目錄
《材料腐蝕叢書》序
前言
第1章 鋼鐵材料及其腐蝕理論 1
1.1 鋼鐵簡史：起源于宇宙，升華于人類 2
1.1.1 天堂神鐵 2
1.1.2 鐵匠問世 3
1.1.3 歐洲科技革命催生近代鋼鐵工業(yè) 4
1.1.4 美國、蘇聯、日本和中國對現代鋼鐵工業(yè)的貢獻 5
1.1.5 回歸鋼鐵之王—中國 6
1.2 鋼鐵材料分類及其性能 8
1.3 鋼鐵材料腐蝕的自然屬性與理論體系 9
1.4 腐蝕評價方法 11
1.4.1 重量法 12
1.4.2 深度法 12
1.4.3 電流法 13
1.5 本章小結 18
第2章 傳統(tǒng)結構鋼耐蝕性設計與實現 19
2.1 材料設計與制備 19
2.2 材料設計與試驗方法 20
2.3 試驗結果 20
2.4 分析與討論 30
2.5 本章小結 32
第3章 材料腐蝕大數據概念與技術基礎 34
3.1 大數據技術發(fā)展背景 35
3.2 腐蝕大數據概念與特點 37
3.2.1 數據量大 38
3.2.2 高速度 39
3.2.3 多品種 39
3.2.4 價值 39
3.2.5 準確性 39
3.2.6 波動性 40
3.2.7 可視化 40
3.3 腐蝕數據在線監(jiān)測技術 40
3.3.1 電阻探針監(jiān)測技術 40
3.3.2 交流阻抗技術 41
3.3.3 雙電極型大氣腐蝕監(jiān)測儀 42
3.3.4 石英晶體微天平技術 43
3.3.5 超聲波測厚與超聲導波探傷技術 44
3.4 腐蝕大數據分析與挖掘 45
3.4.1 多元線性回歸 45
3.4.2 人工神經網絡 46
3.4.3 支持向量機和支持向量回歸 46
3.4.4 馬爾可夫鏈 47
3.4.5 蒙特卡羅方法 47
3.4.6 灰色系統(tǒng)理論 47
3.4.7 貝葉斯信念網絡 48
3.4.8 隨機森林 48
3.5 本章小結 49
第4章 大氣環(huán)境結構鋼腐蝕大數據數據系統(tǒng)的設計與數據分析 50
4.1 新型腐蝕大數據傳感器設計 51
4.2 新型腐蝕連續(xù)監(jiān)測傳感器標準化 52
4.3 大氣腐蝕大數據系統(tǒng)硬件和軟件技術 58
4.4 腐蝕大數據的可視化 61
4.4.1 累計腐蝕電量法 61
4.4.2 腐蝕大數據時鐘圖法 62
4.4.3 F指數法 62
4.5 本章小結 63
第5章 大氣環(huán)境結構鋼腐蝕大數據采集系統(tǒng)的可靠性 65
5.1 試驗材料與方法 65
5.2 試驗結果與討論 67
5.3 本章小結 76
第6章 結構鋼環(huán)境腐蝕聯網觀測 77
6.1 結構鋼大氣腐蝕聯網觀測 77
6.1.1 試驗材料 77
6.1.2 腐蝕連續(xù)監(jiān)測技術 77
6.1.3 暴露測試環(huán)境 78
6.2 試驗結果與討論 79
6.2.1 腐蝕初期連續(xù)監(jiān)測結果 79
6.2.2 溫度和相對濕度對腐蝕的影響 80
6.2.3 降雨對腐蝕的影響 82
6.2.4 機器學習分析大氣污染物對腐蝕的影響 84
6.2.5 機器學習分析銹層生長對腐蝕的影響 87
6.3 室內外腐蝕因子作用規(guī)律的相關性討論 88
6.4 結構鋼戶外腐蝕初期預測模型 88
6.5 本章小結 93
第7章 Cr對低合金鋼耐蝕性影響的大數據動態(tài)監(jiān)測與評價 95
7.1 材料設計及野外暴曬試驗 96
7.2 Cr元素對結構鋼腐蝕過程影響的大數據分析 98
7.3 Cr對耐蝕結構鋼銹層演變機制的影響 110
7.4 含Cr結構鋼耐蝕性演變的大數據評價 112
7.5 本章小結 114
第8章 Mo和Sn對低合金鋼耐蝕性影響的大數據動態(tài)監(jiān)測與評價 116
8.1 材料設計及野外暴曬試驗 117
8.2 Mo及Sn元素對含Cr低合金結構鋼腐蝕影響的大數據分析 117
8.3 Mo和Sn元素對腐蝕過程影響的機理分析 131
8.4 Mo與Sn對含Cr低合金結構鋼耐蝕性演變的大數據評價 133
8.5 本章小結 135
第9章 Sn和Sb對低合金鋼耐蝕性影響的大數據動態(tài)監(jiān)測與評價 137
9.1 材料設計與野外暴曬試驗 137
9.2 Sn與Sb元素對含Cr低合金結構鋼腐蝕影響的大數據分析 138
9.3 基于隨機森林模型的大氣腐蝕影響因素預測 141
9.4 室內模擬實驗結果與分析 145
9.5 本章小結 148
第10章 低合金結構鋼耐蝕成分設計的機器學習模型與方法 149
10.1 機器學習模型建立 149
10.2 驗證試驗方法 152
10.3 試驗結果與討論 153
10.4 驗證試驗的結果分析 159
10.5 本章小結 165
第11章 高強低合金鋼應力腐蝕的大數據動態(tài)監(jiān)測與評價 166
11.1 材料設計與應力腐蝕大數據采集 167
11.2 機器學習模型建立 169
11.3 野外暴曬驗證試驗 171
11.4 室內外試驗相關性分析 176
11.5 本章小結 178
第12章 晶粒度對低合金鋼耐蝕性影響的大數據動態(tài)監(jiān)測與評價 180
12.1 材料設計與制備 181
12.2 腐蝕大數據傳感器制備及數據采集 182
12.3 試驗結果 182
12.4 分析與討論 198
12.5 本章小結 203
第13章 M-A組織對結構鋼耐蝕性影響的大數據動態(tài)監(jiān)測與評價 204
13.1 材料設計與制備 205
13.2 腐蝕大數據傳感器制備及數據采集 206
13.3 試驗結果 207
13.4 分析與討論 214
13.5 本章小結 215
第14章 焊接組織對低合金鋼耐蝕性影響的大數據動態(tài)監(jiān)測與評價 217
14.1 材料設計與制備 217
14.2 腐蝕大數據傳感器制備及數據采集 219
14.3 試驗結果 219
14.4 分析與討論 225
14.5 本章小結 234
第15章 結構鋼耐蝕性動態(tài)演化大模型與耐蝕新鋼種開發(fā) 236
15.1 模型及方法 236
15.1.1 人工神經網絡模型 237
15.1.2 支持向量機模型 237
15.1.3 隨機森林模型 238
15.1.4 深度學習模型 239
15.2 基于機器學習的環(huán)境因素與腐蝕關系挖掘 240
15.3 基于機器學習的微合金成分、微觀結構因素與腐蝕速率關系挖掘 244
15.4 數智驅動耐蝕結構鋼設計與智慧鋼鐵材料 254
15.5 本章小結 256
參考文獻 257