基于改进GRA-KPCA模型的装备大气腐蚀因素分析

部署在东南沿海及南海岛礁上的装备服役环境恶劣、腐蚀问题严重[1],终年高温、降雨充沛、盐雾浓度高是该区域环境的主要特点[2]。在诸多环境因素耦合作用下,使装备在使用过程中出现锈蚀、霉变等质量问题,严重影响和降低了装备性能指标及作战效能。因此,研究海洋大气环境因素对装备腐蚀的影响,分析装备大气腐蚀主要影响因素,对于针对性预防装备腐蚀问题的发生具有重要意义。

目前,关于环境因素对装备腐蚀影响的研究大致分为2类。

一类是基于环境因子定性分析装备在全寿命周期内海洋大气环境对装备腐蚀的影响。文献[3]通过分析南海岛礁地区环境特点,分析了装备设施腐蚀现状并进行腐蚀原因初探,提出了加强腐蚀控制策略。文献[4]通过综述国内外岛屿腐蚀研究现状,分析了不同状态下装备腐蚀情况及影响因素,并提出装备防腐对策。文献[5]分析了海洋大气环境下装备腐蚀影响因素和主要腐蚀形式,阐述了国内装备防腐蚀技术应用现状。这类研究方法多为研究论述和定性分析,研究人员依靠自身多年工作经验,基于环境气候特点和腐蚀宏观层面的关联分析,没有充分结合装备实际腐蚀数据或实验数据。

另一类是通过特定大气腐蚀实验方法研究不同环境因素对装备腐蚀过程的影响。大气腐蚀实验主要有自然暴露实验和实验室模拟加速实验2种。文献[6]根据装备作战环境特点,提出装备防腐蚀涂层性能要求和涂料选用设计方案,并开展了自然环境跟踪试验。文献[7]研究了多种环境因素对装备腐蚀的影响,并作为评价不同基地环境严酷度等级的指标。文献[8]介绍了盐雾试验的方法及盐雾腐蚀危害,设计了装备金属材料在盐雾环境下的加速腐蚀试验,为加强装备防腐蚀设计提供技术支持。这类研究实验虽然能真实、客观评估装备在大气环境下的腐蚀行为,但自然暴露实验存在各种影响因素不可控、测试周期长等问题,实验室模拟加速实验存在经济投入高、实验设计考虑不够全面等问题,对于综合分析各类环境因素对腐蚀的影响并提取主要特征因素效果不佳,无法全面、真实反映装备大气腐蚀中环境因素之间的复杂机理和耦合作用。

针对装备腐蚀数据利用率不高和装备海洋大气腐蚀主要影响因素难以确定的问题,本文在分析装备服役环境特点的基础上,阐述主要腐蚀影响因素及影响效果,建立大气腐蚀指标体系,引入灰色关联分析法和核主成分分析法,构建腐蚀因素分析模型,采用GRA定性分析海洋环境因素与装备腐蚀之间的关联程度,进行第一次指标筛选,再利用KPCA提取影响装备腐蚀的主要因素并构建腐蚀指标体系。

1 装备腐蚀问题分析

持续高温、高湿、高盐雾和霉菌的综合应力作用是海洋大气环境腐蚀的主要特征,我国南海岛礁处于亚热带海洋性气候区,高温、高湿、高盐雾和日照强烈为该区域主要环境特点,装备在沿海地区及南海岛礁上面临着恶劣的大气腐蚀环境考验。根据万宁站大气试验站数据[9],南海岛礁年平均气温达28～30 ℃。夏季极端最高气温达60 ℃;年降水量2 800 mm以上;年平均相对湿度为84%,最大为98%,最小为50%;全年平均相对湿度在金属腐蚀临界湿度的70%以上,属于ISO等级中的τ4等级。光照充足,年日照时数为2 600 h左右。空气中盐雾浓度高,含量为0.3～1.5 mg/m3,Cl-沉积速率达110 mg/(m2·d)。沿海/内陆大气环境对比情况如表1所示[10]。

在严酷的大气腐蚀环境下,装备面临着严重的腐蚀挑战,装备金属材料容易出现点蚀、晶间腐蚀、电偶腐蚀等环境损伤行为。这些腐蚀行为导致装备关键零部件损坏、机械强度降低、服役寿命缩短等,严重制约了装备作战性能发挥。为科学掌握装备腐蚀规律,有效控制装备腐蚀情况,必须对装备腐蚀速率实现精确预测。目前,装备海洋大气腐蚀主要影响因素难以确定,多因素输入导致预测模型运算速率慢、预测精度低,因此,分析并查找出影响装备腐蚀的主要环境因素,对于提高装备预测准确度并科学制定防腐蚀措施至关重要。

2 腐蚀指标体系初建

2.1 指标选取原则

在严酷的海洋大气环境下,影响装备腐蚀的因素繁多,并且这些因素彼此间有复杂的关系,为了保证腐蚀指标体系建立的科学性和合理性,应遵循简洁、完整及可操作性等原则,确保选取的指标是影响装备腐蚀的关键性因素。

