面向高铁沿线设施装备运维安全的材料腐蚀大数据技术
2022-06-09 11:48:28 作者:马菱薇,张达威,程学群,杜翠薇,李晓刚 来源:高速铁路新材料 分享至:

材料腐蚀失效问题广泛存在于国民经济生产活动的各个领域,是导致工程设施装备服役失效和寿命缩短的主要因素之一。由腐蚀引发的化学物质泄漏严重污染水、大气和土壤资源,不但带来巨大的经济损失造成灾难性的安全事故和严重的人员伤亡,而且给社会造成的危害甚至超过各类自然灾害的总和[1]。2015年中国工程院启动了“我国腐蚀状况及控制战略研究”重大咨询项目,对我国基础设施、交通运输、能源、水环境、生产制造5大关键领域30多个重点行业的腐蚀状况、腐蚀成本及其防控措施开展了专题调查工作。调查结果显示2014年我国各行业腐蚀总成本约占当年GDP的3. 34%,总额超过2. 1万亿元人民币[2-3]。随着工业水平的不断发展,环境问题日益严峻,材料腐蚀失效问题将给工程设施装备长期安全服役带来全新的挑战。


铁路基础设施是现代化工业建设和经济发展的重要载体之一。铁路材料的可靠性、服役耐久性对于提升铁路设施运维安全、降低腐蚀成本具有重要的意义。我国高速铁路历经十余年的快速发展,截至2021 年底,全国铁路营运里程15万km,高速铁路运营里程达4万km,稳居世界第一。高铁技术与材料科学的迅速发展相互促进,高铁采用的材料不仅种类繁多,而且需求量巨大。


我国高铁分布广泛、纵横交错,覆盖了我国主要气候环境,高铁材料运行过程中经受不同跨域气候环境下的腐蚀与老化作用[4]。这些环境因素给高铁材料的环境适应性及耐久性带来了巨大的挑战和压力。为了保障高铁沿线设施装备的安全运行和经济收益,亟需开展针对我国不同服役环境下典型高铁材料的腐蚀行为规律研究,实现针对高铁沿线设施装备材料腐蚀性能的大数据监测,同时对我国高铁设施装备所处服役环境的腐蚀性进行分级分类,为高铁材料腐蚀、老化防护及维修提供指导,为合理选材选型和提高材料环境适应性设计提供科学依据,为高铁运维安全提供技术保障。


1 典型铁路材料的腐蚀行为


铁路系统基础设施按功能和维护职责主要分为工务、电务、站房和机车车辆等子系统。其中工务系统主要包括铁路线路及相关设备,工务段主要负责桥梁、隧道、涵洞等的维修和养护;电务系统包括供电、电气线路以及变轨和信号机的控制系统等。工务系统常见的腐蚀损伤多数是腐蚀疲劳开裂和腐蚀减薄;电务系统的腐蚀损伤主要是应力腐蚀损伤和电偶腐蚀;站房的腐蚀损伤主要是腐蚀减薄和焊缝处的点蚀;车辆的腐蚀损伤是腐蚀减薄和腐蚀穿孔[5]。在高原地区,紫外线辐射使路轨下橡胶垫板出现开裂现象、涂层老化严重;在多隧道地区,隧道漏水和隧道返碱还会加速金属件的腐蚀。


铁路工务系统的钢轨和扣件是易受到腐蚀损伤的部件,可能发生腐蚀疲劳断裂,一旦发生腐蚀疲劳断裂会直接导致火车脱轨,造成严重灾难[6]。目前影响钢轨腐蚀的主要因素是酸雨和铁路货车掉落的堆积物。大多数钢轨常年暴露在大气雨水环境下,特别是处于工业污染酸雨等环境条件下的钢轨和扣件,其大气腐蚀更为严重[7-8]。酸雨腐蚀不仅易导致钢轨和扣件诱发局部腐蚀和腐蚀断裂,而且会在钢轨表面产生较厚锈层,后者将严重影响钢轨与车轮之间的电导通,影响铁路监控系统的有效性和准确性。


