JP7006718B2 - 腐食量予測方法及び装置ならびにこれを用いた鋼材選定方法 - Google Patents

Description

本発明は、実際に計測された腐食量データを用いて、将来の腐食量を予測する腐食量予測方法及び装置ならびにこれを用いた鋼材選定方法に関する。

橋梁、港湾、建築物などの鋼構造物や、自動車、列車などの鋼構造体を安全に長期間使用することは重要である。鋼構造物や鋼構造体の劣化の原因の１つに腐食があり、腐食に対する耐久性は、耐食材料設計、防食仕様・方法、保守管理により決まる。例えば、橋梁に使用される鋼材の中には、Ｃｕ、Ｎｉ、Ｃｒなどの元素を鋼材に添加することで腐食を抑制した耐候性鋼がある。耐候性鋼は、塗装などの防食処理がされずに使用されることが多いため、耐候性鋼の腐食量を把握し、保守・保全を行う。

従来から、適切な耐候性鋼の選定や保守管理を行うために、ワッペン式暴露試験が行われている（例えば非特許文献１参照）。ワッペン式暴露試験では、例えば、５０ｍｍ×５０ｍｍ×２ｍｍのワッペンサイズの耐候性鋼からなるワッペン試験片が用いられる。そして、ワッペン試験片が橋梁の各部位に設置され、１年ごとに回収して腐食量が測定され、得られた試験開始からの年数とその年毎における腐食量が評価される（実橋ワッペン試験）。既設橋梁がない場合や実橋に直接貼れない場合には、暴露容器として百葉箱や円筒形暴露容器が使用され、その内部にワッペンが設置される（架台ワッペン試験）。また、腐食量の変化を詳細に把握するには、腐食減肉による電気抵抗の増加を腐食量に換算する電気抵抗法が知られている（例えば非特許文献２参照）。

非特許文献１、２に示すワッペン試験や腐食量の連続モニタリング技術を用いれば、その時点での腐食量を把握することができる。しかしながら、上述したワッペン試験片による暴露試験結果を用いた耐候性鋼の予測方法では、将来的な腐食量を正確に予測するためには５～１０年にも渡る長期の暴露試験の結果が必要となる。

そこで、上記ワッペン式暴露試験により取得した腐食量に基づき、将来の腐食量を外挿して予測する方法が提案されている（例えば特許文献１、２参照）。特許文献１、２には、一般的に知られている時間をＸとし、累積腐食量をＹとしたときの累積腐食量の予測式Ｙ＝ＡＸ^Ｂの係数Ａ、Ｂを決定する際に、温度、濡れ時間、硫黄酸化物量、飛来塩分量などの環境因子、および耐候性鋼の成分などの材料因子を用いる技術が開示されている。

特許第３９０９０５７号公報 特許第４１４３０１８号公報

「ＪＳＳＣテクニカルレポートＮｏ．７３ 耐候性鋼橋梁の可能性と新しい技術」、社団法人日本鋼構造協会、２００６年１０月 Ｔ．Ｆｃｒｏｓｅｋ、外２名、「ｎａｔｅｒｉａｌｓ ａｎｄ Ｃｏｒｒｏｓｉｏｎ」、２０１４年５月、第６５巻、第５号、ｐ．４４８－４５６

しかしながら、特許文献１、２において、例えば風の流れもしくは堆積物の溜まりやすさ等の測定時のばらつきを吸収するような係数Ａ、Ｂの算出には限界があり、予測期間が長期になるほど精度が低下してしまう。一方、腐食量の予測の精度を上げるためには、例えば５年以上というようにある程度長い期間の試験データのサンプリングが必要になってしまう。

そこで、本発明は、短期間の腐食量の測定結果に基づいて将来の腐食量を精度よく予測することができる腐食量予測方法及び装置ならびにこれを用いた鋼材選定方法を提供することを目的とするものである。

