一種深海用涂料的模擬加速腐蝕試驗方法及壽命預測方法
【專利摘要】一種深海用涂料的模擬加速腐蝕試驗方法，采用3.5％NaCl溶液作為試驗介質，選取壓力交變作為深海環境影響有機涂層老化的主要因素，并結合電化學交流阻抗方法進行原位監測，將失效歷程與腐蝕試驗結果相結合，獲得有機涂層的腐蝕規律。一種深海用涂料的模擬加速腐蝕試驗的壽命預測方法，建立一種人工神經網絡模型，采用加速試驗的參數壓力及涂層的性能為輸入，涂層的使用壽命為輸出，該網絡模型經過大量數據組訓練之后，能夠對處于不同壓力下性能達到某一特定數值時的涂層的使用壽命作出預測。本發明的優點：適用于防護涂層在實驗室內開展深海環境下模擬加速試驗的場合，結合涂層失效過程中的電化學信息評價涂層的防護性能及使用壽命。
【專利說明】
一種深海用涂料的模擬加速腐蝕試驗方法及壽命預測方法
技術領域
[0001]本發明涉及有機涂層的監測領域，涉及一種深海用涂料的模擬加速腐蝕試驗方法及壽命預測方法。
【背景技術】
[0002]隨著海洋事業日益發展，深海環境下作業設施越來越多。其中，服役金屬材料主要防護手段之一即為在材料表面施加重防腐涂層。深海環境具有更為嚴苛的環境特點，對材料結構和功能可靠性的要求遠高于陸地和淺海，因此，盡早地對涂層的性能和失效做出評價及預測具有十分重要的意義。目前深海腐蝕研究主要包括深海實海試驗和實驗室模擬試驗，其中，實驗室加速模擬試驗可以避免實海試驗高投入、長周期、觀測困難的特點，而得到了廣泛的采用。在實驗室建立深海環境模擬裝置，通過對壓力、溫度和溶解氧等參數的控制，實現對深海環境的模擬，通過增大環境參數的作用，可以實現涂層的快速失效。
[0003]基于實驗室模擬試驗的壽命預測方法可以有效減少試驗周期及費用。壽命預測方法可分為物理模型方法和數據驅動方法兩大類。物理模型方法通過失效機制建立失效發展模型，能夠準確地對壽命做出預測，然而，真實反應失效機制的失效模型是很難建立的。由于監測數據和使役性能會隨材料失效而變化，數據驅動方法通過建立監測數據與服役時間的關系，分析監測數據、使役性能和服役時間的相關性，對涂層壽命作出預測。
[0004]人工神經網絡作為一種有效的數據處理方法，具有自學習能力、非線性、強制逼近的特點，已有研究者將其應用于材料腐蝕領域的研究。由于該方法在處理復雜、非線性問題方面具有獨特的優勢，而有機涂層的失效恰恰是多因素耦合作用導致的多種性能整體下降的結果，因而人工神經網絡方法可以用于有機涂層的評價與預測。
【發明內容】
[0005]本發明的目的在于提供一種深海用涂料的模擬加速腐蝕試驗方法及壽命預測方法，采用壓力交變對涂層進行快速試驗，利用電化學交流阻抗技術進行原位監測，以人工神經網絡方法為數據分析手段，對涂層進行快速的評價預測。
[0006]本發明提供了一種深海用涂料的模擬加速腐蝕試驗方法，其特征在于:采用3.5% NaCl溶液作為試驗介質，選取壓力交變作為深海環境影響有機涂層老化的主要因素，并結合電化學交流阻抗方法進行原位監測，將失效歷程與腐蝕試驗結果相結合，獲得有機涂層的腐蝕規律，具體內容包括:
[0007](I)試驗裝置:主體結構包括配有自動升降裝置的高壓釜、數控恒溫槽以及氮氣瓶；高壓釜采用TA2鈦合金加工制成，兩者由周向分布的主螺栓、螺母緊固連接，釜體與釜蓋依靠接觸面的高精度和光潔度達到密封效果；釜蓋上配有氣相閥，利用高壓氮氣瓶通過進氣口向釜內通入惰性氣體實現氣體加壓；釜蓋上裝有壓力表和爆破膜安全裝置以確保安全；釜蓋上還開了三個電極孔，并配有專門的電極套以滿足密封的要求，可實現相應的原位電化學測試；
[0008](2)交變壓力加速試驗:采用3.5 % NaCl溶液為試驗介質，試驗溫度保持在室溫； 交變壓力條件設置為:交變幅度為常壓與高靜水壓循環加載，以12小時為一個海水壓力的交變周期，前半個周期為6小時，在高靜水壓下浸泡；后半個周期為6小時，在常壓下浸泡， 依次交替進行，浸泡20個周期共240小時；為了保證交變實驗過程中高壓釜內氧供應的充足，每次卸壓后都需將釜蓋打開，使空氣能夠充分的流通；
