腐蚀预测模型的概述及展望.pdf

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1、器工程材料与设备EngineeringMaterial&Equipment腐蚀预测模型的概述及展望王焘,张雅君,许萍,向超(北京建筑大学城市雨水系统与水环境省部共建教育部重点实验室,北京100044)摘要:腐蚀是导致材料失效的重要原因之一,而材料失效会给国民经济带来巨大损失。通过预测腐蚀发展趋势可以加强对材料的健康管理,减轻腐蚀、减少损失。在概述腐蚀预测模型的基础上,阐述了腐蚀预测模型的主要类型和建模方法,指出了腐蚀预测模型的发展方向。关键词:腐蚀;预测模型;建模流程;建模方法中图分类号:TG179文献标志码:B文章编号:1

2、009—7767(2014)05—0156—03SummaryandProspectofCorrosionPredictionModelWangTao,ZhangYajun,XuPing,XiangChao材料、能源和信息是现代文明的三大支柱【l】。材料失效会给国民经济带来巨大损失,而腐蚀是导致材料失效的重要原因之一。1995年,美国因腐蚀造成的经济损失为3000亿美元【21:目前,美国每年因腐蚀造成的经济损失高达国家GDP的3%~4%【3】。我国每年因腐蚀造成的经济损失仅从个别部门、个别时段的统计数据来看,也是巨大的。调查

3、显示,1998年,仅中原油田因腐蚀造成设备报废和维修费用就达4000万元.加上间接费用超过1亿元:1999年。我国石化和化工行业因腐蚀造成的经济损失高达400亿元【4】。此外,腐蚀发展过程比较隐蔽,容易引发突发性事故,不仅污染环境,甚至还会造成人员伤亡。由于腐蚀现象不能被绝对控制,因此,建立腐蚀预测模型,预测腐蚀发展趋势就具有非常重要的意义。笔者在概述腐蚀预测模型的基础上,阐述了腐蚀预测模型的主要类型和建模方法,指出了腐蚀预测模型的发展方向。1腐蚀预测模型概述腐蚀预测模型是指通过解析实际腐蚀现象,而建立的腐蚀规律模型,用于对

4、腐蚀趋势的预测。受实际条件限制,腐蚀预测模型通常是以小样本腐蚀数据推测大样本腐蚀规律,以短期腐蚀数据推测长期腐蚀行为,以简单条件室内腐蚀数据推测实际环境材料腐蚀程度。腐蚀预测模型的建立既要依靠理论.又需要试验数据或图像样本的支撑,其建立流程如图1所示。156啼荭故木2014No.5(Sep.)V01.32图1腐蚀预测模型建立流程图腐蚀预测模型的建立过程主要包括以下4个步骤:1)收集资料:通过试验或查阅文献,得到足够多的正确的腐蚀试验数据或腐蚀图像样本。2)建立模型:根据腐蚀特征和现有条件,选择合适的建模方法.建立能被理解的代

5、表该腐蚀特征的预测模型。实现从资料到模型的映照。3)应用模型:应用腐蚀预测模型,预测腐蚀发展趋势,实现以腐蚀预测模型为信息源到腐蚀发展趋势的映照。4)验证反馈:对照已有的腐蚀样本或未来的腐蚀样本,检验腐蚀预测模型的可靠度,总结成功经验或分析失误原因,为优化模型提供反馈信息。由于腐蚀预测模型并非真实腐蚀过程的严格映照,在建模和预测过程中会产生误差,通过信息反馈可以优化模型,减少误差。信息反馈的过程主要包括结果检验、参量改变和重新组合等几个步骤,可以预先制定腐蚀预测模型反馈设计流程,以提高模型的准确性。2腐蚀预测模型主要类型依据

6、不同的标准,可以对腐蚀预测模型进行不同的分类。按照建模原理,可分为经验模型、半经验模型和机制模型。按照建模方法,可分为函数模型、随机分布模型和分形模型。按照建模对象,可分为腐蚀分布模型、腐蚀发展模型和腐蚀因素模型。其中,以建模原理为标准的分类方法最为普遍。1)经验模型是指完全依据实验室或现场腐蚀数据,采用数理统计方法建立的腐蚀预测模型。由于经验模型通常模拟特定的应用条件,因此不能扩展到建立此模型所使用的参数范围之外应用。例如,常见的No.okM506模型,该模型是一种二氧化碳腐蚀预测模型,其适用条件为:温度范围是5~150℃

7、,二氧化碳分压大于0.01MPa,硫化氢分压小于0.05MPa。模型基于单相流试验,试验材料为St52型碳钢。该模型未考虑腐蚀过程中化学及电化学反应的热力学及动力学等机理.主要用于预测St52型碳钢在特定环境条件下的均匀腐蚀速率15--6]。该类模型适用于在不了解腐蚀机理且有大量腐蚀数据的情况下采用。2)半经验模型该模型是目前应用较多的一类腐蚀预测模型。该类模型先建立具有一定物理意义的机理模型表达式,然后对其中的未知参数采用数理统计方法进行确定。最终明确模型表达式。其中以SHELL公司的DeWaard模型应用最为广泛,该模型

8、给出腐蚀速率的表达式,自变量涉及质量转移速率、抑制腐蚀速率、反应速率和管道内径等参数【71。该类模型适用于对腐蚀机理有所了解但还有待探索的情况下采用。3)机制模型也可称为“确定性模型”[81,是根据现有的知识体系对腐蚀过程中的化学过程、电化学过程、物质传递过程以及热传导过程等的认知,通过不

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