腐蚀大数据技术重塑新材料研发、防护新未来
2025-10-30 14:59:47 作者:李众,张晓虎等 来源:科技导报 分享至:

 

 

 

材料作为装备和设施的基本构成部分,在服役时最主要的失效模式之一就是腐蚀。腐蚀是指材料在自然环境或人为因素的作用下,通过化学、电化学或物理反应,导致其结构、性能和外观的退化过程。从化工、石油、电力等重工业领域,到食品加工、造纸、纺织等轻工业范畴,乃至航空航天、海洋工程等高端科技行业,腐蚀现象广泛存在且危害巨大。因此,对材料的腐蚀现象进行有效的监测、预警,从而防止事故发生,显得尤为迫切

中国材料腐蚀研究已历经60余年的发展和积累。进入21世纪后,材料腐蚀研究平台在2011年成功通过科技部和财政部的认定,成为全球开放的公益性试验研究基地,建设成为了由30个国家野外试验站和1个平台中心组成的国家级自然环境腐蚀野外试验新平台。通过长期的野外腐蚀试验和观测,27个国家野外站及“一带一路”沿线150余个典型材料服役环境总计超过2000万条数据,持续开展5大类800余种材料、最长达35年的材料腐蚀数据积累,基本支撑了国家建设的需要(图1)。

图1 腐蚀大数据技术发展历程

长期以来,传统腐蚀监测方法在应对腐蚀问题中发挥了一定作用,但随着工业生产规模的不断扩大与环境复杂性的提升,其局限性日益凸显。为突破传统腐蚀监测技术的瓶颈,满足各行业对腐蚀精准监测与防控的迫切需求,腐蚀大数据技术应运而生。

2015年,中国学者在Nature发表文章,首次提出材料腐蚀大数据概念及理论框架,为全球材料腐蚀学科迈入大数据时代奠定了理论基石。随着材料腐蚀大数据理论的深入发展,材料腐蚀科研模式逐渐从依赖个人经验向依托大数据的科研第4范式转变,国家材料腐蚀与防护科学数据中心在这一过程中发挥了关键作用,其历经国家科委腐蚀学科组时期、全国腐蚀网站建设时期等多个发展阶段,逐步构建起完善的数据管理与应用体系。通过自主研发技术并不断更新迭代,自行积累数据且不断整理深化,中国已逐步成为全球材料腐蚀研究的重要参与者,为全球材料腐蚀与防护领域提供了强有力的数据支持和理论指导。

在此背景下,深入开展腐蚀大数据技术相关研究,对于提升各行业腐蚀防护水平,保障设备安全稳定运行,降低经济损失与环境风险,具有重要的现实意义与应用价值。

01
理论与技术创新

腐蚀大数据技术是指通过对先进的传感器、监测设备和信息技术进行系统性整合后,收集与腐蚀相关的多维度、高通量数据并进行整合、识别、清洗、分析、建模、预测等处理的新技术。腐蚀大数据具有多源异构性、动态性和复杂性等特点,能够有效监控腐蚀过程的演变趋势,并对潜在的腐蚀风险进行预测,为决策提供科学依据。如图2所示,材料腐蚀大数据由以下4个部分组成: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,并在此基础上,实现腐蚀大数据挖掘建模与可视化,最终实现腐蚀大数据共享与物联网平台建设。

图2 腐蚀大数据的4个主要组成部分

国家材料腐蚀与防护科学数据中心的研究致力于为10大行业(石油、化工、电力、建筑、交通、航空、航天、钢铁、冶金、船舶)研发36种腐蚀监测传感器应用技术,如图3所示。通过采用多种探针技术(如电化学探针、电磁探针、光学探针等),结合传感器网络和智能化数据采集系统,可以实现对不同材料在复杂环境下的实时监测。

图3 36种腐蚀检测传感器应用技术


1.1 多源异构腐蚀数据的高通量采集



腐蚀是材料在环境因素作用下逐渐退化的复杂过程,传统的腐蚀监测方法主要依赖手动检测或单一的传感技术,无法实现实时、全面的监控。因此,发展高通量数据采集技术成为解决这一问题的关键。

为了解决这一难题,基于电偶探针、电阻探针等12种材料腐蚀监测原理与方法,国家材料腐蚀与防护科学数据中心研发出了能大幅度提高腐蚀监测效率和精度的腐蚀大数据高通量采集技术。