本発明は、これら課題を解決するために以下の構成を有する。
［１］ 測定期間の異なる複数の腐食量データを用いて、前記測定期間よりも長期の暴露期間の腐食量予測値を出力する金属材料の腐食量予測方法であって、
暴露期間に対する腐食量を表す腐食予測関数を、前記測定期間の異なる複数の腐食量データ毎にそれぞれ導出し、
導出した複数の前記腐食予測関数毎に、予測する暴露期間の腐食量をそれぞれ算出し、
算出した複数の前記予測する暴露期間の腐食量を用いて、前記予測する暴露期間の腐食量の変動を表す予測変動関数を導出し、
導出した前記予測変動関数での前記予測する暴露期間の腐食量を腐食量予測値として出力する
ことを特徴とする腐食量予測方法。
［２］ 前記腐食予測関数Ｆｃは、暴露期間をＸ、係数をｍ、ｎとしたとき、Ｆｃ＝ｍＸ^ｎで表されるものであり、
異なる複数の腐食量データ毎にそれぞれ前記腐食予測関数Ｆｃの前記係数ｍ、ｎを求めることを特徴とする［１］に記載の腐食量予測方法。
［３］ 前記予測変動関数Ｆｐは、前記暴露期間をＸ、係数をａ、ｂ、ｃとしたとき、Ｆｐ＝ａＸ^ｂ＋ｃで表される漸近曲線であり、
複数の前記予測する暴露期間の腐食量を用いて、前記予測変動関数Ｆｐの係数ａ、ｂ、ｃを求めることを特徴とする［１］または［２］に記載の腐食量予測方法。
［４］ 前記腐食量データは、腐食による金属断面の減少量に基づく金属の電気抵抗の変化を用いて測定されたことを特徴とする［１］から［３］のいずれかに記載の腐食量予測方法。
［５］ 前記測定期間が、腐食環境の変動サイクルに合わせて設定されることを特徴とする［１］から［４］のいずれかに記載の腐食量予測方法。
［６］ ［１］から［５］のいずれかに記載の腐食量予測方法を用いて複数の金属材料毎にそれぞれ出力し、複数の金属材料毎の前記腐食量予測値に基づき使用する金属材料を選定する
ことを特徴とする鋼材選定方法。
［７］ 測定期間の異なる複数の腐食量データを用いて、前記測定期間よりも長期の暴露期間の腐食量予測値を出力する金属材料の腐食量予測装置であって、
暴露期間に対する腐食量を表す腐食予測関数を、前記測定期間の異なる複数の腐食量データ毎にそれぞれ導出する腐食関数導出部と、
前記腐食関数導出部により導出された複数の前記腐食予測関数毎に、予測する暴露期間の腐食量をそれぞれ算出する腐食量予測部と、
前記腐食量予測部において算出された複数の前記予測する暴露期間の腐食量を用いて、前記予測する暴露期間の腐食量の変動を表す予測変動関数を導出する変動関数導出部と、
前記変動関数導出部により導出された前記予測変動関数での前記予測する暴露期間の腐食量を腐食量予測値として出力する予測出力部と、
備えることを特徴とする腐食量予測装置。

本発明の腐食量予測方法及び装置ならびにこれを用いた鋼材選定方法によれば、予測する暴露期間の腐食量の変動特性を予測変動関数として導出し、この予測変動関数を用いて予測する暴露期間の腐食量予測値が出力される。これにより、腐食量の測定時の外的要因によるゆらぎ等の影響を最小限に抑え、短期間の測定結果に基づき精度の良い腐食量の予測を行うことができる。

本発明の腐食量予測装置の好ましい実施形態を示すブロック図である。 耐候性鋼の暴露試験による腐食量の推移の一例を示すグラフである。 腐食量データを取得するための腐食試験装置の一例を示す模式図である。 図３の腐食試験装置におけるＡ－Ａ断面を示す断面図である。 腐食関数導出部において導出される各腐食量データ毎の腐食予測関数の一例を示すグラフである。 変動関数導出部において導出される予測変動関数の一例を示すグラフである。 腐食環境が変化する場合の耐候性鋼の暴露試験による腐食量の推移の一例を示すグラフである。 本発明の腐食量予測方法の好ましい実施形態を示すフローチャートである。 図１の腐食量予測装置において、試験開始から１年間の腐食量データを用いて得られた予測変動関数の一例を示すグラフである。 ワッペン試験による５年目までの腐食量データを用いて導出された腐食予測関数の一例を示すグラフである。

以下、本発明の実施形態について説明する。図１は本発明の腐食量予測装置の好ましい実施形態を示すブロック図である。なお、図１のような腐食量予測装置１００の構成は、コンピュータに記憶されたプログラムを実行することにより、コンピュータ上に構築されるものである。図１の腐食量予測装置１００は、腐食試験装置１による短期間（例えば１～２年間）の腐食試験によって得られた腐食量データに基づいて、長期間（例えば５０年後）の腐食量を予測するものである。

鋼構造物（例えば、耐候性鋼を用いた橋梁等）が建設される環境における耐候性鋼を代表とする耐食性鋼材の腐食挙動には、さびの保護効果による腐食抑制がなく大きな腐食速度で腐食が進行する初期の期間と、保護性さび形成による腐食抑制期間（以下、「保護性さび形成期間」と呼ぶ）とが存在する。耐候性鋼は保護性さびにより耐食性が発揮される。そのため、耐候性鋼の耐食性の評価としては、初期の腐食速度よりも、保護性さび形成によりどの程度の腐食速度になるのかを把握することが重要である。