在铁路工务系统中,除了钢轨和扣件外,桥梁、隧道和护坡等设施的腐蚀问题更为严峻。以大型桥梁为例,影响桥梁的腐蚀因素有很多,主要有温度、湿度以及大气中SO2的含量和酸雨等,通常情况下产生的腐蚀破坏有均匀腐蚀、局部腐蚀和腐蚀断裂3种。均匀腐蚀普遍发生在钢结构表面,均匀腐蚀余量选择不当或者均匀腐蚀速率测定不准确均会导致重大工程结构提前报废甚至发生垮塌。目前尚缺乏对其各部分腐蚀速率的准确观测数据。桥梁结构局部腐蚀(如点蚀和缝隙腐蚀)的产生一般是由于氯离子等腐蚀性介质的积聚和局部自催化微环境的作用导致[9-10],其发生具有隐蔽性,如发现不及时或设计运维过程中对腐蚀类型调研不充分,则可能引发灾难性后果。如某斜拉桥于1988年12月建成,1995年1根钢索上段突然断裂,经分析其断裂主要是由氯离子点蚀造成[3]。同时,工业大气环境含有较多SO2等有害气体,其在隧道等相对密闭的空间内难以消散会导致隧道区域金属材料的严重腐蚀[11]。


铁路电务系统也常发生腐蚀失效问题,其腐蚀问题主要包括铝合金定位装置的腐蚀、磨损,不锈钢紧固件的锈蚀、断裂,异种金属偶接结构的电偶腐蚀和缝隙腐蚀等[12]。上述腐蚀问题,可能导致动力线掉线和信号故障,从而引发次生事故灾害。


近年来铁路站房的腐蚀问题也比较突出,大型站房雨棚一般采用铰接或焊接骨架结构,目前雨棚钢结构整体涂层失效、腐蚀的情况非常普遍。其后果是承力的铰接或焊接部位暴露在腐蚀环境下,导致雨棚自然垮塌或因自然灾害诱发垮塌事故。由于站房是乘客乘车的集中场所,腐蚀事故后果非常严重,风险等级也较高。


此外,在紫外线充足的室外环境,高分子材料老化问题也特别突出[13-14]。一方面是钢轨下减振橡胶垫板的开裂和掉块现象,这会导致其减振效果大幅降低或丧失,将加剧钢轨与轮毂的接触腐蚀疲劳以及钢轨扣件的腐蚀疲劳问题。另一方面是铁路供电系统高分子绝缘子的辐照老化问题,其老化可能导致绝缘子绝缘性能降低,造成闪络事故。或者强度下降,导致绝缘子断裂引发掉线事故。用于高速铁路建设的伸缩缝密封胶也会受到紫外线辐射以及高温与碱性环境相结合的影响,随着作业时间的增加,在紫外线作用下伸缩缝中的密封材料会发生老化并逐渐出现裂缝,导致雨水通过裂缝渗入路基床上层,造成路基床上层在高速列车的冲击力作用下支撑能力恶化[15]。


2 腐蚀大数据监测技术


对材料腐蚀老化行为和长期演化规律的系统研究是建立工程结构可靠性评价和耐久性设计,以及发展耐腐蚀、长寿命、高性能工程材料的必要基础。研究表明材料长周期服役时的腐蚀行为三分之二取决于服役环境、三分之一取决于材料成分等因素影响[16]。传统的腐蚀数据观测与积累普遍采用长周期挂片或实物失效分析的方法,其周期长、工作量大、数据量分散,获取数据的效率极低,数据在时间和空间上都具有碎片化的特点,还存在数据积累过程中多种环境因素耦合不稳定等缺点。此外,以挂片试验积累数据评价环境腐蚀性,往往由于数据积累周期长而具有一定的滞后性,并不能及时有效地反映环境腐蚀性的变化及其对材料构件服役行为的复杂影响规律,造成较大的数据误差。因此,通过基于多传感器的物联网技术,实时动态采集材料腐蚀及环境参数数据,对了解材料腐蚀行为和过程机理等具有重要意义。采用腐蚀大数据联网观测法能够同步获取多元环境-腐蚀规律数据,短期观测即可甄别主要环境因素,结合现场挂片标定测试,可以实现腐蚀规律的定量快速评估[17]。研发腐蚀大数据监测技术并实现联网观测,系统开展高铁设施装备材料腐蚀老化失效行为的大数据采集、快速分析诊断和智能评价预测等相关研究工作具有重要意义。