针对工业设备腐蚀监测中的数据碎片化难题,创新性构建物联网技术驱动的腐蚀大数据高通量采集体系。通过部署针对实际工况和使用条件的传感器,实现金属构件腐蚀电流采集。同时,多源开放式系统,能够同时融合来自大气、土壤、水环境及工业环境等多个环境因子的实时数据,全面监测和分析腐蚀过程。通过融合这些多维环境数据,能够全面评估腐蚀的外部环境条件,进而对不同类型的腐蚀(如化学腐蚀、电化学腐蚀、机械腐蚀等)进行更加精确的监测和预测。多源开放式系统的实施,将大大增强腐蚀管理的全面性、智能化和精确化,为各行各业提供更加可靠的腐蚀防护支持。


1.2 多维智能关联数据库建设



腐蚀智能数据库能够实现腐蚀数据的自动归类和整理,通过整合多种传感器设备和监测系统,结合开放数据源,系统实时采集到的来自大气、土壤、水环境及工业环境等多个维度的腐蚀相关数据都可以在腐蚀智能数据库的框架下进行分类和储存。在数据采集过程中,腐蚀智能数据库能够自动进行数据清洗与预处理,确保数据的时效性、准确性与完整性,进而将其存储并结构化管理,以便后续高效查询与分析。知识推理是腐蚀智能数据库的核心功能之一。通过对腐蚀知识库中的数据进行图谱化建模,揭示不同腐蚀类型与环境因子之间的内在联系。腐蚀智能数据库具备智能决策能力。通过结合机器学习算法和深度学习模型,能够根据历史数据、实时监测数据及推理结果,自动为用户提供个性化的防护建议和优化方案。

基于该智能数据库平台对国家材料腐蚀与防护科学数据中心进行基础建设,并结合大数据分析与人工智能技术,为构建腐蚀科学大模型提供关键技术支持。腐蚀智能数据库综合多个领域的腐蚀数据与知识,全面描述腐蚀过程的演变规律,并对腐蚀的未来发展进行预测。该模型在全球范围内为腐蚀防护的理论研究与实际应用提供强有力的技术保障。


1.3 腐蚀大数据挖掘建模与可视化



多源异构腐蚀大数据具有复杂性与多样性等既有属性,收集多源异构腐蚀大数据需要对材料服役过程进行大数据挖掘、建模与可视化研究。

通过结合材料的合金成分、微观结构特征及外部环境因素(如温度、湿度、压力和腐蚀介质等),构建多维度的模型框架。借助数据挖掘与建模,重点分析材料在不同服役环境下的腐蚀行为。通过这些模型,不仅能够为设施装备的服役安全提供科学依据,还能为耐蚀新材料的研发提供理论支持,从而推动材料设计与优化的进程。此外,腐蚀大数据技术涵盖图像识别与连续仿真,利用现有知识探索如何补充缺失的物理信息,从而实现对腐蚀动力学过程的全面模拟与可视化。腐蚀大数据技术有效预测和控制腐蚀过程的发生与发展,为腐蚀控制策略的制定提供科学依据,为工业设备和基础设施的预防性维护与管理提供数据支持,降低腐蚀引发的安全隐患和经济损失。


1.4 腐蚀大数据共享与物联网平台建设



国家材料腐蚀与防护科学数据中心通过建立物联网监测平台与大数据智能系统,实现对设施装备材料腐蚀过程的全面监控与共享分析。此外,平台结合智能决策支持系统,基于实时监测数据和历史趋势生成腐蚀风险预警,辅助决策者制定科学的维护与防护措施。物联网监测平台与大数据智能系统不仅提升了设施设备的安全性和运行效率,还通过共享数据与协同分析,推动了新型耐蚀材料研发和腐蚀防护技术的创新与应用,为设备管理和维护决策提供了强有力的支持。

02
数据资源汇聚与整合

国家材料腐蚀与防护科学数据中心通过构建以“国家级野外台站−重点行业观测点−海外联合观测点”为核心的腐蚀大数据观测网络与数据采集平台,成功实现了腐蚀数据的全面监测与共享。研究成果包括以下3个方面。

(1)联合自然环境腐蚀联网观测体系的建立。不仅整合了多个领域的观测数据,还推动了数据资源的有效整合与共享服务,为材料腐蚀的多维度研究提供了全面的数据支持。

(2)分中心与联合实验室的建设。通过这种方式,团队能够在不同领域和地区高效汇总、分析及共享关键的腐蚀数据,推动腐蚀防护技术的快速应用与推广。

(3)全球合作与国际化数据共享平台的搭建。旨在促进跨国界的数据交流与技术合作,进一步推动腐蚀科学在全球范围内的发展与应用。


2.1 粤港澳大湾区分中心



国家材料腐蚀与防护科学数据中心粤港澳大湾区分中心的建设,旨在为国家和地方建设提供直接服务。粤港澳大湾区分中心致力于发展基于高技术的材料腐蚀与防护“大数据”系列化采集技术,并构建全球领先的材料腐蚀大数据联网观测与研究平台,推动装备设施服役安全在线智能诊断技术的发展。