装备腐蚀因素指标体系是相互独立又互相作用的有机整体,在全面反映装备腐蚀情况的同时,还要把关键部分凸显出来。

对于腐蚀因素指标的选取,既要充分考虑理论研究结论,同时也不能忽略部队装备维护保障实际情况,使得选取的数据既能反映装备腐蚀情况,也方便部队在后续实际工作中的获取和操作。

针对影响装备腐蚀因素繁多且结构层次复杂的问题,可综合运用多种分析方法,提取出主要的影响因素,筛除影响因子较小的因素,保证研究的可延续性和易操作性。

对于腐蚀因素指标的选取,应该通过相关理论研究和实践分析来确定,减少人为假设的影响,量化方法的选取应紧密围绕海洋大气环境下装备腐蚀的特点,用严谨细致的科学态度进行研究分析。

2.2 腐蚀因素分析

装备大气腐蚀过程中受温度、相对湿度、大气污染物、日照、风速等多种环境因素的影响。这些影响因素交互作用,并以复杂的机制影响大气腐蚀过程。

相对湿度是影响装备大气腐蚀中最复杂、关键的环境因素之一,相对湿度增加会加速装备大气腐蚀进程,不同金属腐蚀相对湿度临界值如表2[2],当相对湿度超过临界相对湿度后,腐蚀速率急速上升。装备大气腐蚀是电化学反应,其速率主要取决于金属材料表面电解液膜的厚度。在南海岛礁大气环境中,大气相对湿度较高,装备表面极易形成较厚的薄液膜,因此,装备在岛礁环境下的腐蚀情况较内陆更加恶劣。

目前研究认为温度对材料腐蚀速率的影响主要分为2个方面。一方面,温度的增加会加快电化学反应中离子间的运动过程,使得腐蚀速率加快,根据Arrhenius方程,当温度升高2 K时,腐蚀速率最高可增加15%[12];另一方面,温度上升较高会使得材料表面薄液膜存在时间变短,减少了电化学反应时间,从而减慢了腐蚀进程[13]。因此必须综合分析相对湿度与温度之间的耦合作用。

南海岛礁盐雾浓度高,盐雾中富含氯化钠、硫酸镁等盐类物质,成分如表3所示[14]。Cl-的沉积可以显著加快金属材料的腐蚀速率。一方面,这些物质中的Cl-会溶解于薄液膜中,增加湿润时间,另一方面,Cl-还会吸附在金属材料表面,破坏氧化膜而加速金属材料的腐蚀反应[15]。

2.3 腐蚀指标初建

装备大气腐蚀是一个复杂的过程,受到温度、相对湿度、盐雾浓度和大气污染物等多种环境因素的耦合作用,多种非恒定的影响因素相互依赖并随着时间推移不断变化,以复杂的机理影响装备大气腐蚀过程。综合分析后,将影响装备腐蚀的因素初步构建腐蚀指标体系,如图1所示。

3 腐蚀指标体系优化

3.1 GRA-KPCA腐蚀因素分析模型建立

3.1.1 EWM-GRA模型构建

灰色关联分析[16]是通过定量描述和比较多种灰色因素的变化趋势作分析,对样本量的多少与样本规律程度大小要求不高,并且不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况,非常适合动态历程分析。采用完全根据指标所含信息量来确定指标权重的熵权法(EWM)改进GRA,可以使分析结果更具备客观公正性。运用EWM-GRA分析装备腐蚀情况与影响因素之间的相关性时,通过计算腐蚀速率序列和各腐蚀影响因素序列间的灰色关联度大小来判断其相关性程度,数值越大表明两者相关性越强[17]。计算分析步骤如下:

1) 构建腐蚀数据矩阵。根据建立的装备大气腐蚀影响因素指标体系,设有m个影响因素的n组腐蚀数据序列所构成的矩阵为

2) 确定参考数据列。在进行关联度分析前,需要先确定参考数据序列。取矩阵X中每一行的最大值,即为各腐蚀因素在指标体系内的最大值,即:

设定参考数据列为:

3) 计算关联系数。

式(4)中:δ为分辨系数,δ∈(0,1],通常取0.5。

4) EWM计算权重。根据信息熵的定义计算各腐蚀影响因素差异度hj:

式(5)中:

为各腐蚀因素无量纲化后的值,各指标的信息熵为E1,E2,…,Em,第j个影响因素的客观权重为

5) 计算加权灰色关联度值。分别计算各比较序列影响因素指标与参考序列的关联系数均值:

式(6)中: wk为权重。文中采用EWM赋予各腐蚀影响因素客观权重,确保关联度计算结果的客观准确性。

6) 关联度排序及关联规则提取。将按照灰色关联值的大小对各腐蚀影响因素进行排序。关联数值越大,表明装备腐蚀速率受该因素影响越大,从而定性分析不同环境因素对装备腐蚀的影响。通常根据关联度绝对值大小将相关性强度分为5个等级[18],如表4所示。

