびシステムの特定の実施形態では、工業用水システムのパラメータが測定される。パラメータには、これらに限定されないが、温度、圧力、ｐＨ、伝導率、酸化還元電位、直線分極抵抗、それらの派生項目、およびそれらの組み合わせが含まれる。好ましい実施形態では、本明細書に記載される方法は、工業システムにおける流体の直線分極抵抗を測定することと、基材のデジタル画像またはその一連のデジタル画像の関心領域内の腐食特徴の分析、および工業システムの流体の測定された直線偏光抵抗うちの少なくとも１つに基づいて措置をとることと、を含む。好ましい実施形態では、本発明は、工業用水システム内の腐食を分析するために、基材のデジタル撮像および直線分極抵抗を使用することに関する。

基材は、工業用水システム内に位置する基材のデジタル画像の作成を可能にするために十分に照らされる。好ましい実施形態では、基材は、発光ダイオード、より好ましくは複数の発光ダイオードを使用して十分に照明される。

本明細書で開示される方法の特定の実施形態では、基材の一連のデジタル画像が作成される。特定の好ましい実施形態では、基材が工業システム、例えば、工業用水システムに位置する間に、基材の一連のデジタル画像が作成される。好ましくはないが、基材が工業システムに位置していない間に、基材の一連のデジタル画像を作成することができる。好ましい実施形態では、工業システム、例えば、工業用水システム内に位置する基材は、一般に、流体、例えば工業用水と接触している。

利用される場合、一連のデジタル画像は、２つ以上のデジタル画像であってもよい。本明細書に提供された特定の実施形態では、一連のデジタル画像は、デジタル画像の、したがって基材の傾向分析を実施するのに十分な量のデジタル画像を含む。本明細書で提供された好ましい実施形態では、一連のデジタル画像は、基材の腐食傾向分析を行うのに十分な量である。本明細書で提供された特定の実施形態では、一連のデジタル画像は一定の時間間隔で作成され、すなわち、一定量の時間が経過した後に各々の画像が撮影される。本明細書に提供された特定の実施形態では、一連のデジタル画像は、工業システム、例えば、工業用水システムのパラメータが制御限界内にある場合、一定の時間間隔で作成されるが、一連のデジタル画像は、工業システムのパラメータが制御限界内にない場合、一定の時間間隔より短い時間間隔で作成される。言い換えれば、プロセスが制御されているとき、１つのデジタル画像がｔ－長さの時間当たりで１つのデジタル画像の速度で作成されるが、プロセスが制御されていないとき、ｔ－長さの時間当たりで１つのデジタル画像よりも速い速度で１つのデジタル画像が作成される。

本明細書に提供された特定の実施形態では、基材のデジタル画像またはその一連のデジタル画像を分析して、工業システム、例えば、工業用水システム内の基材の腐食傾向を決定する。特定の実施形態では、分析することは、基材の一連のデジタル画像内の関心領域を定義することと、一連のデジタル画像から関心領域の傾向データを合成することと、を含む。いくつかの実施形態では、分析は、サイズに関する情報（例えば、ピット深さを推定するための一次元測定または表面積計算）、カラープロファイル、腐食特徴の数、腐食特徴によって被覆される面積の割合、総合的なデータの数学的変換、腐食特徴の平均表面積、活動的腐食特徴パーセントおよびそれらの組み合わせを合成して腐食傾向（例えば、局部腐食速度）を計算すること含む。局部腐食およびデータの数学的変換の例については、本明細書でさらに論じる。本明細書に提供された特定の実施形態では、方法は、腐食特徴の推定された表面積に基づいて腐食特徴のピット深さを推定することをさらに含む。本明細書に提供された特定の実施形態では、方法は、腐食特徴の一次元測定に基づいて腐食特徴のピット深さを推定することをさらに含む。腐食特徴の一次元測定の例は、これらに限定されないが、長さ（例えば、腐食特徴を横切るポイントツーポイント測定値）、周囲（例えば、腐食特徴周辺の円周）、および類似の測定値およびその推定値を含む。

特定の実施形態では、本方法は、基材のデジタル画像またはその一連のデジタル画像における関心領域を定義することを含む。関心領域は、基材の表面を含むことができる。本明細書に提供される特定の実施形態では、関心領域は、基材の表面またはその一部である（例えば、腐食試験片）。

本明細書に提供される特定の実施形態では、関心領域は、１つ以上の腐食特徴を含む。本明細書に提供される特定の実施形態では、複数の腐食特徴は、関心領域内で識別される。腐食特徴は、工業システム、例えば、工業用水システムに存在し得る腐食環境に関する情報を提供することができる、数の変化についてカウントおよび／または追跡することができる。特定の実施形態では、この方法は、腐食特徴に基づいて将来の腐食事象を予測することをさらに含む、関心領域内の腐食特徴を識別することを含む。本明細書で提供される方法の特定の実施形態では、腐食特徴の表面積に基づいて推定されたピット深さの予測を可能にする腐食特徴の表面積が計算される。

局部腐食は、材料表面内にピットを形成する傾向があり、したがって「ピッチング（ｐｉｔｔｉｎｇ）」腐食と呼ばれることがある。局部腐食は、変動率の確率的プロセスとして記述することができる。一般に、局部腐食は、特に工業用水システムに関連する多くの工業システムの故障の原因となる。工業システムの一般的な腐食は、従来の腐食監視（例えば、直線分極抵抗（「ＬＰＲ」））を使用していくらか予測可能であるが、局部腐食は、リアルタイムで監視および／または予測することがより困難であり、一般的に洗練された機器および分析手順が必要である。本明細書で提供される方法の特定の実施形態では、工業システムについて決定された腐食傾向は局部腐食傾向である。

特定の実施形態では、潜在的な将来の腐食事象が、一連のデジタル画像の分析またはその部分集合に基づいて予測される。本明細書に提供された特定の実施形態では、潜在的な将来の腐食事象が、次の、すなわち、腐食速度、腐食故障およびそれらの組み合わせのうちの任意の１つ以上である。

本明細書で提供される方法の特定の実施形態では、基材のデジタル画像またはその一連のデジタル画像の関心領域内の腐食特徴の分析に基づいて、措置がとられる（ａｃｔｉｏｎ ｉｓ ｔａｋｅｎ）（すなわち、「措置をとる（ａｃｔｉｎｇ）」）。一般的に、とられる措置は、工業システム、例えば工業用水システム内の腐食（好ましくは局部腐食）の影響を防止または軽減するための１つ以上の措置である。これらに限定されないが、腐食防止剤の投与増加、異なる腐食防止剤の選択、工業システムの物理的特性の変更、工業システムのシャットダウン、およびそれらの組み合わせを含む任意の１つ以上の措置をとることができる。