4年来,分中心已发展为年产值过千万的高科技企业,成功实施了100多套腐蚀大数据监测系统,广泛应用于桥梁等基础设施的实时监测,通过实时数据采集与分析,提前预警潜在的腐蚀风险,并采取措施进行及时维护,从而有效延长设施的使用寿命并减少维护成本。澳门四桥重点工程整桥采用了腐蚀大数据监测系统百余套(图4),覆盖5个区域、36个桥梁位置、62个监测点位。通过实时采集和分析桥梁结构的腐蚀数据,提前预警潜在的腐蚀风险,及时采取维护措施,从而有效延长澳门四桥的使用寿命并降低维护成本。

图4 澳门四桥重点工程应用


2.2 海上风电分中心



腐蚀问题成为海上风电产业亟待解决的技术难题。目前,海上风电腐蚀监测的分散化与数据范式不统一,导致尚未形成统一的腐蚀数据汇聚平台,亟需在此领域抢抓机遇,突破现有瓶颈。因此,建设海上风电分中心并建立标准化的数据资源体系、统一的数据汇聚与共享平台显得尤为重要。自2021年起,国家材料腐蚀与防护科学数据中心联合国家电网福建省电力有限公司,建立了海上风电分中心。致力于推动覆盖全国的海上风电腐蚀监测体系建设,并打造海上风电腐蚀数字孪生平台(图5)。

图5 海上风电分中心

海上风电分中心具备先进的腐蚀大数据采集、管理、分析和预警能力,成为具备全球影响力的大数据中心。该分中心的建设任务包括:

(1)收集并服务海上风电腐蚀数据资源;

(2)建设腐蚀试验站点及联网观测能力;

(3)构建数据信息资源的标准化及质量体系;

(4)研发数据分析、挖掘工具与数据产品研制;

(5)推动数据资源的开放及共享服务。

海上风电分中心建设的成果涵盖了多个层面。

  • 在数据层面,分中心整合了环境数据、腐蚀数据、气象数据与运行数据;

  • 在模型层面,建立了环境演化模型和环境效应模型;

  • 在应用层面,开展了虚拟仿真实验、关键特性预测、服役寿命评价与故障诊断预警等工作。

这些研究成果填补了国家海上风电领域的野外观测空白,支撑了海上风电腐蚀防护与智慧运维学科的发展,促进了先进耐蚀材料的研发,并为重大工程建设提供了技术支撑。


2.3 智慧铸管−耐蚀钢铁材料数据中心



2023年,国家材料腐蚀与防护科学数据中心联合新兴铸管股份有限公司,建立了中国首个耐蚀钢铁数据中心,并成功构建了钢材环境适应性快速评价技术,为耐蚀钢铁材料的研发和生产提供了有力保障。这一创新性的技术平台,显著提升了钢铁行业特别是在腐蚀防护和材料研发领域的竞争力。

智慧铸管−耐蚀钢铁材料数据中心通过集成多种传感器、监测设备以及实验室测试数据,为钢铁材料的腐蚀行为提供了实时、全面的监控能力。该数据中心的核心优势之一是能够在材料使用过程中实时预警腐蚀问题,及时进行有效应对,从而延长钢铁设施的使用寿命,并有效降低维修和替换成本。

智慧铸管−耐蚀钢铁材料数据中心为钢铁行业带来前所未有管理效能。提升了材料研发的精准度和效率,优化了设施设备的维护策略。通过这一技术平台,行业能够提高铸管和耐蚀钢材料的腐蚀防护水平,降低运营成本,并保障设备安全。其在全球范围内耐蚀钢筋市场表现突出。

03
智慧工程应用


3.1 数据中心服务与应用成效



2021年7月,国家材料腐蚀与防护科学数据中心应用理事会正式成立,旨在推动中国材料腐蚀与防护领域的数据共享与技术创新。自成立以来,数据中心在国内外基础设施与交通运输、能源与石化、军事与国防、航天与海洋工程、电子与通信及文化遗产保护多个领域取得了显著成就,并为各类用户提供了高效的服务。服务对象涵盖了国有企业、科研机构、民营企业,以及多个海外用户。


3.2 腐蚀大数据在多个领域的应用与技术成果



国家材料腐蚀与防护科学数据中心在多个领域取得显著成果,推动了腐蚀大数据技术的应用与发展(图6)。

图6 智慧工程应用领域

在耐蚀钢研发领域,国家材料腐蚀与防护科学数据中心依托前沿技术架构与海量数据积累,创新性地构建了一套融合腐蚀大数据分析、多维度性能模拟及全生命周期评估的高效评价技术体系。借助这一高效评价技术体系的强大支撑,数据中心目前已成功研发出8大核心系列、总计150余种高性能耐蚀钢产品。