3.1.2 KPCA腐蚀因素分析模型构建

主成分分析法(principal component analysis,PCA)是一种多变量统计分析的特征提取方法0,KPCA是PCA的非线性扩展,其通过核函数将原始数据向高维空间的映射处理,解决了PCA在处理非线性数据时的缺陷,更加适合处理非线性特征腐蚀影响因素数据。本文采用KPCA对腐蚀指标体系内的影响因素进行非线性特征提取,其原理如图2所示。

使用KPCA对初级装备结构件腐蚀指标体系内的腐蚀影响因素进行主因素分析的主要过程:

1) KPCA采用非线性映射方法,将影响装备腐蚀的样本数据进行标准化处理后的矩阵Xn×m,映射到高维特征空间RF,具体映射过程为

式(8)中:xi、xj为收集的腐蚀样本数据,K(xi,xj)为核函数,本文选取高斯核为核函数, φ为映射函数。

2) 对腐蚀数据进行处理,令

得到协方差矩阵为

3) 对C中数据处理后可得

式(10)中: λ为特征值; η为特征向量。

4) 在式(3)两同乘以φ(Xk),得到

5) 由式

求得降序排列m个特征值λm(m=1,2,…,m)和其对应的特征向量ηm(m=1,2,…,m),满足贡献率≥85%,可确定主成分个数。定义前P个主成分的累计贡献率为

最后,以提取的核主成分优化影响装备腐蚀的指标体系。

3.2 示例分析

本文研究数据来源于中国腐蚀与防护网公布的黑色金属大气腐蚀速率数据库,根据2.3节建立的腐蚀指标体系,选取温度、相对湿度、光照时间、含盐量、降水量、pH值、风速等环境因素作为特征变量;数据样本标签变量为金属腐蚀速率,如表5所示。

注:X1为平均温度(℃),X2为相对湿度(%),X3为月降水量(mm),X4为光照时间(h),X5为Cl-含量,X6为pH值,X7为风速(m·s-1),X8为气压(hPa),X9为H2S含量,X10为NO2含量,X11为NH3含量。

3.2.1 基于EWM-GRA的指标关联度分析

根据2.3节建立的腐蚀指标体系,使用EWM-GRA模型对指标体系的腐蚀影响因素进行关联度排序的流程如图3所示。

通过对50组腐蚀速率及影响因素数据的分析,使用熵权法计算得到每个因素的权重如图4所示,将求得的客观权重赋予灰色关联,关联度排序如图5所示。

通过EWM-GRA模型的计算与分析,得出影响装备腐蚀的环境因素指标的关联度大小依次为:平均相对湿度(0.96)>光照时间(0.92)>平均温度(0.9)>降水量(0.85)>pH值(0.81)>平均风速(0.78)>连续法H2S(0.72)>连续法NO2(0.68)>连续法Cl-浓度(0.63)>大气气压(0.58)>连续法NH3(0.53)。根据图6和上述排序可以看出,海洋大气环境下对装备腐蚀影响较大的环境因素主要为物理特性因素,其中,平均相对湿度对腐蚀影响的相关程度最大,关联度值为0.96,光照时间、平均温度、降水量、PH值与装备腐蚀具有极强相关性,平均风速、大气污染物与之具有强相关性。

3.1.2 基于KPCA的腐蚀因素分析

根据2.3节建立的腐蚀指标体系,使用KPCA模型对影响装备腐蚀的因素进行主因素提取,并选取高斯径向基函数作为核函数,具体过程如图6所示。

利用Matlab软件进行KPCA模型程序编写,经模型处理后的各腐蚀影响因素的贡献率和累计贡献率如图7所示。从图中可以看出,经KPCA处理得到的第一个影响因素即平均相对湿度的个体贡献率已覆盖原始数据51.11%的信息,前5项的累计贡献率达到85.03%,达到较好的降维处理效果,同时,通过与EWM-GRA模型计算分析结果对比,发现2种模型处理腐蚀影响因素的结果高度吻合,平均相对湿度、光照时间、平均温度、降水量和pH值为海洋大气环境下装备腐蚀的主要影响因素。

4 结论

1) 初步构建了海洋大气环境下金属装备腐蚀影响因素体系;

2) 建立了装备腐蚀影响因素分析的熵权灰色关联法EWM-GRA模型和核主成分分析法KPCA模型,从定性和定量2个层面分析了海洋大气环境下金属装备腐蚀的主要影响因素;

3) 平均相对湿度对腐蚀影响的相关程度最大,关联度值为0.96,光照时间、平均温度、降水量、pH值与装备腐蚀具有极强相关性,平均风速、大气污染物与之具有强相关性;

4) 平均相对湿度、光照时间、平均温度、降水量和pH值为海洋大气环境下装备腐蚀的主要影响因素,第一影响因素即平均相对湿度的个体贡献率覆盖了原始数据的51.11%,前5项的累计贡献率达到85.03%。本文中提出的方法能够充分挖掘装备腐蚀数据,提高数据利用率,对于针对性预防装备腐蚀问题发生和装备环境适应性研究有重要参考价值。

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