本明細書で提供される方法の特定の実施形態では、基材監視の時間スケールおよび／またはエンドポイント測定の限界は、撮像システムを工業システム、例えば工業用水システムに組み込むことによって対処される。本明細書で提供される方法の特定の実施形態では、基材は、腐食試験片であり、撮像システムは、標準試験片ラックの一部として統合化される。本明細書で提供される方法の特定の実施形態では、撮像システムは非侵入性である。本明細書で提供される方法の特定の実施形態では、撮像システムは、工業システム（例えば、工業用水システム）に存在する流体（例えば、工業用水）に接触する試験片の表面上のリアルタイム腐食活動を捕捉する能力を提供する。例えば、図１は、工業システムの一部、この例では、工業用水システムであり、プロセスフローパイプで工業用水システムに取り付けられた撮像システム１を含む。工業用水システムの一部は、ティー１０４に挿入されたパススルー１０３に接続された基材ホルダ１０２によってパイプに保持された基材１０１（例えば、腐食試験片）に流体、この例では工業用水を輸送するパイプ１００を含む。基材１０１は、監視される工業用水システムの湿潤した構成材料を代表する金属で構成することができ、特定の実施形態では、それは、炭素鋼、真鍮（例えば、アドミラルチブラス）、ステンレス鋼、アルミニウムおよび／または関連合金を含む。他の選択肢は、基材の１つ以上の表面が特定の仕上げ、例えば、破砕化、サンドブラスト化、研磨化等を有することであり、および基材がパッシベーションされているか否かである。構成要素１００～１０４は、ＡＳＴＭ仕様に従って設計された市販の腐食試験片ラック（例えばＥｎｖｉｒｏＡｑｕａ Ｃｏｎｓｕｌｔａｎｔｓ Ｉｎｃ．，７１１６ Ｓｏｐｈｉａ Ａｖｅ、Ｖａｎ Ｎｕｙｓ、ＣＡ、Ｍｏｄｅｌ ＡＣＲ－２２）で使用される標準試験片装着ハードウェアを部分的にまたは全体的に含むことができる。

撮像システムは、プロセス流体流れ、すなわち工業用水に接触する基材を見るために光アクセスを必要とする。一般に、市販の試験片ラックシステムは、オペレータに腐食試験片を視覚的に検査する能力を提供するために、透明なＰＶＣパイプを使用し、イメージング撮像システムの直接的な装着を可能にする。パイプが不透明な場合は、透明なＰＶＣパイプセクションを取り付けるか、光アクセスを提供するようにパイプを変更するなどの変更が必要である。図１は、窓１０５としての光アクセスを示す。
図２は、図１に示した実施形態と同じ特徴の多くを含む撮像システム１の別の実施形態を示す。例えば、図１および２の撮像システムは、レンズ１０７を装備した相補型金属酸化物膜半導体（「ＣＭＯＳ」）または電荷結合素子（「ＣＣＤ」）カメラであってもよいカメラ１０６を備える。図１および２の実施形態では、カメラ１０６は、焦点の調整を可能にする直線移動ステージ１０９を介して固定具１０８に装着されている。代替的に、例えばＴｈｅ Ｉｍａｇｉｎｇ ＳｏｕｒｃｅカメラモデルＤＫＦ７２ＡＵ０２－Ｆ（６９２６ Ｓｈａｎｎｏｎ Ｗｉｌｌｏｗ Ｒｏａｄ，Ｃｈａｒｌｏｔｔｅ，ＮＣ ２８２２６）などの自動焦点機能を有するカメラを利用することができ、線形並進ステージ１０９の必要性がなくなる。カメラ１０６は、腐食ダイナミクスのさらなる洞察を提供するために、白黒または好ましくはカラーであり得る。図１および２の実施形態では、試験片を照明するために光源１１０が使用され、試験片は、任意の特定の場所で利用可能な自然および／または他の人工光に依存して必要でない場合がある。

複数の光源を使用して、異なる方向から照明して、基材またはその表面上の所望の特徴を強調し、または全体の照明プロファイルを改善することができる。例えば、表面に垂直に近い位置に位置決めされた光源で基材の表面を照明することは、明視野照明を提供することができる。この場合、撮像装置は直接反射光の大部分を捕捉する。表面法線に対して大きな入射角（複数可）を有する１つ以上の光源を配置することにより、表面上のスクラッチまたはピットなどの顕著な特徴を高めることができる。さらに、光は指向性または拡散性であり得る。拡散照明は、より均一な照明を提供し、反射表面を照明するときに鏡面反射成分を減衰させる。光は、発光ダイオード（「ＬＥＤ」）、白熱電球、タングステンハロゲン電球、光ファイバを介して輸送される光、またはこれらの任意の組み合わせ、もしくは照明を提供する他の標準的手段の１つ以上から供給され得る。本明細書で提供されるシステムおよび方法の特定の実施形態では、４つのＬＥＤ光源が利用され、４つのＬＥＤ光源のそれぞれが基材に向かってＸパターンの光を導くように配置されている（その例は図２に示されている）。

ＬＥＤ光源の例は、Ｃｒｅｅ，Ｉｎｃ，４６００ Ｓｉｌｉｃｏｎ Ｄｒｉｖｅ Ｄｕｒｈａｍ，Ｎｏｒｔｈ Ｃａｒｏｌｉｎａ ２７７０３からのＣＲＥＥＸＰＥ２－７５０－１として入手可能であり、それは、特定の実施形態では、Ｃａｒｃｌｏ Ｏｐｔｉｃｓ，６－７ Ｆａｒａｄａｙ Ｒｏａｄ，Ｒａｂａｎｓ Ｌａｎｅ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ａｒｅａ，Ａｙｌｅｓｂｕｒｙ ＨＰ１９ ８ＲＹ，Ｅｎｇｌａｎｄ，Ｕ．Ｋ．から入手可能なＣａｒｃｌｏレンズモデル１０１３８が装備されている。

