大气腐蚀图绘制中环境因素数据采集方法

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(1. 南方电网科学研究院有限责任公司，广州 510663； 2. 华南理工大学 材料科学与工程学院，广州 510640)

大气腐蚀是导致金属设备、产品、结构件等早期失效和破坏的重要原因。每年由金属腐蚀造成的经济损失占国民经济年总值的2%～4%，其中一半以上的金属腐蚀是由大气腐蚀所致[1]。因此，大气腐蚀研究备受关注。

金属大气腐蚀图描述了给定地域金属及金属镀层在大气环境中的腐蚀程度，可为金属结构的设计和维护提供有价值的参考。目前，国内外已经初步绘制了很多全国性或区域性的大气腐蚀图[2]。这些大气腐蚀图都是依据国际标准组织在1992年颁布的ISO 9223: 1992《金属及合金大气腐蚀分类》标准绘制的。该标准给出了根据金属试件的腐蚀率、综合润湿时间(温度和相对湿度)和大气中腐蚀性介质(SO2和Cl-)含量进行大气腐蚀性分类的方法[3-5]。

对于面积较小的地域，通常采用小规模的暴露试验方法，即标准试样法，通过回收和计算各暴露点的金属腐蚀速率来绘制大气腐蚀图。例如，英国在1965年12月至1966年6月，分批将400个小锌罐试样发往全国100个试验点，1 a后回收试样并根据计算得到的锌罐腐蚀速率绘制锌的大气腐蚀图[6]。中国科学院金属所在沈阳市区内均匀选择36个有代表性的大气暴晒试验点，根据A3钢2 a的腐蚀速率绘制了沈阳市大气腐蚀图[7]。中国科学院金属所在海南全省20个试验站投放了A3钢试样，进行2～4 a的大气腐蚀暴露试验，回收计算腐蚀速率，绘制了海南省的大气腐蚀图[8]。以上大气腐蚀图的绘制需要耗费大量的人力、物力，甚至需要全国性机构的协助与配合。不仅如此，标准试样法受地域范围的限制，导致数据点稀疏、分辨率低。英国大气腐蚀图为10 km2一个腐蚀速率挂片点，沈阳市大气腐蚀图为5 km2一个腐蚀速率挂片点。

对于涵盖范围广、区域划分细的地域，一般采用环境因素法，即通过建立剂量响应函数来绘制大气腐蚀图[9]。瑞士在全国8个典型地区暴露铜、锌试样，并在各相关测试站收集环境因素数据(气温、相对湿度、降雨量、SO2、O3、纬度、海拔高度、测试点800 m范围内住宅和工业建筑的面积)，对金属腐蚀数据和环境数据进行多元线性回归分析，建立相应的剂量响应函数，绘制了瑞士的大气腐蚀图[10]。2012年越南科学与工业研究组织(CSIRO)与澳大利亚合作，建立了以环境因素为参数的腐蚀动力学模型，绘制了涵盖整个越南的碳钢大气腐蚀图[11]。采用环境因素法绘制大气腐蚀图，避免了暴露试验的巨大工作量，同时绘制的大气腐蚀图分辨率非常高(0.0625 km2一个数据点)，是标准试样法的100倍。但是，环境因数数据的获取往往受到获取渠道、收集与统计工作量、收集与统计的准确度等问题的制约，进而加大了环境因素法绘制大气腐蚀图的难度[12]。

本工作提出了一种环境因素数据的采集方法，该方法可降低获取和处理环境因素数据的巨大工作量，并提高金属大气腐蚀图绘制的准确度。

1 环境因素的采集

1.1 数据获取渠道

金属大气腐蚀是大气环境中诸多因素在金属表面综合作用的结果。影响金属大气腐蚀速率的环境因素主要有气温、相对湿度、二氧化硫含量、二氧化氮含量、氯离子含量、降雨量、日照时间、PM2.5(细颗粒物，粒径不大于2.5 μm的颗粒物)含量和PM10(可吸入颗粒物，粒径在10 μm以下的颗粒物)含量等[13]。

通常，全国各地的气象观测站会每天记录气温、相对湿度、降雨量、日照时间等气象数据。同时，环境监测中心也会时时监测空气中二氧化硫含量、二

氧化氮含量、氯离子含量及粉尘中的PM2.5和PM10等污染物水平数据。这些机构收集与统计的环境因素数据为绘制大气腐蚀图奠定了数据基础[14]。大气腐蚀研究工作者可通过公开、开放的平台快速、有效地获取环境因素数据。

中国天气网(http://www.weather.com.cn)是中国气象局为公众提供气象信息服务的网站，集成了中国气象局下属各业务部门最新的环境和气象资讯，每隔1 h会实时公布气温、相对湿度、降雨量、二氧化硫含量、二氧化氮含量、PM2.5含量、PM10含量、风力风向等数据。2015年发布的全国城市空气质量实时发布平台可实时显示全国31个省、自治区及直辖市共338个城市实时监测大气中二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳、臭氧、PM2.5、PM10等含量的数据。这两个平台的数据密度较大、更新快、可靠性强，可以将这两个平台提供的气象与环境参数作为大气腐蚀环境因素的数据。

1.2 环境因素数据收集与统计

通过中国天气网和全国城市空气质量实时发布平台这两个公开的气象和环境数据公布平台，可收集与统计环境因素数据，直接绘制大气腐蚀图。但是，数据收集与统计的工作量非常巨大。以绘制广东省大气腐蚀图为例：广东省共有21个市，平均每个市有11个监测站点，如果只收集相对湿度这一种环境因素数据，广东省一年的相对湿度数据就会有2 023 560条。因此，急需寻求一种降低环境数据收集与统计工作量的方法。本工作提出了一种数据处理方法，可以将绘制大气腐蚀图所需的数据收集与统计的工作量减少近2/3。以下仍以广州市相对湿度数据为例说明。

