煤氣管道是鋼鐵企業(yè)或其它流程工業(yè)的重要設(shè)備，其服役安全關(guān)乎企業(yè)的生產(chǎn)安全。煤氣管道腐蝕是一個長期無法解決的工程難題，造成了重大經(jīng)濟(jì)損失、惡性事故甚至人員傷亡。

究其原因在于煤氣管道多處于高溫高濕高污染環(huán)境，受原料成分、生產(chǎn)工藝和運行狀態(tài)影響，高爐煤氣及冷凝水成分復(fù)雜多變，極易形成強(qiáng)酸性腐蝕溶液（例如部分沿海地區(qū)鋼鐵企業(yè)的煤氣管道冷凝水pH甚至可低至0.5）。在實際工程中，管道結(jié)構(gòu)也異常復(fù)雜，歷史上通過現(xiàn)場監(jiān)測手段，很難準(zhǔn)確確定腐蝕的部位和原因，一旦發(fā)現(xiàn)腐蝕，就已經(jīng)穿孔，需要立即更換裝備，增加鋼鐵企業(yè)安全風(fēng)險和運行成本。由于煤氣管道運行環(huán)境較為惡劣，如何確定煤氣管道腐蝕的關(guān)鍵因素成為管道腐蝕防護(hù)的卡脖子環(huán)節(jié)。這其中實際蘊含著一個材料腐蝕學(xué)科的百年難題，即精準(zhǔn)掌握金屬腐蝕動力學(xué)機(jī)理及其主要影響因素的作用規(guī)律，這是因為金屬腐蝕過程時間長、影響因素復(fù)雜和失效過程是動態(tài)的。精準(zhǔn)掌握實際工程中裝備金屬材料腐蝕動力學(xué)規(guī)律，難度更大。北京科技大學(xué)李曉剛教授團(tuán)隊自2013年開始研發(fā)腐蝕大數(shù)據(jù)和人工智能數(shù)據(jù)挖掘分析等數(shù)智化技術(shù)，以求精準(zhǔn)掌握金屬腐蝕動力學(xué)機(jī)理及其主要影響因素的作用規(guī)律。

團(tuán)隊在李曉剛、程學(xué)群、張達(dá)威等教授的指導(dǎo)下和廣州天韻達(dá)新材料科技有限公司的協(xié)助下建立了我國首個煤氣管道腐蝕大數(shù)據(jù)在線監(jiān)測-人工智能在線分析系統(tǒng)，并在我國東部沿海某鋼廠高爐煤氣管道的腐蝕因素鑒別和管道服役壽命預(yù)測中取得了成功應(yīng)用，不僅實現(xiàn)了煤氣腐蝕性的100%預(yù)警，而且能夠精準(zhǔn)識別誘發(fā)腐蝕的環(huán)境因素及其促進(jìn)腐蝕加速的臨界值，將原來煤氣管道腐蝕被動防護(hù)轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃宇A(yù)警，避免了腐蝕的發(fā)生和管道更換，大幅提升了生產(chǎn)效率，并降低運行成本。

研究基礎(chǔ)為團(tuán)隊多年研發(fā)的各種精密探測器，以在線獲得大量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理采用斯皮爾曼相關(guān)性分析，對比篩選了包括決策樹、隨機(jī)森林、xgboost、lightingboost、ANN、SVM在內(nèi)的六種機(jī)器學(xué)習(xí)算法系統(tǒng)挖掘分析了包含溫度、濕度和氣體成分種類及含量的多種影響因素對高爐煤氣管道腐蝕性的影響規(guī)律，基于最優(yōu)模型，進(jìn)一步采用單特征和多特征部分依賴分析計算環(huán)境臨界值。綜合評價了不同狀態(tài)下的環(huán)境波動對高爐煤氣管道材料腐蝕過程產(chǎn)生的影響，揭示了煤氣管道腐蝕各類因素的影響比重，為鋼鐵企業(yè)煤氣管道的腐蝕防護(hù)工作提供了明確的方向和堅實的基礎(chǔ)。