図１および図２の実施形態では、角度および高さ調節を可能にするマウント１１１に光源１１０が装着されている。発光波長スペクトルは、特定の特徴を強調するために白色光領域または特定の波長帯域を被覆することができる。例えば、基材表面上の色を強調するために特定の波長を使用することができ、または表面から色情報を抽出するために白黒カメラと共に使用することができる。本明細書に提示される方法の特定の実施形態では、基材は、約３９０ｎｍ～約７００ｎｍの波長帯域を有する光で照らされる。

画像取得制御は、ＰＣ、マイクロプロセッサ、外部コントローラ、および／またはカメラ上の組み込みプロセッサによって行うことができる。市販のデジタルカメラは、一般に、３０フレーム／秒（「ｆｐｓ」）以上の画像取得速度で標準的に出回る。腐食は、一般にはるかに長い時間スケール（例えば１０分～数週間）で一般的に生じるので、画像取得制御が好ましい方法であり、即ち、例えば、固定、変化、および／または事象駆動され得る周波数で単一の画像またはＮ個の画像の平均を取得する。このようなデータの収集は、データ格納をより効率的に利用する。例えば、１日に１回または１週間に１回の画像取得率は、腐食特徴の大きな変化のみが関心がある場合には、特定の工業システムには十分であり得る。しかしながら、工業システムが、混乱、例えばｐＨの低下を経験する場合、まれな画像取得で腐食特徴の活動性を見落とすことがある。この場合、混乱時にデジタル画像の作成の頻度の増加をトリガすることにより、より繊細な時間分解能で画像データを収集することが可能になる。

撮像システムを工業システム内の流体ストリーム（例えば、工業用水システム内の工業用水のストリーム）にインターフェースすることは、図１および２に示すように、プロセスパイプ上に撮像システムを、例えば、装着クランプ１１２を使用して、直接装着することによって行うことができる。底プレート１１３および包囲体ハウジング１１４は、環境から内部構成要素への保護を提供する。付加的に、底プレート１１３および包囲体ハウジング１１４は、周囲光が光源１１０によって生成される光を妨害するのを制御する。ケーブル接続および／またはアンテナによって、撮像システムの構成要素に電力および／または通信を提供することができる。

追加の照明制御は、光源（複数可）１１０および／または撮像装置１０６を介してフィルタおよび／または偏光子を利用して提供することができる。例えば、線形偏光子１１５および１１６を追加することにより、例えば透明な窓またはパイプから反射する可能性がある光源線に由来する画像からの反射またはホットスポット（例えば、高光度グレア）を除去することができる。付加的にまたは代替的に、色フィルタ（例えば、バンドパス、ノッチ、ショートパス、および／またはロングパス）を使用して、特定の画像の詳細を強調したり、背景光効果を除去したりすることができる。フィルタリングは、カメラ、光源、またはその両方に適用できる。例えば、表面上の赤い特徴は、６００ｎｍを超える、例えば６００～１１００ｎｍ、より好ましくは６００～７００ｎｍ、さらにより好ましくは６３０ｎｍのバンドパスまたはロングパスフィルタを有する光源を使用して強調することができる。この場合、赤い光は、基材の赤い表面から、同様のフィルタを装備することができる撮像検出装置に反射する。これは、フィルタの波長透過範囲内の表面からの反射光のみが検出器に到達することを可能にし、結果として赤い特徴強調をもたらす。

特定の実施形態では、本方法は基材の複数の場所を監視する能力を提供する。例えば、基材に対して異なる位置に装着された複数のカメラおよび光源は、基材（例えば、試験片）の異なる側部、縁部ジ、および角度を撮像する能力を提供することができる。

代替的には、図３に示すように、基材１０３を異なる位置に回転させて基材の両側部（前面および背面）ならびに側部および／または斜めの像を撮像することを可能にする基材位置決め装置３００を利用することができる。図３に示されるシステムは、パススルー３０４を通って挿入される基材ホルダ１０２に取り付けられた基材位置決め装置３００を含む。パススルー３０４は、シールを提供するためにシール３０１（例えば、Ｏリング）を使用し、基材ホルダ１０２を回転させることができる。そうでない場合、図２の撮像システム１は、図１に示すシステム１と同じ構成である。基材位置決め装置３００は、試験片位置を制御するための手動制御、サーボモータ、またはステッパタイプとすることができる。

基材位置決め装置３００の別の例が図４に示されており、この実施例では、基材１０３に取り付けられた基材ホルダ１０２に取り付けられるように修正されたキー付きプラグで構成されている。基材ホルダ１０２および基材１０３は、パススルー３０４を通して挿入される。パススルー３０４は、シールを提供するために１つ以上のシール３０１を使用し、基材ホルダ１０２を回転させることができる。図３の実施形態の場合と同様に、図４の基材位置決め装置３００は、試験片位置を制御するための手動制御、サーボモータ、またはステッパタイプであってもよい。図３および図４の基材位置決め装置は、図１および図２のいずれかのシステムの一部として利用することができる。

基材が異なる位置で撮像される例示事例は、２２日間水Ａに露出された軟鋼試験片の側面図に関して図５に示されている。試験片の側部を撮像することにより、試験片表面上に形成された腐食生成物の高さ（最大高さ）に関する詳細を捕捉することが可能になる。高さの程度および高さの経時変化を監視することにより、腐食活動のレベル、例えば腐食活動のレベルが上昇することを示唆する高さの大きな変化などの洞察を提供する。