図２は、耐候性鋼の暴露試験による腐食量の推移の一例を示すグラフである。図２において、横軸には暴露試験開始から経過した時間（年）を示し、縦軸には腐食量（μｍ）を示す。時間は、試験開始を０年（ａ点）とし、試験結果はｃ点までしか記載していないが、実際の試験結果はさらに長期まで存在する。

図２に示すように、試験開始（ａ点：時間＝０年）から大きな腐食速度で腐食が進行する初期期間ａ～ｂと、初期期間ａ～ｂに比べてさび層の影響により腐食速度が抑制される期間ｂ～ｃとが存在する。これは、表面に形成される錆の保護性によって発揮される耐候性鋼の防食機能によるものである。すなわち、安定した保護性のある錆が鋼の表面に形成されていく過程の初期期間ａ～ｂでは、所定の腐食速度で腐食が進行していく。その後、保護性の錆が鋼の表面に形成されていくにつれ、期間ｂ～ｃのように腐食速度が徐々に低下していく。

図２においては、説明のために初期期間ａ～ｂと保護性さび形成期間ｂ～ｃとが時点ｂで分けられているが、実際には、初期の期間と保護性さび形成期間を明確に分けることは難しい。そこで、初期期間ａ～ｂと保護性さび形成期間ｂ～ｃの双方を含めた上での外挿により長期腐食量を予測することが簡便である。腐食量の経時変化は、腐食量をＦｃ、経過時間をＸ、係数をｍ、ｎとしたとき、Ｆｃ＝ｍ・Ｘ^ｎで表すことができる。このうち、係数ｍは大気環境における腐食性を示す指標であり、ｎは腐食速度が経時的に低下していく度合いを示す指標である。この係数ｍ、ｎが腐食試験によって得られる腐食量データに基づいて算出される。このように導出された腐食予測関数Ｆｃ＝ｍＸ^ｎに基づいて、将来の予測する暴露期間（例えば５０年後）の腐食予測値が外挿される。

＜腐食試験＞
各々の金属材料に対し、腐食試験を行い、腐食試験開始からの時間とその時間における腐食量とが測定される。腐食試験は、腐食予測対象である金属材料と類似または同一の環境での暴露試験とすることが、最も好適である。腐食予測の目的が、屋外環境に設置されている鋼構造物の長時間経過後における腐食量の把握の場合には、正確な予測が可能となるからである。但し、試験材料の腐食量と試験開始からの時間とのデータが得られるのであれば、他の試験方法でもよい。必要に応じて、他の公知の試験方法（各種腐食促進試験、各種ガス腐食試験、各種耐食性試験および各種耐候性試験等）からも選択できる。

一方、腐食量は、試験開始からの所定時間毎において、電気抵抗式の腐食センサを用いて得ることが、最も好ましい。電気抵抗式の腐食センサは、微量の腐食量の検出が可能であることと、時間間隔が短くても腐食サンプリングが可能であることから、正確な腐食量を連続的に計測できるためである。但し、腐食量を正確に算出できるのであれば、他の腐食量測定方法を用いてもよい。腐食試験下での試験材料の腐食速度に応じて、公知の腐食量測定方法（ＡＣｎ型腐食センサ等の各種腐食センサを用いた方法、ワッペン試験等）からも選択できる。

＜腐食モニタリング技術＞
図３は、腐食量データを取得するための腐食試験装置の一例を示す模式図であり、図４は、図３の腐食試験装置のＡ－Ａ断面を示す断面図である。図３及び図４に示すように、腐食試験装置１は、電気抵抗式の腐食センサを用いたものであり、任意の環境に暴露されるセンサ部１１と、センサ部１１が暴露される任意の環境から遮断されている参照部２１とを有する。センサ部１１と参照部２１とは同じ金属材料からなっている。

センサ部１１および参照部２１は、平板状の基板３１の一面上に絶縁シート４１を介して並列に配置されている。センサ部１１および参照部２１の両側面は、絶縁性の樹脂５１で覆われ、参照部２１の上面は、絶縁性のカバー６１で覆われている。腐食試験装置１が特に腐食環境下にある場合には、上面が暴露されたセンサ部１１は、厚さ方向（矢印Ｚ方向）に腐食が進行する。

なお、鋼構造体が直射日光などにより温度が大きく変化する環境に設置された場合、鋼構造体とセンサ部１１に大きな温度差ができることにより、それぞれの濡れ乾き環境が異なり、センサ部１１による耐食性の正しい評価ができなくなるおそれがある。その場合、３１の基板を設けず、絶縁シート４１を例えばポリイミドなどの絶縁・高熱伝導の薄フィルムにし、高熱伝導グリースなどで鋼構造体に密着させる等のセンサの温度変化を鋼構造体と同じにする手段を講じることが好ましい。