在高速铁路领域,国家材料腐蚀与防护科学数据中心基于前沿技术研发的“材料服役行为在线监测系统”,已成功应用于路网实际运行的动车组全生命周期管理。该系统的规模化应用,不仅推动了高铁材料实现了从经验化运维全面转向数字化、智能化管理的跨越,更在保障高铁基础设施的服役安全与全生命周期成本控制方面发挥了关键作用,为全球高速铁路材料工程领域提供了可复制的中国方案。

在地下管网领域,国家材料腐蚀与防护科学数据中心融合物联网、大数据与人工智能技术,成功开发出中国首套地下管网腐蚀大数据智能监测系统,并同步构建起覆盖多维度数据的地下管网腐蚀数据库。该技术体系不仅为智慧城市建设中地下基础设施的运维安全提供了数字化保障,更通过腐蚀风险的精准管控,使管网运维成本降低30%以上,为城市生命线的智能化管理开辟了技术新路径。

在海上平台、舰船、管线及风电等重大装备领域,数据中心构建起覆盖全产业链的海洋材料腐蚀数据共享与联网观测体系,针对海上风电装备关键材料开展长期动态监测,系统积累海洋极端环境下的材料环境适应性数据。该技术体系不仅推动了海洋工程材料从“经验选型”向“数据驱动”的跨越,更通过全生命周期腐蚀数据的深度挖掘,为海上重大装备的安全服役与运维提供了核心技术支撑。

在跨海大桥建设领域,数据中心为世界首座跨径超大的双层悬索桥——狮子洋大桥提供全链条技术支撑。同时,数据中心研发的智能腐蚀监测系统化身虎门大桥安全运维的“数字哨兵”。

在文物保护领域,数据中心深度融合材料科学与信息技术,创新开发出专为文物保护设计的腐蚀监测系统。该系统构建起“微观−宏观−动态”三位一体的文物保护监测体系,为解决文物在存储、展陈环境中的腐蚀难题提供了数字化解决方案。相关技术在国家博物馆、三星堆博物馆等重要文物保护项目中均被应用。

在电子通信领域,数据中心为华为搭建起电子通信关键材料腐蚀数据库及共享系统,构建起覆盖材料全生命周期腐蚀演变的数字化管理体系。系统为国产通信设备的全球化布局提供了材料腐蚀防护的核心技术支撑。

在载人航天领域,数据中心针对空间站高真空、强辐射、极端温差的特殊环境,研发出材料腐蚀等效加速模型,为中国空间站长期在轨安全运行提供了材料腐蚀防护的技术保障。

04
结论

腐蚀大数据技术已经成为材料腐蚀防护领域的重要研究范式,推动了国内外材料腐蚀监测网络和数据共享平台的建设,并促进了全球范围的合作研究与技术创新,推动了腐蚀防护学科的标准化、技术创新和理论研究的深入发展。随着科技的发展,尤其是物联网、大数据和人工智能等前沿技术的广泛应用,腐蚀大数据技术正在加速行业智能化、数字化转型,成为解决腐蚀问题的重要工具。

随着5G、物联网技术和大数据的不断进步,腐蚀大数据技术在未来将更加依赖于这些技术的综合应用,物联网多传感器的野外实时大数据采集和智能化数据处理代表了技术发展的新方向。通过对腐蚀大数据的深入挖掘与分析,能够更加精准地揭示腐蚀机理和过程演变,推动新型耐蚀材料和防护技术的研发。这些技术将为解决跨地区、跨行业的重大腐蚀问题提供强有力的技术支持,推动重大工程的安全建设。

在这一背景下,腐蚀大数据技术作为推动腐蚀防护领域发展的关键驱动力,肩负着促进技术转型和跨领域合作的重要使命。腐蚀大数据技术将促进国内外资源整合与信息共享,引领腐蚀监测和防护技术的创新,推动新型耐蚀材料的研发及智能防护系统的应用,形成腐蚀大数据产业集群,为智慧社会建设和可持续发展提供强有力的技术支持。

本文作者:李众,张晓虎,程学群,张达威,李晓刚
作者简介李众,北京科技大学国家材料腐蚀与防护科学数据中心,副研究员,研究方向为腐蚀大数据及其应用;李晓刚(通信作者),北京科技大学国家材料腐蚀与防护科学数据中心,教授,研究方向为腐蚀大数据及其应用

 

 

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