特定の実施形態では、複数の撮像装置を利用して、１つ以上の基材の複数のデジタル画像またはその一連（複数）のデジタル画像を作成する。例えば、複数の撮像システムを工業用水システム上に装着して、異なる点および／または様々な基材冶金を監視することができる。図６は、図３および図４のいずれかの基材位置決め装置を利用することができるが、試験片ホルダロッド、ホルダナットおよび試験片をさらに含む４つの試験片装着ポイント４００を有する試験片ラックの例を示す。試験片ラックは、図１および２に前述して示したように３つの撮像システム１（それぞれを区別するために１ａ～１ｃと記し付けされている）で装備されている。撮像システムは、ＰＣ、マイクロプロセッサ、ゲートウェイ、またはそのような装置の組み合わせとすることができるコントローラ４０４に直接インターフェースして、取得制御のための電子通信を確立し、ならびに画像データを格納および／または送信する。図６は、撮像システム１ａおよび１ｂを接続するケーブル４０５を示す。特定の実施形態（例えば、撮像システム１ａおよび１ｂ）において、ケーブル２０５は、電力および双方向データ転送を提供する、すなわち、画像データを収集するか、デジタルカメラ設定を制御する命令を送信する。代替的に、無線プロトコル（例えば、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｚｉｇｂｅｅ、ＬｏＲａ、スレッド、ＢＬＥ ＯｎＲａｍｐ、ＲＰＭＡ、ＥＥＥ８０２．１１ネットワークファミリ、ＩＥＥＥ８０２．１５．４、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＨｉｐｅｒＬＡＮなどのうちの１つ以上）を使用して、無線通信装置を備えた撮像装置１ｃがアンテナ４０６を介してコントローラ４０４と通信することが示されているように、撮像装置とコントローラ４０４との間で通信する。撮像ユニットに電力を供給することは、ケーブル４０５、バッテリ、太陽光、または他のエネルギー収集手段、例えば振動または熱を介して行うことができる。無線プロトコルとセルフパワード方式を組み合わせることで、複数の場所に便利に設置することができる。コントローラ４０４によって収集された画像データは、高度な画像分析アルゴリズムを使用して、格納、処理され、キートレンド変数に処理され、削減されて、データのリモートサーバへの送信、または制御装置、例えば、分散制御システム（「ＤＣＳ」、例えば、Ｎａｌｃｏ Ｗａｔｅｒ，ａｎ Ｅｃｏｌａｂ ｃｏｍｐａｎｙ，１６０１ Ｗｅｓｔ Ｄｉｅｈｌ Ｒｏａｄ，Ｎａｐｅｒｖｉｌｌｅ，Ｉｌｌｉｎｏｉｓ ６０５６３から入手可能なＮａｌｃｏ ３Ｄ技術）、研究室情報管理システム（例えば、「ＬＩＭＳ」ソフトウエア／ハードウエアパッケージ）および／またはクラウドコンピューティングシステムなどの制御システムと通信する。

デジタル画像の作成は、単に基材のスナップショットを撮ることによって取得することができ、一連のデジタル画像のデジタル画像は、時間の経過とともに２つ以上の基材のスナップショットを撮ることによって取得することができる。特定の実施形態では、一連のデジタル画像のデジタル画像が平均化され、図７に示すように改善された信号対ノイズ比を提供することができ、これは、例えば、工業用水システム内の工業用水のパラメータを測定することによって収集されたデータを処理するのに同期した時間経過ビデオを作成するために使用され得る。本方法は、データを数学的に変換することによってデジタル画像またはその一連のデジタル画像から収集されたデータを分析（例えば、合成）することをさらに含むことができ、特定の実施形態では検出された腐食に関するさらなる洞察を提供することができる。図７に示す単純なスナップショットデータ収集では、前処理された軟鋼試験片について２１日間の期間を網羅する４つの画像のセットが示されている。この場合、試験片は、以下の組成（工業用水の例、以下「水Ａ」という）の水に露出された。

水Ａを、オルトリン酸４．５％、ホスフィンコハクリンオリゴマー４．５％、ベンゾトリアゾール１．２％、トリルトリアゾール０．３％、およびタグ付き高応力ポリマー５．４％（Ｎａｌｃｏ、Ｅｃｏｌａｂ Ｃｏｍｐａｎｙから３ＤＴ１８９腐食防止剤として入手可能）を含む１００ｐｐｍの腐食防止剤で処理した。試験片表面上の腐食特徴の変化は、試験片の背景に対して暗い領域によって示されるように、図７のデジタル画像内にはっきりと見ることができる。新しい特徴のサイズおよび外観は、２１日試験の間観察される。異なる時間に試験片画像を捕捉する能力は、この場合には腐食のために試験片表面上で生じる変化を監視する手段を提供する。さらに、画像データを格納する能力は、現在の画像データを、例えば、同じ工業用水システム内に同様に載置された基材、異なる工業用水システム内に同様に載置された基材、統計的な基質の集団の分析などの全ての種類の異なる基材の過去の観測と比較する能力を提供する。例えば、基材の一連のデジタル画像を５、１０、１５．．．日ごとに作成し、工業用水システム内の同じ位置に位置する１つ以上の基材について同じ増分期間で収集された履歴デジタル画像データに対して分析することができる。データ間の観察された差異は、処理プログラムおよび／または水質によるプロセスの変化を示すことができる。

デジタル画像処理アルゴリズムを利用することで、デジタル画像の定量評価が可能となり、基材の腐食、それは、したがって工業システムの腐食の定量的評価を提供する。一連のデジタル画像から収集されたデータを使用して、基材表面積の変化に対する特徴（またはその複数）に関連する全体的な傾向を展開することができる。

腐食機構の数および平均サイズを特定するためのステップを概説する例を図８に示す。関心領域は、基材の一連のデジタル画像の分析を制限するように定義される。図８の左下象限に示すように、閾値分析を適用して腐食特徴を識別し、Ｎビット画像をバイナリ画像に縮小する。図８のバイナリ画像から、腐食活性が存在しない基材（黒色背景）と腐食特徴（白色）との明確な区別が観察され得る。腐食特徴の表面積が計算され、ビニングされて分布が生成される。分布から、平均、標準偏差、範囲などの一般的な記述統計量を計算し、対応するタイムスタンプと共に格納することができる。一連の画像のうちの各々の画像に対してステップを遂行することにより、例えば、平均面積および特徴カウントの傾向プロットとして、縮小データをプロットすることが可能になる（例えば、図９参照）。

特定の実施形態では、関与する腐食特徴（複数可）を識別するために２段階閾値処理（前の例内のものなど）が適用される。各々の画像上で行われる２段階閾値処理は、背景の変化と腐食特徴（複数可）の面積被覆パーセントの変化を説明する。この処理は、デジタル画像に粗い閾値を適用して腐食特徴を突き止めることを含む。前の例では、粗い閾値からの各々の特徴の面積は、真の面積よりも大きい。粗い閾値領域に画像マスキングを適用して、画像から特徴を除去する。強度ヒストグラムが計算されて、腐食特徴、すなわち基材の背景のみが存在しない強度分布が決定される。腐食特性を決定するために、背景分布から３σの閾値を使用して精密な閾値設定を計算することができる。例えば、２段階閾値アプローチを使用して、計算された３σ閾値を図８の分布に適用することは、腐食特徴を識別することを可能にする。特定の実施形態では、背景と腐食特徴（複数可）との間の急峻な遷移を検出するための正規化および／またはエッジ識別を使用する画像処理方法が使用される。