さらに、腐食試験装置１は、電流源７１、電圧測定部８１、９１を有する。電流源７１は、センサ部１１及び参照部２１に接続されており、センサ部１１及び参照部２１に対し定電流を流す。電圧測定部８１はセンサ部１１の両端に接続され、電圧測定部９１は参照部２１の両端に接続されている。このような腐食試験装置１において、電流源７１からセンサ部１１及び参照部２１に定電流が供給され、電圧測定部８１および電圧測定部９１で電圧が測定される。これにより、センサ部１１および参照部２１の各々の電気抵抗値を求めることができる。

腐食試験装置１においては、任意の一定期間毎にセンサ部１１および参照部２１の電気抵抗値が計測され、計測された電気抵抗値に基づいてセンサ部１１の腐食量データＣＤ（腐食深さ）が算出される。センサ部１１及び参照部２１の抵抗値等から腐食量データＣＤへの換算式は、次式（１）で表される。

ＣＤ＝ｔ_ｉｎｉｔ｛（Ｒ_{ｒｅｆ＿ｉｎｉｔ}／Ｒ_{ｓｅｎｓ＿ｉｎｉｔ}）－（Ｒ_ｒｅｆ／Ｒ_ｓｅｎｓ）｝ ・・・（１）
ＣＤ：腐食量（腐食深さ）［μｍ］
ｔ_ｉｎｉｔ：センサ部１１の当初厚さ［μｍ］
Ｒ_{ｒｅｆ＿ｉｎｉｔ}：参照部２１の初期状態（Ｘ＝０）の電気抵抗値［Ω］
Ｒ_{ｓｅｎｓ＿ｉｎｉｔ}：センサ部１１の初期状態（Ｘ＝０）の電気抵抗値［Ω］
Ｒ_ｒｅｆ：参照部２１の測定期間Ｘの電気抵抗値［Ω］
Ｒ_ｓｅｎｓ：センサ部１１の測定期間Ｘの電気抵抗値［Ω］

＜腐食量予測装置１００＞
図１の腐食量予測装置１００は、上記腐食試験装置１において測定された複数の腐食量データＣＤを用いて、実際の測定期間よりも長期の暴露期間の腐食量を腐食量予測値ＣＰＰとして出力するものであって、データ取得部１０１、腐食関数導出部１０２、腐食量予測部１０３、変動関数導出部１０４、予測出力部１０５等を有する。

データ取得部１０１は、異なる測定期間Ｘ１～Ｘ３に金属材料の腐食量を測定した際の複数の腐食量データＣＤ１～ＣＤ３を取得する。なお、説明の簡便のため、以下に、測定期間Ｘ１＝０．５年、Ｘ２＝１．０年、Ｘ３＝１．５年の３つの測定期間Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３における腐食量データＣＤ１、ＣＤ２、ＣＤ３がデータ取得部１０１において取得された場合について例示する。また、データ取得部１０１は、腐食量データＣＤ１～ＣＤ３を取得する毎にデータベースＤＢに記憶するようにしてもよい。

さらに、図１において、データ取得部１０１が腐食試験装置１から直接腐食量データを取得する場合について例示しているが、腐食量データＣＤを取得する方法はこれに限らない。例えば、データ取得部１０１は、ネットワークを介して腐食量データを取得しても良いし、半導体メモリ等の記憶媒体から腐食量データＣＤを読み取っても良い。あるいは、既にデータベースＤＢに記憶された腐食量データＣＤを取得してもよい。

腐食関数導出部１０２は、暴露期間Ｘに対する腐食量を表す腐食予測関数Ｆｃを、測定期間Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３の異なる複数の腐食量データＣＤ１～ＣＤ３毎にそれぞれ導出する。図５は、腐食関数導出部１０２において導出される各腐食量データ毎の腐食予測関数の一例を示すグラフである。上述したように、腐食量をＦｃ、経過時間をＸ、係数をｍ、ｎとしたとき、時間経過に対する腐食予測値は腐食予測関数Ｆｃ＝ｍＸ^ｎで表すことができる。腐食関数導出部１０２は、例えば最小二乗法等の公知の技術を用いて、測定期間Ｘ１～Ｘ３毎に係数ｍ、ｎを算出し、各測定期間Ｘ１～Ｘ３に対応する腐食予測関数Ｆｃ１～Ｆｃ３をそれぞれ導出する。腐食関数導出部１０２は、腐食予測関数Ｆｃ１～Ｆｃ３を導出する毎にデータベースＤＢに記憶する。

