耐候桥梁钢腐蚀寿命预测方法
技术领域
本发明涉及耐候桥梁钢的腐蚀预测，属于桥梁钢的腐蚀性预测研究及安全性评估
技术领域
，具体地涉及一种耐候桥梁钢腐蚀寿命预测方法。背景技术
耐候桥梁钢长期暴露在自然环境中，不同程度的腐蚀会对钢结构件产生不同程度的腐蚀损伤，从而影响其安全可靠性和耐久性。由此，必须下大力气解决钢结构件腐蚀全寿命预测研究。这对保护和合理利用各种资源，建设节约型社会，实现可持续发展，加强材料的腐蚀保护，提高钢结构安全使用寿命，具有十分重要的意义。
腐蚀是材料和环境作用造成的缓慢变化过程，变化速度往往以年甚至更长时间为单位，再加上腐蚀现象随机性，致使基于试验观察的腐蚀研究需要花费很长时间和大量重复劳动。材料腐蚀预测以短期腐蚀数据推测长期腐蚀行为，以局部样本特征推测大样本一般腐蚀规律，以简单条件室内腐蚀数据推测实际环境材料腐蚀行为等，它们和腐蚀试验构成了腐蚀研究两大支柱。此外，金属腐蚀受多种因素影响，如含水量、电阻率、温度、湿度、时间等。这些因素之间相互影响，构成一个异常复杂的腐蚀体系，目前常规的通过实验数据进行线性拟合及外推预测腐蚀速率的方法很难直接建立明确的函数关系式，其预测的准确性和实用性均不理想。
因此，对于具有模糊性和复杂性的腐蚀预测问题，经典的预测方法难以发挥作用，找到一种合适的方法来建立腐蚀速率预测模型，对耐候桥梁钢的腐蚀寿命进行预测就显得十分重要。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种耐候桥梁钢腐蚀寿命预测方法，预测方法通过合适的数学方法建立腐蚀预测模型，该预测模型能准确地预测耐候桥梁钢在实际应用环境下长周期内的腐蚀寿命。
为实现上述目的，本发明公开了一种耐候桥梁钢腐蚀寿命预测方法，它包括采用耐候桥梁钢腐蚀试验的腐蚀数据作为原始数据列，通过灰色理论方法对所述原始数据列进行初值化处理并建立起腐蚀数据预测模型，利用所述腐蚀数据预测模型计算出所述耐候桥梁钢在特定时间点的腐蚀速率；
其中，所述腐蚀数据预测模型满足如下数学关系式：X1(m)＝[X0(1)-b/a]e-a(m-1)+b/a；
且上述数学关系式中，a和b为特定的模型参数；
X1(m)为第m年预测腐蚀速率值；m为正整数；
X0(1)为第一年实际腐蚀速率值。
进一步地，所述数学关系式中的a和b可以采用最小二乘法数学公式求出。
进一步地，所述原始数据列为采用现场挂片腐蚀试验得到，且对于无法进行及时现场挂片的地区，通过测定出耐候桥梁钢在服役地区的环境腐蚀性综合因子Rn以计算出所述X0(1)；
且所述X0(1)与所述Rn满足如下数学关系式：
X0(1)＝AlgRn+B；
且上述数学关系式中，A和B为耐候桥梁钢的特有系数。
进一步地，所述数学关系式中的A和B可通过测定耐候桥梁钢在已知区域中腐蚀速率计算出。
进一步地，所述环境腐蚀性综合因子Rn满足如下数学关系式：
Rn＝R1+R2；
所述R1为腐蚀因子，满足如下数学关系式：
R1＝[PSO2+PCl-]0.5，其中，PSO2为年平均SO2沉积率，PCl-为年平均Cl-沉积率；
所述R2为环境因子，满足如下数学关系式：
R2＝τ/(T*t)，其中，τ为相对湿度RH＞80％的时间，单位为h；
T为年平均温度，单位为℃；
t为年光照时间，单位为h。
本发明的有益效果主要体现在如下几个方面：
本发明设计的方法可以从杂乱无章的离散现象中找出内在的规律，对材料寿命进行科学预测，一方面该方法准确度及精度均较高，另一方面，该方法通过预测金属材料的腐蚀寿命，进而为检修维护提供科学依据。
具体实施方式
耐候桥梁钢在实际应用环境下的腐蚀试验是研究金属腐蚀最常用的试验方法，其得到的腐蚀数据最准确，最能反应实际环境的腐蚀行为特征。但是，受试验周期条件限制，有时候在较短的时间内不能得到长周期的试验数据，或者有的地区也无法及时进行挂片试验。因此亟需要通过一种耐候桥梁钢腐蚀寿命预测方法，而本申请利用现有的腐蚀试验数据以及对服役环境参数的测量，通过合适的数学方法建立腐蚀预测模型，从而实现较好的预测金属材料的腐蚀寿命。
具体的对于可以进行实地挂片进行腐蚀实验的地区，构造腐蚀寿命预测模型，过程如下：
(1)实地挂片腐蚀实验：以耐候桥梁钢为试验材料，针对不同的应用环境，根据GB/T14165-《金属和合金大气腐蚀试验现场试验的一般要求》进行大气暴露试验，具体的是取所述试验材料正面朝南，与地面成45°进行试验。暴露不同周期后的试样取回后，利用除锈液对其进行除锈，除锈完成后经蒸馏水冲洗并冷风干燥后称重，计算腐蚀失重量，即得到腐蚀速率；
(2)构造腐蚀数据预测模型：
将实际试验测得的腐蚀速率作为原始数据列：
X0＝{X0(1)，X0(2)，X0(3)，…，X0(n)}式I；其中，所述X0(n)为第n年的实际腐蚀速率；