特定の実施形態では、面積被覆パーセントおよび／または平均面積を特徴の数で割った比などのプロット変数も作成することができる。面積被覆パーセントは、全体の腐食特徴面積（識別された全てのフィーチャの面積の合計）を関心領域の面積で割った比に基づいている。これは、表面を被覆する腐食のレベルの基準を提供する。

平均面積を特徴の数で割った比は、腐食の種類、すなわち一般対局部の指標を提供する。例えば、腐食特性の同じ合計面積を有する２つの基材は、腐食の種類を記述していない。特徴カウントを含めることおよび合計面積をカウントで割った比を展開することによって、局部腐食の程度の洞察を提供する新しい変数を形成する。この例では、より高い腐食特徴カウントを有する基材は、局部腐食がより優勢であることを示すより少ない特徴を有する場合よりも小さい比値を有するであろう。

追加の変数は、一連のデジタル画像に関連付けられる腐食データを腐食監視プローブ、例えば、線形分極抵抗（「ＬＰＲ」）に基づくＮａｌｃｏ腐食監視（ＮＣＭ）プローブから得られたデータと組み合わせることによっても作成することができる。ＬＰＲは、瞬間的な一般的な腐食の監視に使用される標準的なツールであり、異なる冶金のミル年（「ｍｐｙ」）を推移させる。複数の供給源からのデータを分析することにより、推定されたリアルタイムの局部腐食速度および警告のための分類スキームを作成することができる。例えば、Ｍａｒｓ Ｇからの表１のデータに続いて警告方式が開発された。Ｆｏｎｔａｎａ^５（Ｃｏｒｒｏｓｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ、第３版）は、局部腐食のレベルを分類する例を提供する。このデータは、局部腐食の重大性をユーザーに警告し、必要に応じて早期に適切な是正措置を講じるための警告スキームを展開するための出発点となる。付加的に、事象と相関する局部腐食情報は、トラブルシューティングツールとして使用することができる。例えば、工業用水システムの場合、補給水交換後の局部腐食の増加は、以前に使用された補給水よりも水質がより腐食性であることを示し得る。是正措置は、追加のおよび／または異なる腐食防止剤を添加するのと同じくらい簡単であり得るか、またはより重大な場合には、補給水の腐食性を減少させるために補給水をイオン交換カラムに通すことが必要であり得る。

軟鋼については、一連のデジタル画像を分析することからの腐食ピット深さ推定が、図１０にリストされた処理フローチャートに従う。まず、上限ピット深さは、一度ピットが開始されると、質量輸送または拡散を速度制御因子として連続的に成長させると仮定して推定される。よく定義されたピットについては、これは最悪の場合のシナリオと考えられている。二重破砕仕上げを有する前処理された軟鋼試験片について、以下の数学的変換（Ｃｏｒｒｏｓｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ５０，２００８，３１９３－３２０４）を使用して上限ピット深さを推定できることが判明した。

式中、ｔは、日数で表され、ピット深さｄは、μｍで表される。

実験室および実地試験からの基材分析は、式（１）から推定される上限ピット深さｄが実際のピット深さ測定値より常に大きいことを示している。異なる冶金および表面仕上げで構成された試験片については、経験的に上限ピット深さを得ることができる。

さらに、オフライン基材分析から開発されたヒューリスティックな較正係数、例えば運転から除去されて清浄化された試験片は、明確に定義された孤立ピット（例えば、基材の背景と比較して鮮明な色変化を有するピット）の場合、異なる条件および持続時間に露出された金属試験片のピット相当径と深さの比はｍ：１であり、ここで、ｍは、約１～約３０である。一般に、ｍの値は、冶金、流体流動条件および腐食防止剤処理条件に依存する。例えば、冷却水システムの一般的な条件を仮定すると、軟鋼試験片の場合、ｍは、約５であり、アドミラルチブラス試験片の場合、ｍは、約１５である。したがって、ピットが重なり始める場合や過少の仮定により大きな円形状突起（ｔｕｂｅｒｃｌｅ）が形成される場合を除いて、ピットの深さは、ピット領域から推測することができ、明確に定義されたピットのものよりも大きな相当ピット直径をもたらす。例外条件は、最大ピット直径を上限ピット深さよりも大きいｍで割ったものとして定義することができる。例外に対処するために、本明細書ではピット深さ計算のための代替手法を提示する。

腐食１）は、一般に、ｓ_１、ｓ_２、．．．、ｓ_ｎの領域およびｄ_１、ｄ_２、．．．、ｄ_ｎの深さを有するｎ個の個別のピット領域で生じ、（特定の実施形態では、関心領域を構成する）各々のデジタル画像の視野内の総面積は、Ｓ_{ｆｉｅｌｄｏｆｖｉｅｗ}であり、２）一般的に半球または半楕円形状であるピットをもたらし、各々のピットの容積は、

に等しく_、ここでｉ＝１～ｎである。したがって、ピット面積によって重み付けされた平均ピット深さ

は、以下の数学的変換として表すことができる。

式中、Ｖ_{ｔｏｔａｌ}は、視野内の総面積からの全金属損失であり、Ｓ_{ｔｏｔａｌ}は、視野の総面積中の全腐食面積である。

メタル損失Ｖ_{ｔｏｔａｌ}が，Ｓ_{ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｖｉｅｗ}内に均一に分布している場合、深さは一般的な腐食深さｄ_{ｇｅｎｅｒａｌ}であり、以下の数学的変換を用いて計算することができる。

Ｐ_ｃｏｒｒは、視野内の腐食面積のパーセンテージである。式（３）によれば、平均局部腐食深さは、腐食面積の逆数に比例する。

ｄ_{ｇｅｎｅｒａｌ}は、不明であるが、ＬＰＲデータに基づいて計算することができる。前処理された基材の一般的な腐食深さｄ_{ｇｅｎｅｒａｌ}は、以下の数学的変換に従って総浸漬時間ｔの積分されたＬＰＲ腐食速度χに比例すると仮定すると、

式中、αは、較正係数であり、χは、ＬＰＲ一般腐食速度でありｔは、総浸漬時間である。したがって、式（５）の数学的変換を得るために、式（３）および（４）を組み合わせることによって、平均局部腐食速度が得られる。