[0009](3)涂層性能結果:利用電化學交流阻抗技術對涂層進行原位監測；以Bode圖中頻率f = 〇.01Hz時的涂層阻抗Z作為反映浸泡時間t時涂層性能的指標。
[0010]—種深海用涂料的模擬加速腐蝕試驗的壽命預測方法，其特征在于:建立一種人工神經網絡模型，采用加速試驗的參數壓力及涂層的性能為輸入，涂層的使用壽命為輸出， 該網絡模型經過大量數據組訓練之后，能夠對處于不同壓力下性能達到某一特定數值時的涂層的使用壽命作出預測，具體內容包括:
[0011](1)建立數據庫:將權利要求1所述的壓力P、浸泡時間t、涂層阻抗Z建立數據庫；
[0012](2)人工神經網絡模型訓練:利用Matlab軟件創建一人工神經網絡模型，以壓力 P、涂層阻抗Z為網絡輸入，以浸泡時間t為網絡輸出，利用建立的數據庫對該網絡模型進行訓練；
[0013](3)利用訓練好的人工神經網絡模型進行預測:該訓練好的網絡模型即可對任意壓力下涂層阻抗為某一值的涂層預測其使用時間，并進而預測其剩余使用壽命。
[0014]本發明的優點:
[0015]本發明所述的深海用涂料的模擬加速腐蝕試驗方法及壽命預測方法，適用于防護涂層在實驗室內開展深海環境下模擬加速試驗的場合，結合涂層失效過程中的電化學信息評價涂層的防護性能及使用壽命。【附圖說明】
[0016]下面結合附圖及實施方式對本發明作進一步詳細的說明:
[0017]圖1為本發明深海環境模擬裝置結構示意圖；
[0018]圖2為本發明采用的人工神經網絡模型示意圖；
[0019]圖3為辦發明采用的人工神經網絡模型的訓練結果示意圖；
[0020]圖4為本發明采用的人工神經網絡模型的預測結果示意圖；
[0021]圖中，1.氮氣瓶，2.氣壓閥，3.高壓固態參比電極，4.熱電偶，5.工作電極，6.輔助電極，7.壓力表，8.自動升降裝置，9.循環管路，10.控溫箱，11.測溫裝置，12.高壓釜。【具體實施方式】 [0〇22] 實施例1
[0023]本實施例提供了一種深海用涂料的模擬加速腐蝕試驗方法，其特征在于:采用 3.5% NaCl溶液作為試驗介質，選取壓力交變作為深海環境影響有機涂層老化的主要因素，并結合電化學交流阻抗方法進行原位監測，將失效歷程與腐蝕試驗結果相結合，獲得有機涂層的腐蝕規律，具體內容包括:
[0024](1)試驗裝置:主體結構包括配有自動升降裝置的高壓釜、數控恒溫槽以及氮氣瓶；高壓釜采用TA2鈦合金加工制成，兩者由周向分布的主螺栓、螺母緊固連接，釜體與釜蓋依靠接觸面的高精度和光潔度達到密封效果；釜蓋上配有氣相閥，利用高壓氮氣瓶通過進氣口向釜內通入惰性氣體實現氣體加壓；釜蓋上裝有壓力表和爆破膜安全裝置以確保安全；釜蓋上還開了三個電極孔，并配有專門的電極套以滿足密封的要求，可實現相應的原位電化學測試；
[0025](2)交變壓力加速試驗:采用3.5 % NaCl溶液為試驗介質，試驗溫度保持在室溫； 交變壓力條件設置為:交變幅度為常壓與高靜水壓循環加載，以12小時為一個海水壓力的交變周期，前半個周期為6小時，在高靜水壓下浸泡；后半個周期為6小時，在常壓下浸泡， 依次交替進行，浸泡20個周期共240小時；為了保證交變實驗過程中高壓釜內氧供應的充足，每次卸壓后都需將釜蓋打開，使空氣能夠充分的流通；
[0026](3)涂層性能結果:利用電化學交流阻抗技術對涂層進行原位監測；以Bode圖中頻率f = 〇.01Hz時的涂層阻抗Z作為反映浸泡時間t時涂層性能的指標。
[0027]—種深海用涂料的模擬加速腐蝕試驗的壽命預測方法，其特征在于:建立一種人工神經網絡模型，采用加速試驗的參數壓力及涂層的性能為輸入，涂層的使用壽命為輸出， 該網絡模型經過大量數據組訓練之后，能夠對處于不同壓力下性能達到某一特定數值時的涂層的使用壽命作出預測，具體內容包括:
[0028](1)建立數據庫:將權利要求1所述的壓力p、浸泡時間t、涂層阻抗Z建立數據庫；
[0029](2)人工神經網絡模型訓練:利用Matlab軟件創建一人工神經網絡模型，以壓力 P、涂層阻抗Z為網絡輸入，以浸泡時間t為網絡輸出，利用建立的數據庫對該網絡模型進行訓練；