つまり、腐食試験装置１を用いて、測定期間Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３の順に腐食量データＣＤ１、ＣＤ２、ＣＤ３が取得されていく。腐食関数導出部１０２は、測定期間Ｘ１内に取得された腐食量データＣＤ１及び初期状態（Ｘ＝０のときのＦｃ＝０）を用いて腐食予測関数Ｆｃ１を導出する。腐食関数導出部１０２は、測定期間Ｘ２内に取得された腐食量データＣＤ１、ＣＤ２及び初期状態を用いて腐食予測関数Ｆｃ２を導出する。腐食関数導出部１０２は、測定期間Ｘ１内に取得された腐食量データＣＤ１～ＣＤ３及び初期状態に基づいて腐食予測関数Ｆｃ３を導出する。

図５のように、測定期間Ｘ１～Ｘ３が長くなるほど、腐食予測関数Ｆｃ１～Ｆｃ３の指数係数ｎは小さくなっていく。初期期間ａ～ｂ（図２参照）から取得した腐食量データＣＤを用いて腐食予測関数Ｆｃが導出される場合、係数ｎは実測の腐食量データＣＤの特性よりも大きくなる傾向がある。そして、保護性さび形成期間ｂ～ｃから取得した腐食量データＣＤの割合が増加していく毎に、係数ｎが小さくなっていき、腐食予測関数Ｆｃは実測の腐食量データＣＤの特性に近づいていく。

図１の腐食量予測部１０３は、腐食関数導出部１０２により導出された複数の腐食予測関数Ｆｃ１～Ｆｃ３毎に、予測する暴露期間ＰＴの腐食量Ｃｐ１～Ｃｐ３をそれぞれ算出する。予測する暴露期間ＰＴ＝５０年としたとき、腐食量予測部１０３は、腐食予測関数Ｆｃ１～Ｆｃ３のそれぞれに予測する暴露期間ＰＴを代入し、図５のような３つの腐食量Ｃｐ１～Ｃｐ３を算出する。上述のように、測定期間が長くなるほど腐食予測関数Ｆｃ１～Ｆｃ３の指数係数ｎは小さくなるため、腐食量Ｃｐの大きさはＣｐ１＞Ｃｐ２＞Ｃｐ３になる。

図１の変動関数導出部１０４は、腐食量予測部１０３により算出された複数の暴露期間の腐食量Ｃｐ１～Ｃｐ３を用いて、予測する暴露期間ＰＴの腐食量の変動を表す予測変動関数Ｆｐを導出する。図６は、予測変動関数Ｆｐの一例を示すグラフである。図６において、横軸は腐食量データＣＤ１～ＣＤ３を測定したときの測定期間Ｘ１～Ｘ３を表し、縦軸は予測する暴露期間ＰＴ（例えば５０年）における腐食量Ｃｐ１～Ｃｐ３を表している。

図６のように、予測する暴露期間ＰＴにおける腐食量Ｃｐ１～Ｃｐ３は腐食予測関数Ｆｃ１～Ｆｃ３毎に異なる値になる。特に、腐食量Ｃｐは、測定期間Ｘが予測する暴露期間ＰＴに近づくにつれて、実測される腐食量に向かって収束していく変動特性を有する。この変動特性に着目し、変動関数導出部１０４が、腐食量Ｃｐ１～Ｃｐ３の変動特性を表した予測変動関数Ｆｐを導出する。そして、予測出力部１０５が、変動関数導出部１０４において導出された予測変動関数Ｆｐにおける予測する暴露期間ＰＴの腐食量を腐食量予測値ＣＰＰとして出力する。

具体的には、変動関数導出部１０４には、暴露期間をＸ、係数をａ、ｂ、ｃとしたとき、予測変動関数Ｆｐ＝ａＸ^ｂ＋ｃで表される漸近曲線が記憶されている。そして、変動関数導出部１０４は、暴露期間Ｘ＝Ｘ１～Ｘ３と複数の腐食量Ｃｐ１～Ｃｐ３とに基づいて、最小二乗法等の公知のカーブフィッティング技術により係数ａ、ｂ、ｃを算出する。

なお、予測変動関数が漸近曲線Ｆｐ＝ａＸ^ｂ＋ｃである場合について例示しているが、変動特性を表すものであればこれに限定されず、種々の関数を用いることができる。例えば、Ｆｐ＝ａｅ^－ｂＸ＋ｃ、Ｆｐ＝ａ／（Ｘ－ｂ）＋ｃ、Ｆｐ＝ａ^Ｘ＋ｃ等の公知の漸近曲線を予測変動関数Ｆｐとして用いてもよい。このとき、金属材料の種類もしくは試験ワッペンを行う際の試験環境等に応じて、使用する予測変動関数Ｆｐを使い分けてもよい。

ここで、図７は耐候性鋼の暴露試験による腐食量の推移の別の一例を示すグラフである。図７は、腐食環境が季節変動に起因して大きく変化する地域の腐食挙動を示しており、このような地域も多く存在する。図７は図２と異なり、腐食予測関数Ｆｃ＝ｍＸ^ｎに則り腐食量が増加していない。このような場合にも、例えば１００日目までの結果の外挿で収束値を決定してしまうと、腐食速度が大きい期間のデータのみを参照し、腐食速度が小さい期間のデータを反映していないため、最終的な暴露期間ＰＴにおける腐食量予測値ＣＰＰが実測値とずれる可能性がある。