式中、

は、平均局部腐食速度、

は、ピット面積で重み付けされた平均ピット深さ、αは較正係数、すなわち定数、χは積分ＬＰＲ腐食速度、ｔは、総浸漬時間、Ｐ_ｃｏｒｒは、視野内の腐食面積のパーセントである。

１年当たりミル単位の積算局部腐食値を推定するために軟鋼試験片上で収集されたＬＰＲおよびデジタル画像データについて上記分析を使用した例を、図１１に示す。基材表面上の腐食特徴の変化は、異なる時間に示される。警報スキームは、表１に示すガイドラインに従って局部腐食（すなわち、局部腐食測定、すなわち「ＬＣＭ」）を評価するために開発された。最初の１０日間、ＬＣＭは、低いままであり、良好な腐食抵抗性を示し、可の領域へのいくつかのマイナーな痕跡のみであった。しかしながら、ＬＣＭは、より長期間にわたり、腐食抵抗性の低い領域にまで上昇し続けた。異なる腐食抵抗性領域の下で費やされた時間のパーセンテージの内訳も示されている。この情報は、処理プログラムの有効性に関する迅速な評価を提供し、腐食制御が不良であった期間および長さを識別する。この例は、経時的なデジタル撮像とＬＰＲ測定との組み合わせを用いて、システム内の腐食ストレスをオペレータに警告し、投与量または処理プログラムを変更することを含み得る、フィードバック制御のための分析を提供する方法を示す。この例では、データを動的に収集し、追跡、警告、およびフィードバック制御のための傾向変数にデータを削減する方法も示している。

積分された局部腐食速度推定値は、局部腐食および一般腐食のレベルの指標を生み出す数学的変換の例を提供する。付加的または代替的なアプローチでは、腐食が遅いプロセスであり、ピット面積および／または深さの変化が時間の経過とともに徐々に発生することを検出するという前提に基づいて、デジタル撮像およびＬＰＲデータの組み合わせを使用する。例えば、局部腐食速度が、例えば、約１００ｍｐｙ（すなわち、約２９０ｎｍ／時間）の場合、ピット深さは４．６μｍ増加するのに１６時間かかる。ピット直径と深さとの５：１のヒューリスティック比を使用すると、ピット直径は、この場合の１６時間後に２３ミクロン増加し、これはデジタルイメージング撮像によって検出可能である。しかしながら、画像分析だけに基づいて瞬間局部腐食事象を検出することは、経時による腐食の漸進的発生のために制限される。

第２のアプローチは、時間に関して式（５）を微分することによって瞬時局部腐食速度を展開させるように分析を拡張し、以下の数学的変換を得ることである。

式中、ｒは、リアルタイム局部腐食速度、αは較正係数、すなわち定数、δは、リアルタイムＬＰＲ腐食速度、Ｐ_ｃｏｒｒは、視野（例えば関心領域）における腐食面積のパーセントである。短時間でのＰ_ｃｏｒｒ内の結果変化がほぼゼロであり、式（６）を以下の数学的変換に単純化するので、一般に、ピットの面積変化は、徐々に生じる。

式中、ｒは、リアルタイム平均局部腐食速度、αは、較正係数、すなわち定数、δは、リアルタイムＬＰＲ腐食速度、Ｐ_ｃｏｒｒは、視界（例えば関心領域）における腐食面積のパーセントである。

一般的に、全ての因子が一定であると仮定すると、ピット深さの成長速度は一定ではなく、初期にはより速い速度で起こり、次に時間とともに平坦化する。式（２）から、ピット深さは、ｔ^０．５に比例する、すなわち、

および

したがって、

その各々は数学的変換であり、式中、ｄは、ピット深さ、ｒは、リアルタイム平均局部腐食速度、ｔは、総浸漬時間である。したがって、式（１０）を使用したより短い時間処理に基づいて、３ヵ月後の腐食速度を得ることができる。例えば、３ヶ月（３０日月）処理後の予測されたリアルタイム平均局部腐食速度と時間ｔでのリアルタイム平均局部腐食速度との比は、以下の数学的変換として表すことができる。

式（１１）を用いて、処理３日後の１００ｍｐｙの腐食速度は、９０日後の１８ｍｐｙに相当する。式（１１）を式（７）と組み合わせて、以下の数学的変換を与えることができる。

式中、ｒ_{ｐｒｏｊｅｃｔｅｄ}は、９０日間の正規化されたリアルタイム平均局部腐食速度であり、αは、較正係数である、すなわち、定数、δは、リアルタイムＬＰＲ腐食速度であり、Ｐ_ｃｏｒｒは、視野内の腐食面積のパーセントであり、ｔは、総浸漬時間である。

正規化されたリアルタイム平均局部腐食速度の概念を適用する例が、図１１のデータからの標準的なＬＰＲ測定からのデータと共に図１２に示されている。図１２では、局部腐食活動を反映するために、画像データとＬＰＲとの組み合わせを用いてデータを再スケーリングしている。初期の正規化されたＬＣＭ結果は、２ｍｐｙ未満を読み取るＮａｌｃｏ Ｃｏｒｒｏｓｉｏｎ Ｍｏｎｉｔｏｒ（「ＮＣＭ」）を用いて６０ｍｐｙを超え、局部腐食がわずかな非常に小さい活動部位を示すデジタル画像データと一致していることを示している。時間の経過とともに、デジタル画像分析によって識別された腐食部位の数が増加し、正規化されたＬＣＭ値およびＬＰＲ値は、それぞれ約５５ｍｐｙおよび約１０ｍｐｙである。これは、腐食特徴の密度が比較的高く、例えば、約１０％の面積被覆率を示し、局部腐食と一般腐食の両方が存在することを示している。