在中国天气网上收集广州市某7 d 的相对湿度数据作为数据样本，结果见表1。此数据样本最好是不同季节各选取7 d，日期可以不连续，因为不同季节气候具有不同的规律，同一季节不同日期的气候具有相似性，这样所选取的数据样本更能代表此季节的气候特征。

由表1可知，在7 d中，相对湿度曲线变化规律大体相同。每天上午10点前相对湿度平缓地保持在一天中的较高位；10～22点相对湿度先降后升，呈现一个类V字型；22～24点相对湿度又趋于平缓，数值近似等于10点前的相对湿度。

由表1还可知：11，12，13，14，21，22，23点时的相对湿度近似于当天相对湿度平均值。因此，可以用这7个时刻点的相对湿度代替全天24个时刻点的相对湿度，这样可降低约2/3的数据统计工作量。

表1 广州市7 d相对湿度数据样本Tab. 1 Relative humidity of Guangzhou in 7 d %

2 环境因素数据收集与统计的准确度

2.1 随机时刻点组合

根据上文中确定的7个时刻点，左右调整时刻点制定出了三种时刻点组合，并用origin画图法计算出各组合的相对误差和与绝对误差和，结果如表2所示。

由表2可知，三种时刻点组合的相对误差和均在20%左右。虽然10，11，12，13，21，22，23点时刻点组合的相对误差和是三者中最小的，但是整体统计误差还是偏大，准确度不高。由此可见，虽然用n(n=6，7，8)个时刻点的相对湿度代替全天24个时刻点的相对湿度可减少2/3的工作量，但需要把误差控制在较小的范围内，以保证数据收集与统计有较高的准确度。

表2 三种时刻点组合误差表Tab. 2 The deviation of the three kinds of time-point combinations

2.2 最优时刻点组合

以提高数据收集与统计准确度为原则，进行以下数据处理：

①在以24个时刻点为元素的集合的全部子集中，选取出时刻点个数为n(n=6，7，8)的全部子集(以下简称子集)；

(1)

③根据式(2)计算每个子集所对应的m(m=7)d的绝对误差之和ε。

(2)

④从计算得到的每个子集所对应的ε中，选取数值最小的ε，将所选取的ε对应的子集所包含的n个时刻点作为所述采集时刻点，在所述采集时刻点采集环境因素数据。

以上四个步骤所涉及的矩阵变换原则总结如下：原数据矩阵为m行×24列，如式(3)所示，从24列中选取n列(即n个时刻点)，组成m行×n列的新数据矩阵，如式(4)所示，新矩阵列的排序遵从原矩阵的顺序，并对所有的新数据矩阵计算相应的ε。选取ε值最小的新数据矩阵作为最终目标矩阵，其所有列对应的时刻点即为最终采集数据的时刻点。

(3)

(4)

由表3可见：当n=6时，时刻点组合总个数为134 596，按上述计算得到最佳时刻点组合为3，9，10，13，19，23点，该时刻点组合绝对误差和与相对误差和分别为5.97，0.085 3；当n=7时，时刻点组合总个数为346 104，最佳时刻点组合为3，9，10，13，16，19，23点，该时刻点组合绝对误差和与相对误差和分别为1.89，0.023 3；当n=8时，时刻点组合总个数为735 471，最佳时刻点组合为3，9，10，13，14，16，19，23点，该时刻点组合绝对误差和与相对误差和分别为2.04，0.025 9。

表3 最优时刻点组合与误差数据表Tab. 3 The deviation of the optimal three kinds of time-point combinations

通过对比表2与表3发现，经过进一步改进数据收集方法后，数据收集与统计的准确度得到了很大提高。

2.3 最终数据统计与收集实施方法

通过以上分析，采用3，9，10，13，16，19，23点这7个时刻点数据代替全天24 h数据时，不仅使相对湿度数据统计控制在较小的误差范围内(2.33%)，而且工作量仅为原来的1/3。

利用该方法进行气象与环境数据统计，可以解决气象与环境数据获取渠道受限、收集与统计工作量巨大，收集与统计的准确度不高等问题，为绘制高精度的大气腐蚀图提供了可靠的数据基础。

3 结论

(1) 以全国城市空气质量实时发布系统、中国天气网为平台，实时记录每天气象与环境因素数据，避免从非面向公众的渠道(如国家气象局)获取环境因素数据所存在的相关统计数据密度稀疏、数据非公开、公众没有获取途径和权限等问题，从而简化了获取气象与环境因素数据的渠道。

(2) 通过矩阵优化方法确定的相对湿度时刻点组合的相对误差较小(2.33%)，保持了较高的准确度，避免了目前研究报道中相对湿度收集与统计方法所选取的时刻点主观性太强(随机时间点间隔、随机时刻点选取)且误差未知的问题。

(3) 本方法适应性很高，其他相似数据(温度、二氧化硫含量、氯离子含量、二氧化氮含量、一氧化碳含量、PM2.5含量)均可用此方法处理，得出行之有效的数据收集与统计的优化时刻点。

(4) 本方法可操作性强，可利用全国城市空气质量实时发布系统和中国天气网平台，人工自行记录数据，避免了各种监测仪器和设备的投入。

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