そこで、測定期間Ｘを腐食環境の変動サイクルに合わせて設定するようにしてもよい。例えば、春夏秋冬のように１年に４つの期間Ｐ１～Ｐ４の腐食環境の変化があり、このような腐食環境の変化が毎年繰り返される場合、変動サイクルである１年（春夏秋冬）が測定期間Ｘとして設定される。そして、１年間の測定期間Ｘの測定データを用いて腐食予測関数Ｆｃが算出される。よって、上述のように、複数の測定期間Ｘ１～Ｘ３の測定データに基づいて複数の腐食予測関数Ｆｃ１～Ｆｃ３を導出する際には、測定期間Ｘ１～Ｘ３は１年の変動サイクル毎に区切られることになる。これにより、上述した季節変動によって腐食環境が大きく変化するような地域であっても、腐食量予測値ＣＰＰを精度よく求めることができる。

なお、図７には春夏秋冬のように４つの腐食環境の変化が１年という変動サイクルで繰り返される場合について例示しているが、これに限定されない。例えば、雨季と乾季とが交互に繰り返される地域である場合、雨季と乾季を１つの変動サイクルとして測定期間Ｘを設定し、この測定期間Ｘの測定データの取得が行われるようにしてもよい。

図８は本発明の腐食量予測方法の好ましい実施の形態を示すフローチャートであり、図１～図７を参照して腐食量予測方法について説明する。まず、腐食試験装置１（図３及び図４参照）等から測定期間Ｘ１～Ｘ３毎の腐食量データＣＤ１～ＣＤ３が取得される。その後、異なる複数の腐食量データＣＤ１～ＣＤ３毎に腐食予測関数Ｆｃ１～Ｆｃ３が導出され（ステップＳＴ１）、導出された腐食予測関数Ｆｃ１～Ｆｃ３毎に予測する暴露期間の腐食量Ｃｐ１～Ｃｐ３が算出される（ステップＳＴ２、図５参照）。

次に、予測する暴露期間ＰＴの腐食量Ｃｐ１～Ｃｐ３を用いて、予測する暴露期間ＰＴの腐食量Ｃｐの変動を表す予測変動関数Ｆｐが導出される（ステップＳＴ３、図６参照）。そして、導出した予測変動関数Ｆｐにおいて、測定期間Ｘを予測する暴露期間ＰＴにしたときの腐食量予測値ＣＰＰが出力される（ステップＳＴ４）。

＜実施例＞
橋梁Ａにおいて、ワッペン試験による暴露試験と電気抵抗式の腐食センサを用いた腐食量のモニタリングを行った。橋梁Ａでは最長１７年のワッペン試験結果があるため、そこまで期間のデータを用い、どの程度短期で１７年目の腐食量を精度良く予測可能か比較を行った。ワッペン試験片はＪＩＳ Ｇ ３１１４で規格化されている市販の溶接構造用圧延鋼材ＳＭ４９０ＡＷを５０×５０×２ｍｍに加工した後、エタノールで洗浄し、橋梁に両面テープを用いて貼り付けた。各試験片は所定の期間で回収し、ＩＳＯ８４０７で規格化されている酸洗液で除錆後、重量を測定し、初期重量との差から腐食量を算出した。試験は各期間Ｎ３で行った。電気抵抗式の腐食センサはワッペン試験と同様ＳＭ４９０ＡＷをセンサに加工して用いた。このワッペン試験による１７年目の腐食量は４５．６４μｍであった。

図９は、図１の腐食量予測装置１００において、試験開始から１年間の腐食量データを用いて得られた予測変動関数の一例を示すグラフである。図８のように、試験開始から１か月毎の測定された腐食量データＣＤに基づいて、１か月ごとに腐食予測関数Ｆｃ及び腐食量Ｃｐを求めた結果、腐食量Ｃｐから導出された予測変動関数Ｆｐ＝４５．３４Ｘ^{－１．４７８}＋４４．６２６であった。そして、予測変動関数Ｆｐから求められる測定期間Ｘ＝１７年の腐食量予測値ＣＰＰは４５．３４μｍであった。

図１０は、ワッペン試験による５年目までの腐食量データを用いて導出された腐食予測関数の一例を示すグラフである。図１０のように、５年目までの腐食量データを１年ごとに測定した腐食量データＣＤから腐食予測関数Ｆｃ＝１６．７３１Ｘ^{０．３７２７}が導出された。そして、この腐食予測関数Ｆｃから求められる１７年目の腐食予測値Ｃｐ＝４８．１０μｍであった。