本明細書に記載された方法のさらなる態様は、個々の腐食機構の腐食表面積の変化および積分された時間を追跡することである。他のセンサデータ、例えばｐＨ、伝導率、ＯＲＰ、ＬＰＲなどと組み合わせてデジタル撮像分析を使用することにより、腐食処理プログラムの評価時間を短縮することができる。特定の状況において、限定された実験的証拠は、基材（例えば試験片）が運転から除去された後にのみ情報が得られる典型的な基材運転期間よりもはるかに早くピット深さ推定値または腐食速度を得ることができることを示唆している。この発見を支持する例を図１３～１５に示し、個々の円形状突起を識別し、経時的に追跡する。図１３は、１００ｐｐｍの３ＤＴ１８９で処理した水Ａに約１５日間曝露した後のデジタル撮像によって捕捉された正規化された時間平均円形状突起特徴を示す。グレースケールは総試験片浸漬時間に対して正規化される。例えば、明るい影の付いた領域は、図１３に示すように、特徴が最も長く存在していたが、暗い色の外観がより新しいことを示す。明るい暗い色は、腐食特徴、すなわち円形状突起領域が活動的に拡大している指標である。時間平均化された領域画像を使用することにより、活動的な円形状突起の識別および数を迅速に突き止めることができる。図１４は、図１３の記し付けされた特徴に対応する各結節の面積変化を示す。例えば、記し付けされたの円形状突起１４については、図１３の正規化された時間平均面積は、総試験片浸漬時間の大部分の間に面積の変化が生じたかどうかをほとんど示さない淡色である。対照的に、５および１１と記し付けされた円形状突起の時間平均領域は、非常に活動的に見える。これらの円形状突起の明るい領域は、開始点が活動的に変化する暗く見える領域で開始した場所を示す。

特定の実施形態では、一連のデジタル画像の分析は、関心領域内の円形状突起の動的活動を分析（例えば、合成）することを含む。図１３で識別された円形状突起の同じセットを使用して、各々の円形状突起の成長プロファイルを図１４にプロットする。このデータは、比較的短期間のうちに５および１１を除く全ての円形状突起について急速な面積の増加を示し、その後に平坦に達する。平坦領域が非活動であると考えられる場合、図１４からの活動時間のプロットは、基材（例えば、試験片）からのオフラインピット深さ測定と良好な相関を示す。この場合、デジタル画像分析は、孤立した個々の円形状突起の面積変化を追跡して、活動期間を識別し、図１５に示す較正曲線に基づいてピット深さを外挿する。この分析は、はるかに短い期間にわたって収集された腐食データに基づいて、３ヶ月後にピット深さまたは腐食速度を予測する能力を提供する。

特定の実施形態において、本明細書に開示される方法は、色分析および分類に基づいて、活動腐食部位を含む腐食部位を識別する能力を提供する。例えば、軟鋼腐食は、腐食生成物の土手を含む円形状突起を形成することが知られている。これらの生成物の色は、一般的に、土手構造に関するいくつかの洞察を提供する。ヘマタイトは概して赤茶からオレンジの外観を呈し、磁鉄鉱は、一般に黒みがかってに見える。この色は、腐食特徴が侵襲性であるかどうかに関する情報を提供することができる。一般に、軟鋼の場合、非常に侵襲性のある腐食部位の色は、より橙赤に見える傾向がある。場合によっては、色をより暗く見せる防止剤の添加によって変色を検出することができる。色デジタル撮像装置を使用して、収集された画像は、赤－緑－青（「ＲＧＢ」）色モデルと関連付けることができる。これらの個別の色平面は、人間の目がどのように色を解釈するかに密接に対応する、色相、彩度、輝度（「ＨＳＩ」）などの他の色モデルに変換するだけでなく、表示および処理するために抽出することができる。防止剤の添加による色の変化を示す例を、水Ａに２４時間露出し、次いで防止剤（この場合、本明細書に記載の３ＤＴ１８９）で処理した軟鋼試験片について図１６に示す。

図１６に示す画像は、抽出された赤い平面を表している。腐食特徴の全体的な強度は、防止剤の添加後の同じ試験片と比較して、防止剤のない場合の方が高い。その違いは微妙であるが、各々の色平面についての選択された関心領域のラインプロファイル強度をビニングすることにより、より明確になる。平均ビン値は、ラインプロファイルの合計をプロファイルの数で割ったものである。赤、緑、青の結果を図１７に示す。破線のプロファイルは、防止剤を添加した場合である。防止剤の添加後に変化しない全体的なサイズに加えて、赤および緑の強度の有意な減少が起こり、腐食活動の低下を示す。この色の変化は、局部活動対非活動腐食部位を識別するための識別因子である。

特定の実施形態では、本明細書に開示された方法を利用して、加速腐食による腐食特性を評価することができる。議論したように、腐食防止剤の存在下でのピット開始およびピット成長は、ピットを生成するために日常的に３日以上、そして腐食防止プログラムでピット成長の変化を区別するために、さらに２週間以上かかるゆっくりしたプロセスである。ピット開始および成長を示す軟鋼基材の例を、収集された一連のデジタル画像について図１８に示す。腐食防止剤がない場合、ピット開始は、３０分以内に起こった。工業用水システム内の工業用水に接触する基材の時間を制御することにより、腐食特徴のピットサイズも制御される。所望のピットサイズが達成されると、腐食防止剤を添加して腐食（面積および／またはピット）速度を減少または消失させることができる。防止剤を添加した後に所望のピットサイズを開始するアプローチは、腐食防止剤プログラムの全体的な有効性に関する評価プロセスを加速することができる。

特定の実施形態では、本方法は、工業用水システム内の工業用水に蛍光部分を添加することによって関心領域内の腐食特徴を強化することをさらに含む。工業用水に蛍光部分を添加することによって、蛍光部分は、腐食特徴に付着するかまたはそれと反応する。適切な波長の励起照明源を使用することによって検出を行うことができる。発光は、基材表面の腐食特徴に由来する蛍光の２Ｄマップを提供するために、撮像装置によって取り込まれ得る。

本明細書に引用される出版物、特許出願、および特許を含む全ての参考文献は、各参考文献が参照により組み込まれるように個別に、具体的に指示され、その全体が明記されているのと同程度まで参照により本明細書によって組み込まれる。