所述式I对应不同的时间序列t＝{t1，t2，t3…tn}式II；其中，tn为第n年；
通过灰色理论方法生成新序列：X1(m)＝{X1(1)，X1(2)，X1(3)，…，X1(n)}式III；其中，X1(m)为第m年预测腐蚀速率值；m为正整数；
所述式III的X1(m)建立的微分方程为：dX1/dt+aX1＝b式IV；
其中，式IV中a和b为待定的模型参数，其可以采用最小二乘法数学公式求出：[a,b]T＝(BTB)-1BTY式V；
从而得到X1(m)进一步满足如下数学关系式：
X1(m)＝[X0(1)-b/a]e-a(m-1)+b/a式VI；
其中，所述式VI中X0(1)为第一年实际腐蚀速率值。
而对于有的地区无法及时进行挂片试验，通过测定出耐候桥梁钢在服役地区的环境腐蚀性综合因子Rn以计算出所述X0(1)；
且所述X0(1)与所述Rn满足如下数学关系式：
X0(1)＝AlgRn+B式VII；
且上述数学关系式中，A和B为耐候桥梁钢的特有系数；且A和B可通过测定耐候桥梁钢在已知区域中的腐蚀速率计算出。
所述环境腐蚀性综合因子Rn满足如下数学关系式：
Rn＝R1+R2式VIII；
所述R1为腐蚀因子，满足如下数学关系式：
R1＝[PSO2+PCl-]0.5式IX，其中，PSO2为年平均SO2沉积率，PCl-为年平均Cl-沉积率；
所述R2为环境因子，满足如下数学关系式：
R2＝τ/(T*t)式X，其中，τ为相对湿度RH＞80％的时间，单位为h；
T为年平均温度，单位为℃；
t为年光照时间，单位为h。
此外，对于上述腐蚀数据预测模型所满足的数学关系式：X1(m)＝[X0(1)-b/a]e-a(m-1)+b/a的精度进行进一步检验，具体如下：
残差检验为：
所述式XI中，X0(m)为原始数列，为模型预测的数据列，S1，S2分别为其数理统计方差值，后验差为C＝S2/S1，后验差指标小误差指标概率P定义为根据C和P来判定预测模型的精度，预测精度等级越小，说明预测效果越好。
为了更好地解释本发明，以下结合具体实施例进一步阐明本发明的主要内容，但本发明的内容不仅仅局限于以下实施例。
实施例1
在武汉地区进行了10年的耐候桥梁钢腐蚀试验。试验钢为09CuPTi耐候钢，其化学成分见表1。试验方法依据GB/T14165-《金属和合金大气腐蚀试验现场试验的一般要求》进行，试验后利用除锈液对其进行除锈，除锈完成后经蒸馏水冲洗并冷风干燥后称重，计算腐蚀失重量，见表2。
表1化学成分(wt％)
表2耐候钢腐蚀试验数据
设X0(t)为耐候钢的腐蚀速率，则原始序列为：
X0(t)＝{52,28.45,16.69,10.67}。
对原始数据进行初值化处理得到X1(t)＝{52,80.45,97.14,107.81}，代入[a,b]T＝(BTB)-1BTY计算出模型的系数为：
a＝0.4935，b＝60.9641。
则预测所述模型满足的方程为：X1(m)＝-71.5259e-0.4935(m-1)+123.5259；进而可以推出不同时间的预测腐蚀速率值，见表3。
表3预测数据参数
对预测结果进行精度分析，X0(m)为原始数列，为模型预测的数据列，ε(m)为残差数列，S1，S2分别为原始数据列和残差数据列的数理统计方差值。计算得：
原始数据平均值标准差S1＝15.81；
残差数据平均值标准差S2＝0.3363；
则指标C＝S2/S1＝0.021＜0.35，可见预测精度为好。按小误差指标概率计算得P远大于0.95，因此说明该预测精度为好。
对于无法及时现场挂片的地区，根据已有的试验数据，选取Q235和W450QN钢种第一年的腐蚀数据与中国腐蚀与防护学会在西沙海洋环境下的现场挂片数据进行对比，验证了预估模型的可靠性，如下表4所示。验证结果表明腐蚀预估模型在预估钢种在相关海域的腐蚀速率方面具有一定的可靠性。后期可通过不同的加权系数来进一步修正大气腐蚀性综合因子N，以实现运用对金属材料腐蚀的更精确预测。
表4腐蚀预估模型验证
钢种
实际数据(mm/a)
预估数据(mm/a)
误差(％)
Q235
0.087
0.070
19
W450QN
0.063
0.0464
26
由上述表4可知，本发明设计的预估模型能够较好的预估钢种在相关海域的腐蚀速率，误差在可控范围内，并且通过对腐蚀年数增加的腐蚀速率进行进一步加权系数的修正，后续预测值会更加准确。
以上实施例仅为最佳举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。除上述实施例外，本发明还有其他实施方式。凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围。