以上、ワッペン試験による１７年目の実測の腐食量は４５．６４μｍであるのに対し、１年間の腐食量データＣＤを用いた予測変動関数Ｆｐに基づく１７年目の腐食量予測値ＣＰＰは４５．３４μｍであり、５年間の腐食量データを用いて導出された腐食予測関数Ｆｃによって外挿された１７年目の腐食予測値は４８．１０μｍであった。このように、予測変動関数Ｆｐを用いることにより、腐食予測関数Ｆｃを用いる場合よりも短期間の腐食量データを利用しているにもかかわらず、腐食予測関数Ｆｃを用いた場合よりも精度の高い腐食量の予測結果を得ることができた。

＜鋼材の選定方法＞
上記腐食量予測方法及び装置によって金属材料の腐食量を予測した後に、長期腐食量およびコストの観点から、橋梁分野における最適な鉄鋼材料を選定することができる。鉄鋼材料を適用する地域１～３の各環境パラメータ（温度、相対湿度、飛来塩分量およびＳＯ２濃度）を下記表１に示す。

上記腐食試験装置１により試験が行われる「ＪＩＳ Ｇ ３１１４」で規定された耐候性鋼および鋼種Ａ，Ｂの化学成分を表２に示す。

表１に示した環境において、表２に示した化学成分を有する「ＪＩＳ Ｇ ３１１４」で規定された耐候性鋼および鋼種Ａ，Ｂに対して、上記腐食量予測装置１００を用いて５０年後の腐食量の予測を行った。この５０年後の腐食量の予測を表３に示す。この「５０年」という期間は、橋梁において許容される腐食量の基準が「５０年後に０．３ｍｍ以下」とする規定に基づいている。

表３に示すように、腐食量は、ＪＩＳ耐候性鋼＞鋼種Ａ＞鋼種Ｂの順に小さくなるため、単純に耐食性の観点から考えると、鋼種Ｂを使用することが最も望ましい。一方、同表に示すように、各鉄鋼材料を使用する際のコストは、鋼種Ｂ＞鋼種Ａ＞ＪＩＳ耐候性鋼の順に小さくなる。

そのため、耐食性とコストの両方を考慮すると、例えば地域１では、腐食の基準（０．３ｍｍ以下）を満たし、かつコストの最も安い鋼種Ａを使用することが最も好ましいことが分かる。また、地域２では、腐食の基準を唯一満たす鋼種Ｂを使用することが最も好ましいことが分かる。また、地域３では、どの鉄鋼材料も腐食の基準を満たしていないため、例えば塗装等、その他の防食措置を施す必要があることが分かる。このように、本発明に係る腐食量予測方法を用いることにより、使用環境に応じた最適な金属材料を選定することが可能となる。

上記実施形態によれば、予測する暴露期間ＰＴと腐食量Ｃｐとの関係を示す予測変動関数Ｆｐが導出され、この予測変動関数Ｆｐを用いて最終的な腐食量予測値ＣＰＰが出力される。これにより、腐食量の測定時の外的要因によるゆらぎ等の影響を最小限に抑え、短期間の測定結果に基づき精度の良い腐食量の予測を行うことができる。

すなわち、上述したワッペン試験や腐食量の連続モニタリング技術を用いた場合、その時点での腐食量を把握することはできる。しかしながら、上述したワッペン試験片による暴露試験結果を用いた耐候性鋼の予測方法では、将来的な腐食量を正確に予測するためには５～１０年にも渡る長期の暴露試験の結果が必要となる。その為、腐食量が予測可能となるまでに長時間を要するという問題がある。

また、回収したワッペンにおける腐食量の測定は、ＩＳＯ８４０７で規格化されている酸洗液で除錆後、重量を測定し、初期重量との差から腐食量を算出することにより行われる。このため、暴露試験時間が短く腐食量が少ない場合には、除錆に対し試験者の技量が大きく影響し、算出される腐食量にばらつきが生じて正確性に欠けることが多い。

また、腐食予測関数Ｆｃ＝ｍＸ^ｎにおいて、種々の外的要因を考慮して係数ｍ、ｎを求め、腐食予測関数Ｆｃを用いて腐食量を予測することも考えられる。しかしながら、例えば橋梁の部位ごとに風の流れや堆積物の溜まり易さが異なる。このため、腐食量の予測のばらつきが大きくなり、精度よく長期腐食量を予測することは困難である。