相關(guān)論文以題為‘Identification of Corrosion Factors in Blast Furnace Gas Pipe Network with Corrosion Big Data Online Monitoring Technology’發(fā)表在Corrosion Science期刊上。論文的第一作者為北京科技大學(xué)王炳欽博士，通訊作者為北京科技大學(xué)劉超副教授。

圖1 煤氣管道腐蝕大數(shù)據(jù)在線監(jiān)測-人工智能在線分析系統(tǒng)

研究查明了高爐煤氣管道中確定了加速腐蝕的主要驅(qū)動因素，量化了更環(huán)境參數(shù)的腐蝕加速貢獻(xiàn)程度，計算出溫度、相對濕度、H2S、SO2、NO2和HCl六種環(huán)境因素的腐蝕臨界條件。并且針對實驗和計算結(jié)果定制了精確的腐蝕控制技術(shù)。

該研究所提出的數(shù)據(jù)驅(qū)動腐蝕失效分析手段具有幾個明顯的優(yōu)勢：

1、增強(qiáng)了數(shù)據(jù)連續(xù)性，監(jiān)測系統(tǒng)具有以一分鐘為間隔的高頻數(shù)據(jù)收集功能。這種連續(xù)的數(shù)據(jù)流使我們能夠捕獲傳統(tǒng)檢測方法可能忽略的信息。傳統(tǒng)方法通常會產(chǎn)生離散數(shù)據(jù)點，而該系統(tǒng)可以實時洞察腐蝕狀況，甚至檢測細(xì)微的變化，這大大提高了我們分析的準(zhǔn)確性。

2、該系統(tǒng)包含全面的環(huán)境數(shù)據(jù)收集，捕獲溫度、濕度、氣體濃度等。這些豐富的信息有助于多維相關(guān)性分析。將腐蝕數(shù)據(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù)相結(jié)合可以更深入地了解腐蝕現(xiàn)象與環(huán)境因素之間的相互作用。

3、利用lot保證管道腐蝕數(shù)據(jù)的及時采集、傳輸和分析，從而增強(qiáng)腐蝕控制措施的及時性。

圖2 傳感器安裝及現(xiàn)場監(jiān)測示意圖。 (a)傳感器通過法蘭固定，從管道頂部深入管道內(nèi)部，(b)法蘭與傳感器連接，(c)表面集成多個傳感器探頭進(jìn)行監(jiān)測，(d)腐蝕監(jiān)測傳感器的探頭工作原理圖，其中Fe代表工作電極，與本工作中的高爐煤氣管道材料一致。

圖3 傳感器監(jiān)測的腐蝕電流隨時間變化的時鐘圖，(a)至(d)分別代表1號至4號四個不同的監(jiān)測點。

圖4 環(huán)境數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析結(jié)果， (a)-(c)分別為第一至第四監(jiān)測位置處腐蝕性氣體的統(tǒng)計結(jié)果。 包括：H2S、SO2、NO2和HCl，(e)和(f)為管道內(nèi)監(jiān)測的溫度和相對濕度值的KDE統(tǒng)計結(jié)果。 (g)為四個地點的收費計算結(jié)果。

圖 5 結(jié)合所有監(jiān)測點的 Spearman 相關(guān)統(tǒng)計分析結(jié)果，(a)用于觀察因素之間相互作用的強(qiáng)度的相關(guān)弦圖，(b) 用于直接觀察因素之間相關(guān)性的大小的相關(guān)熱圖

圖6 腐蝕與環(huán)境因素的單特征PD曲線，(a)至(f)分別顯示相對濕度、溫度、NO2、HCl、SO2和H2S與腐蝕電流PD值的劑量響應(yīng)關(guān)系。

圖 7. 腐蝕的雙特征部分相關(guān)值熱圖，這些因素包括溫度及其與以下因素的交互作用對腐蝕電流產(chǎn)生的劑量響應(yīng)關(guān)系：(a) 相對濕度、(b) 暴露時間、(c) H2S、(d) SO2、(e) NO2、(f) HCl