随着物联网及无线通信技术的发展,各种基于先进多传感器的高通量腐蚀大数据采集技术发展迅速,比如大气腐蚀监测仪(ACM)作为一种先进的腐蚀数据积累技术,可通过对大气薄液膜下传感器探头表面腐蚀电流、电阻或阻抗等信息的监测,反映探头所处环境腐蚀性的实时变化,具有灵敏度高、机动性强等优点[17-18]。除腐蚀数据以外,大多数ACM也配备了对温度、湿度等基本环境参量的实时监测能力,有助于解析环境腐蚀性的变化规律[19-20]。泰国国家金属材料技术中心与日本国家材料科学与技术研究所联合,在泰国的春武里府沿海、北揽府新国际机场和曼谷市区进行了短期ACM监测和碳钢挂片的同步试验,二者结果具有较好的一致性。ACM有潜力替代传统挂片试验,简捷而快速地评价大气环境腐蚀性,特别适用于铁路系统大地域、线路复杂、环境多样状况下的腐蚀观测及数据自动采集,满足重大工程腐蚀防控对相关关键数据的紧迫需求。

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图1 国家材料腐蚀与防护科学数据中心研发和应用的环境腐蚀传感器


近年来我国材料腐蚀数据共享和大数据技术领域取得很大的进展,2015 年《Nature》发表题为“Sharecorrosion data”的论文[21],在国际上率先提出了“腐蚀大数据”的原创性学术概念以及集成数据高通量采集入库、分析挖掘、建模仿真、共享应用在内的材料腐蚀信息学理论体系,为材料腐蚀大数据技术的发展奠定了基础。在高通量腐蚀数据与环境数据积累方面,国家材料腐蚀与防护科学数据中心开发了基于电偶电流、电阻等微型电化学探针和多环境因素传感器的系列化环境腐蚀高通量实时采集技术,见图1。结合先进物联网传输技术,建立了材料全寿命周期环境腐蚀试验大数据采集体系,可在典型的自然环境或工业环境中进行环境及腐蚀数据的高通量测试和在线采集[22-23]。材料腐蚀大数据已经逐渐形成了包括多源异构腐蚀数据的高通量采集、多维智能关联数据库建设、腐蚀大数据挖掘建模与可视化、腐蚀大数据共享与物联网平台建设等方面的完善研究体系,为未来材料腐蚀学科的发展趋势指明了发展方向[17-21]。国家材料腐蚀与防护科学数据中心所研发的腐蚀大数据采集体系已陆续应用于国内多个国家野外科学观测研究站点,监测材料涵盖桥梁钢、桥梁耐候钢等黑色金属以及锌等有色金属,监测环境覆盖干热、湿热、沿海、内陆等典型应用环境,监测环境因素包含温度、湿度、SO2、H2S、PM2. 5、凝露等环境因子。2020年,为了监控和了解桥梁用耐候钢在川藏铁路沿线地区的自然环境腐蚀行为,中国铁道科学研究院集团有限公司和北京科技大学的腐蚀与防护团队在雅砻江大桥、列衣大桥、金沙江大桥和拉林藏木大桥等拟建或在建桥址进行耐候钢投样挂片,并同步收集温、湿度数据和腐蚀数据。此外,还开发了无线远程实时动态传输系统,实现环境因素与材料腐蚀数据相融合,并通过物联网技术实现数据实时入网入库,形成了整套适用于材料环境腐蚀研究的数据高通量采集体系,满足了原位获得腐蚀数据的海量性、实时性与复杂性需求,为探寻材料腐蚀过程的可靠性提供了数据基础。


3 腐蚀大数据预测技术


利用我国长期开展的自然环境腐蚀野外挂片试验和大数据监测试验所积累的海量多源异构腐蚀数据资源[24],我国学者进一步开展了针对大气、土壤、海水环境参数与腐蚀速率等数据的挖掘建模研究[25-27],重点关注了环境影响参量、高效筛选降维与腐蚀性能预测数据相关机器学习优化算法的研究。例如,在腐蚀数据挖掘方法研究方面,北京科技大学研究团队针对碳钢等材料在我国典型大气环境的腐蚀数据集,提出了多项式拟合投影寻踪回归、主成分分析与Hermite多项式投影寻踪回归的结合算法等有效的腐蚀数据挖掘算法,如图2所示[18]。在腐蚀数据建模仿真技术研究方面,提出了基于支持向量机的非线性组合预测模型、非等间距GM(1,1)模型等精度高且泛化性能好的腐蚀预测模型[28]。通过神经网络、小脑模型、决策树模型、支持向量回归、灰色预测、遗传算法、随机森林等数据挖掘方法的优化与集成,建立材料成分-环境参数-腐蚀速率之间的机器学习模型,开展了面向复杂多变服役环境材料腐蚀行为与寿命的预测研究[29-33],相关研究已在电力输送、海洋工程、石油化工、交通运输等重点领域得到初步应用,实现在复杂自然环境下的快速选材与腐蚀寿命评估。