[0030](3)利用訓練好的人工神經網絡模型進行預測:該訓練好的網絡模型即可對任意壓力下涂層阻抗為某一值的涂層預測其使用時間，并進而預測其剩余使用壽命。
[0031]采用壓力交變對有機涂層進行加速試驗，交變幅度為常壓與高靜水壓循環加載， 以12小時為一個海水壓力的交變周期，前半個周期(6小時)在高靜水壓下浸泡，后半個周期(6小時)在常壓下浸泡，依次交替進行，浸泡20個周期共240小時高靜水壓選取了 4個不同的壓力值，包括3.5MPa、6.0MPa、8.lMPa、10.0MPa，共進行了 4次不同交變壓力下的加速試驗。
[0032]利用電化學交流阻抗技術對涂層進行原位監測，以頻率f = 0.01Hz時的涂層阻抗 Z作為反映涂層性能的指標，將每次測試的浸泡時間t、壓力值p、涂層阻抗Z作為一組數據 (t，p，Z)，將所有測試后的數據結果建立數據庫。
[0033]利用Matlab軟件建立反饋型前饋網絡(BP-ANN)模型，參數設置為:輸入層與隱層傳遞函數為logsig，隱層與輸出層傳遞函數為logsig，訓練函數為trainlm，誤差函數為 MSE，誤差期望為0.01。
[0034]采用(t，p，Z)數據庫進行訓練，將壓力值p、涂層阻抗Z作為網絡模型輸入，浸泡時間t作為網絡模型輸出，附圖3為訓練結果。
[0035]將未參與訓練的數據輸入網絡模型進行預測，附圖4為預測結果，預測值與實測值極為接近，準確率達到84.8%，可見，該方法能夠對涂層的使用壽命做出較為準確的預測。
【主權項】
1.一種深海用涂料的模擬加速腐蝕試驗方法，其特征在于:采用3.5% NaCl溶液作為試驗介質，選取壓力交變作為深海環境影響有機涂層老化的主要因素，并結合電化學交流阻抗方法進行原位監測，將失效歷程與腐蝕試驗結果相結合，獲得有機涂層的腐蝕規律，具體內容包括: (1)試驗裝置:主體結構包括配有自動升降裝置的高壓釜、數控恒溫槽以及氮氣瓶；高壓釜采用TA2鈦合金加工制成，兩者由周向分布的主螺栓、螺母緊固連接，釜體與釜蓋依靠接觸面的高精度和光潔度達到密封效果；釜蓋上配有氣相閥，利用高壓氮氣瓶通過進氣口向釜內通入惰性氣體實現氣體加壓；釜蓋上裝有壓力表和爆破膜安全裝置以確保安全；釜蓋上還開了三個電極孔，并配有專門的電極套以滿足密封的要求，可實現相應的原位電化學測試； (2)交變壓力加速試驗:采用3.5% NaCl溶液為試驗介質，試驗溫度保持在室溫；交變壓力條件設置為:交變幅度為常壓與高靜水壓循環加載，以12小時為一個海水壓力的交變周期，前半個周期為6小時，在高靜水壓下浸泡；后半個周期為6小時，在常壓下浸泡，依次交替進行，浸泡20個周期共240小時；為了保證交變實驗過程中高壓釜內氧供應的充足，每次卸壓后都需將釜蓋打開，使空氣能夠充分的流通； (3)涂層性能結果:利用電化學交流阻抗技術對涂層進行原位監測；WBode圖中頻率f = 0.0lHz時的涂層阻抗Z作為反映浸泡時間t時涂層性能的指標。2.—種基于權利要求1所述的深海用涂料的模擬加速腐蝕試驗的壽命預測方法，其特征在于:建立一種人工神經網絡模型，采用權利要求1所述的加速試驗的參數壓力及涂層的性能為輸入，涂層的使用壽命為輸出，該網絡模型經過大量數據組訓練之后，能夠對處于不同壓力下性能達到某一特定數值時的涂層的使用壽命作出預測，具體內容包括: (1)建立數據庫:將權利要求1所述的壓力P、浸泡時間t、涂層阻抗Z建立數據庫； (2)人工神經網絡模型訓練:利用Matlab軟件創建一人工神經網絡模型，以壓力P、涂層阻抗Z為網絡輸入，以浸泡時間t為網絡輸出，利用建立的數據庫對該網絡模型進行訓練; (3)利用訓練好的人工神經網絡模型進行預測:該訓練好的網絡模型即可對任意壓力下涂層阻抗為某一值的涂層預測其使用時間，并進而預測其剩余使用壽命。
【文檔編號】G01N17/02GK105987873SQ201510050094
【公開日】2016年10月5日
【申請日】2015年1月30日
【發明人】李瑛 , 田文亮, 劉莉, 孟凡帝
【申請人】中國科學院金屬研究所