本発明を説明する文脈において（特に、以下の特許請求の範囲の文脈において）、用語「ａ」、「ａｎ」、「ｔｈｅ」、「少なくとも１つの」、および同様の指示対象の使用は、本明細書において別段の指示がない限り、または文脈によって明確に否定されない限り、単数形および複数形の両方を網羅するように解釈される。特に、本明細書では「一連（ｓｅｒｉｅｓ）」という単語が表示され、本明細書中に別段の指示がない限り、または文脈と明らかに矛盾しない限り、単数形および複数形の両方をカ網羅すると解釈されるべきである。１つ以上の品目の一覧に後続する用語「少なくとも１つ」（例えば、「ＡおよびＢのうちの少なくとも１つ」）の使用は、本明細書において別段の指示がない限り、または文脈によって明確に否定されない限り、記載された品目から選択される１つの品目（ＡまたはＢ）、または記載された品目のうちの２つ以上の任意の組み合わせ（ＡおよびＢ）を意味するように解釈される。「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「有する（ｈａｖｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、および「含む（ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ）」という用語は、別途断りの無い限り、非限定的用語である（すなわち、「～を含むがそれに限定されない」ことを意味する）ものとして解釈されるべきである。本明細書における数値範囲の列挙は、本明細書において別途指示の無い限り、その範囲内に入る各個別の値に対して個々に言及する簡易的方法として働くことを単に意図するものであり、各個別の値は、それを本明細書において個別に列挙したかのように本明細書に組み込まれる。本明細書において説明される全ての方法は、本明細書において別段の指示がない限り、または文脈によって明確に否定されない限り、任意の適切な順序で行われ得る。本明細書において提供されるいかなる、および全ての例、または例示的言語（例えば、「等」）の使用は、本発明をより良く説明することのみを目的とし、他に主張されない限り、本発明の範囲を限定しない。本明細書におけるどの用語も、本発明の実践に不可欠なものとして、任意の特許請求されていない要素を示すものとして解釈されるべきではない。

本発明の好ましい実施形態が本明細書には記載されており、これには本発明者らが知る本発明を実行するための最良の形態が含まれる。前述の記載を読むことで、当業者には、これらの好ましい実施形態の変化形態が明らかとなるであろう。本発明者らは、当業者がそのような変化形態を適切に採用することを期待し、本発明が、本明細書に具体的に記載されたものとは別様に実践されることを意図するものである。その結果、本発明は、適用法で許可される通り、本明細書に添付された特許請求の範囲に列挙された主題の全ての修正および同等物を含む。また、その全ての可能な変形における上述の要素の任意の組み合わせは、本明細書において別段の指示がない限り、または文脈によって明確に否定されない限り、本発明によって包含される。

Claims (21)

1. 工業システム内に存在する流体に接触する基材を分析する方法であって、
   前記基材が前記工業システム内に存在する前記流体と接触している間に前記基材のデジタル画像を作成することと、
   前記基材の前記デジタル画像内の関心領域を定義することと、
   前記基材の前記デジタル画像内の前記関心領域内の腐食特徴を識別することと、
   前記基材の前記デジタル画像内の前記関心領域内の前記腐食特徴を分析することと、を含む、方法。
2. 工業システム内に存在する流体に接触する基材を分析する方法であって、
   前記基材が前記工業システム内に存在する前記流体に接触している間に前記基材の一連のデジタル画像を作成することと、
   前記基材の前記一連のデジタル画像内の関心領域を定義することと、
   前記基材の前記一連のデジタル画像内の前記関心領域内の腐食特徴を識別することと、
   前記基材の前記一連のデジタル画像内の前記関心領域内の前記腐食特徴を分析して、前記工業システムの腐食傾向を決定することと、を含む、方法。
3. 前記工業システム内で前記基材を移動させて第２の関心領域をデジタル撮像に露出することと、前記方法のステップを繰り返すことと、をさらに含む、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記流体が、工業用水であり、前記工業システムが、工業用水システムである、請求項１～３のいずれか１項に記載の方法。
5. 工業用水システム内に存在する工業用水に接触する基材を分析する方法であって、
   前記工業用水システムの前記工業用水を、腐食防止剤で処理することと、
   前記基材が前記工業用水システム内に存在する前記工業用水に接触している間に前記基材の一連のデジタル画像を作成することと、
   前記基材の前記一連のデジタル画像内の関心領域を定義することと、
   前記基材の前記一連のデジタル画像内の前記関心領域内の腐食特徴を識別することと、
   前記基材の前記一連のデジタル画像内の前記関心領域内の前記腐食特徴を分析して、前記工業用水システムの腐食傾向を決定することと、
   前記基材の前記一連のデジタル画像内の前記関心領域内の前記腐食特徴の前記分析に基づいて措置をとることと、を含む、方法。
6. ｐＨ、伝導率、酸化還元電位、直線分極抵抗、それらの派生項目、およびそれらの組み合わせから選択される前記工業用水システム内に存在する前記工業用水のパラメータを測定することをさらに含む、請求項４または５に記載の方法。
7. 前記腐食特徴の表面積を推定することをさらに含む、請求項１～６のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記腐食特徴の前記推定された表面積に基づいて前記腐食特徴のピット深さを推定することをさらに含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記腐食特徴の一次元測定に基づいて前記腐食特徴のピット深さを推定することをさらに含む、請求項７に記載の方法。
10. 前記関心領域内の複数の腐食特徴を識別することをさらに含む、請求項１～９のいずれか１項に記載の方法。
11. 前記複数の腐食特徴をカウントすることをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記複数の腐食特徴をカウントして追跡することをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
13. 前記基材が、腐食試験片である、請求項１～１２のいずれか１項に記載の方法。
14. 前記腐食試験片が、ＡＳＴＭ腐食試験を受けることができる、請求項１３に記載の方法。
15. 前記腐食試験片が、鋼、鉄、アルミニウム、銅、真鍮、ニッケル、および関連する合金から選択される金属より構成される、請求項１３または１４に記載の方法。
16. 前記金属が、軟鋼、ステンレス鋼、炭素鋼、および関連する合金から選択される鋼である、請求項１５に記載の方法。
17. 前記鋼が、軟鋼である、請求項１６に記載の方法。
18. 前記措置をとることが、腐食防止剤の投与を増加すること、異なる腐食防止剤を選択すること、前記腐食防止剤を修正すること、前記工業用水システムの物理的特性を変更すること、および前記工業用水システムをシャットダウンすることのうちの少なくとも１つを含む、請求項５～１７のいずれか１項に記載の方法。
19. 前記一連のデジタル画像の前記関心領域の前記腐食特徴を前記分析することが、少なくとも１つの前記一連のデジタル画像の前記関心領域またはその副領域の色プロファイルに従って前記基材上の腐食を分類することを含む、請求項１～１８のいずれか１項に記載の方法。
20. 前記工業システム内で前記基材を移動させて第２の関心領域をデジタル撮像に露出することと、この方法のステップを繰り返すことと、をさらに含む、請求項１～１８のいずれか１項に記載の方法。
21. 工業システム内の腐食を分析するために、基材のデジタル撮像および直線分極抵抗を使用すること。
    

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