ここで、上述のように、予測する暴露期間ＰＴの腐食量Ｃｐは腐食予測関数Ｆｃ＝ｍＸ^ｎ毎に異なる。しかしながら、腐食予測関数Ｆｃで求められる腐食量Ｃｐ１～Ｃｐ３は、測定期間Ｘが予測する暴露期間ＰＴに近づくにつれて、実測値に収束していく変動特性を有する。当該知見に基づき、腐食量Ｃｐの変動特性を予測変動関数Ｆｐとして導出し、導出した予測変動関数Ｆｐから予測する暴露期間ＰＴの腐食量予測値ＣＰＰが出力される。これにより、短期間の腐食量データＣＤに基づき、長期間の腐食量の予測を精度よく行うことができる。

本発明の実施形態は、上記実施形態に限定されず、種々の変更を加えることができる。上記実施の形態において、金属材料として耐候性鋼を用いた場合について例示しているが、これに限らずどのような鋼材の腐食の予測にも適用することができる。また、上記実施の形態において、３つの腐食量Ｃｐ１～Ｃｐ３に基づいて算出する場合について例示しているが、２つ以上の腐食量Ｃｐを用いるものであればよい。

１ 腐食試験装置
１１ センサ部
２１ 参照部
３１ 基板
４１ 絶縁シート
５１ 樹脂
６１ カバー
７１ 電流源
８１ 電圧測定部
８１、９１ 電圧測定部
１００ 腐食量予測装置
１０１ データ取得部
１０２ 腐食関数導出部
１０３ 腐食量予測部
１０４ 変動関数導出部
１０５ 予測出力部
ＣＤ、ＣＤ１～ＣＤ３ 腐食量データ
ＣＰＰ 腐食量予測値
Ｃｐ、Ｃｐ１～Ｃｐ３ 予測する暴露期間の腐食量
ＤＢ データベース
Ｆｃ、Ｆｃ１～Ｆｃ３ 腐食予測関数
Ｆｐ 予測変動関数
ＰＴ 予測する暴露期間
Ｘ、Ｘ１～Ｘ３ 測定期間

Claims (7)

1. 測定期間の異なる複数の腐食量データを用いて、前記測定期間よりも長期の暴露期間の腐食量予測値を出力する金属材料の腐食量予測方法であって、
   暴露期間に対する腐食量を表す腐食予測関数を、前記測定期間の異なる複数の腐食量データ毎にそれぞれ導出し、
   導出した複数の前記腐食予測関数毎に、予測する暴露期間の腐食量をそれぞれ算出し、
   算出した複数の前記予測する暴露期間の腐食量を用いて、前記予測する暴露期間の腐食量の変動を表す予測変動関数を導出し、
   導出した前記予測変動関数での前記予測する暴露期間の腐食量を腐食量予測値として出力する
   ことを特徴とする腐食量予測方法。
2. 前記腐食予測関数Ｆｃは、暴露期間をＸ、係数をｍ、ｎとしたとき、Ｆｃ＝ｍＸ^ｎで表されるものであり、
   異なる複数の腐食量データ毎にそれぞれ前記腐食予測関数Ｆｃの前記係数ｍ、ｎを求めることを特徴とする請求項１に記載の腐食量予測方法。
3. 前記予測変動関数Ｆｐは、前記暴露期間をＸ、係数をａ、ｂ、ｃとしたとき、Ｆｐ＝ａＸ^ｂ＋ｃで表される漸近曲線であり、
   複数の前記予測する暴露期間の腐食量を用いて、前記予測変動関数Ｆｐの係数ａ、ｂ、ｃを求めることを特徴とする請求項１または２に記載の腐食量予測方法。
4. 前記腐食量データは、腐食による金属断面の減少量に基づく金属の電気抵抗の変化を用いて測定されたことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の腐食量予測方法。
5. 前記測定期間が、腐食環境の変動サイクルに合わせて設定されることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の腐食量予測方法。
6. 請求項１から５のいずれか１項に記載の腐食量予測方法を用いて複数の金属材料毎にそれぞれ出力し、複数の金属材料毎の前記腐食量予測値に基づき使用する金属材料を選定する
   ことを特徴とする鋼材選定方法。
7. 測定期間の異なる複数の腐食量データを用いて、前記測定期間よりも長期の暴露期間の腐食量予測値を出力する金属材料の腐食量予測装置であって、
   暴露期間に対する腐食量を表す腐食予測関数を、前記測定期間の異なる複数の腐食量データ毎にそれぞれ導出する腐食関数導出部と、
   前記腐食関数導出部により導出された複数の前記腐食予測関数毎に、予測する暴露期間の腐食量をそれぞれ算出する腐食量予測部と、
   前記腐食量予測部において算出された複数の前記予測する暴露期間の腐食量を用いて、前記予測する暴露期間の腐食量の変動を表す予測変動関数を導出する変動関数導出部と、
   前記変動関数導出部により導出された前記予測変動関数での前記予測する暴露期間の腐食量を腐食量予測値として出力する予測出力部と、
   備えることを特徴とする腐食量予測装置。

Images