王远明, 宫克, 毛飞雄, 杨明思, 肖龙, 李明辉
腐蚀监测是确保基础设施安全的关键技术,通过实时跟踪材料的腐蚀状况来预防结构失效和环境事故,这项技术广泛应用于石油天然气、化工、船舶和桥梁等行业以维护资产的完整性和延长使用寿命。阐述一种基于电偶型腐蚀传感器（ACM）原理的在线腐蚀监测技术在杭州湾跨海大桥上的应用,分析材料腐蚀监测技术应用现状,开发材料腐蚀与环境作用关系分析系统,并结合机器学习方法,包括随机森林、决策树、线性回归等方法,对监测数据进行挖掘,并对几种学习方法的训练效果与预测情况进行系统分析,得出随机森林训练效果最好,决定系数R2达到0.83,所开发系统采用无线传输方式,数据上传至云端,可同时对八种材料或涂层腐蚀进行监测,配备客户端软件进行数据处理分析,实现对各测试材料及涂层腐蚀失效时间的预测,并以此对重大设施关键点位的腐蚀状况进行实时监测。通过实时监测腐蚀情况能够及时发现潜在的安全隐患,从而采取措施,避免因腐蚀导致的重大安全事故,保障人员生命财产安全。基于对不同材料及涂层腐蚀特性的深入了解以及利用先进的数据分析手段可以制定出更为科学合理的维护计划,减少不必要的检查和维修成本,提升整体运营效率。引入最新的传感技术和机器学习算法为腐蚀监测领域带来了新的解决方案和技术思路,推动了相关行业的技术进步与发展,而且有效控制和减缓腐蚀过程,有助于降低由于设备故障而造成的环境污染风险,符合可持续发展的要求。对腐蚀程度的精准评估可以帮助企业合理安排资源分配,避免过早更换仍具有良好性能的部件,从而节约大量资金投入。该研究不仅具有实际应用价值,也为腐蚀机理的研究提供了宝贵的试验数据支持,丰富了关于材料耐蚀性的理论体系,对于进一步探索新型防腐材料和技术具有重要意义。