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图2 腐蚀数据挖掘算法[18]


4 腐蚀大数据共享平台


国家材料腐蚀与防护科学数据中心在其门户网站上呈现腐蚀监测大数据,用户通过网页即可实时浏览监测站点数据采集状况,系统分为传感器、数据采集终端及云平台3大部分[18,34]。传感器可以实时监测安装所在位置环境的材料瞬态腐蚀速率和累计腐蚀增量,温度、湿度、压力(可选)等环境参数和腐蚀数据同步采集和显示。数据采集终端通过物联网通信技术与云数据平台连接,将传感器获取的原始数据实时采集传输至云端。原始数据经处理后存储至云平台,并经过可视化处理形成材料腐蚀速率-温湿度等环境因子变化曲线、材料累计腐蚀量曲线以及材料腐蚀时钟图(图3),通过材料腐蚀速率-温湿度等环境因子变化曲线可较为直观地看出材料腐蚀速率与环境因子的耦合相关性;通过材料累计腐蚀量曲线可以对不同材料的腐蚀速率进行精准甄别,同时也可对不同站点的腐蚀速率进行比较分析;通过腐蚀时钟图可以直观地观察腐蚀发生的时间,也可以快速地发现传感器自安装以来任意时刻腐蚀速率的变化。同时云平台具有设备管理、项目管理等功能,方便数据及功能的开放共享。


面对重点行业和重大装备多元化应用场景的需求,通过材料腐蚀数据分析挖掘技术与腐蚀传感器技术和物联网技术的集成,以及材料腐蚀数据分析挖掘可视化技术的研发,将实现物理空间与数据空间的交互与融合,为耐蚀材料与防护技术研发、装备设施服役安全维护等构建新型智能研发与共享应用平台。有效关联和整合包括材料、结构、环境、服役性能数据以及图片、案例资料等多源异构数据资源,理清装备发展过程中所面临的环境适应性及服役安全等重大材料科学问题。构建具有查询、反馈、分析、预测不同功能模块的装备设施服役安全监测评估大数据系统,编制产品标准和应用设计规范,构建装备设施可靠性、耐久性的全面保障体系。

图3 野外试验站点及可视化时钟图[26]


5 结束语


材料腐蚀或老化行为与其服役环境密切相关,并决定了工程结构的可靠性和寿命。高铁材料运行地形复杂、气候多样,不但受高温、高湿、高盐等严酷环境的影响,还受到高铁列车运行时带来的振动、疲劳、气流、电流等因素的影响,多因素耦合作用不仅会导致高铁工程材料和结构腐蚀异常严重,而且其地域分布规律复杂,难以简单判别和预测,必须经过充分科学的腐蚀调查与现场观测才能获得充分系统的认知。因此,开展面向高铁沿线设施装备运维安全的材料腐蚀大数据监测和预测技术,在高铁运行重点区段的路基、轨道、桥梁、隧道等位置,系统布局材料服役大数据传感器,对关键设施与装备腐蚀磨损、疲劳振动、位移变形等服役失效状态及其所处服役环境状态进行实时动态监测和高通量数据采集,形成高铁设施与装备服役损伤智能监测物联网,研究高铁工程装备材料腐蚀失效机理和环境适应性规律,理清复杂服役条件下金属、混凝土、高分子及涂镀层材料的腐蚀、老化、磨损和疲劳等破坏机理及性能退变规律及其与地质、气候环境主要影响因素之间的关系,建立高铁材料腐蚀数据库和共享服务平台,以指导国家重大工程建设中耐腐蚀材料和防护技术的设计与应用,促进基础设施和重大工程长寿命安全运行等系列工作,具有重要意义。参考文献:

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