【综述推荐】海洋环境下金属腐蚀评估与预测研究现状（海装西安局驻西安地区第六军代室）

来源：弘埔技术（香港）有限公司更新时间：2025-02-27 16:30:12 阅读量：139

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文章引用格式：

党乐, 罗茜. 海洋环境下金属腐蚀评估与预测研究现状[J]. 装备环境工程, 2024, 21(3): 88-96.
DANG Le, LUO Xi. Research Status of Metal Corrosion Assessment and Prediction in Marine Environments[J]. Equipment Environmental Engineering, 2024, 21(3): 88-96.

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海洋环境下金属腐蚀评估与预测研究现状

党乐¹，罗茜²

（1.海装西安局驻西安地区第六军代室，西安 710000；2.西南技术工程研究所，重庆 400039）

摘要：围绕金属在海洋环境中所面临的腐蚀问题，概述了金属海洋环境腐蚀评估与预测研究现状。首先，探讨了海洋环境中多种化学、物理和生物因素对金属腐蚀的影响，归纳总结了当前常用的金属腐蚀评估方法，涵盖基于试验和检测结果、仿真计算和大数据分析的评估方法。此外，全面综述了现有经验式、基于物理机制以及数据驱动的金属腐蚀预测模型的特点及应用现状，提出了未来金属海洋环境腐蚀评估和预测的研究方向。

关键词：海洋环境；金属腐蚀；腐蚀环境因素；腐蚀评估方法；腐蚀预测模型

海洋装备（如船舶、岛礁装备等）长期处于严酷的海洋环境中，在高湿度、高氯离子浓度、海水冲刷等海洋环境因素的作用下，装备中的金属构件极易发生点蚀、缝隙腐蚀、电偶腐蚀等环境腐蚀^[1-2]。严重的金属腐蚀会导致装备结构损坏、性能下降，极大地威胁到海洋装备的服役安全和可靠性。考虑到海洋环境的复杂多变性，以及金属材料的多样性，不同金属在不同环境因素影响下的腐蚀行为存在明显差异^[3]。近年来，随着我国海洋装备迅速发展，在海洋环境下工作的金属构件逐渐增多，金属腐蚀评估和预测研究已然成为海洋装备应用和维护所面临的重要课题，对掌握金属腐蚀规律和机制、制定合理的腐蚀防护计划、提高装备安全可靠性具有重大意义^[4]。

1 海洋环境对金属腐蚀的影响

金属的海洋环境腐蚀除了受金属本身属性的影响之外，与其服役的海洋环境特征密切相关^[5-6]。海洋环境复杂多变，具有高盐、高湿、温度变化大、海水冲刷和微生物富集等特点，是公认的腐蚀性最为严酷的自然环境。根据海洋环境因素的特点，将影响金属海洋环境腐蚀的因素分为化学因素、物理因素和生物因素。

1.1 化学因素

海洋环境中与金属腐蚀有关的化学因素主要包括溶解氧、盐度、酸碱度以及化合物等。其中，溶解氧是影响金属在海洋环境中腐蚀速率最重要的化学因素。在中性或碱性的海水中，金属发生电化学腐蚀时，溶解氧作为去极化剂，在阴极上发生氧去极化反应。一般情况下，海水中溶解氧浓度增加，会加速阴极去极化过程，使金属腐蚀速度增加。对于依靠表面钝化膜提高耐腐蚀性的金属，如不锈钢、铝合金等，溶解氧浓度增加有利于钝化膜的形成和修补，使钝化膜的稳定性提高，进而减少金属点蚀和缝隙腐蚀发生^[7]。盐度是影响金属海洋环境腐蚀的另一关键因素。海水中溶有大量以氯化钠（NaCl）为主的盐类。NaCl作为一种强电解质，溶于水后能电离出强侵蚀性的氯离子（Cl^–）。Cl^–半径小，活性强，易吸附或穿透钝化膜，与金属相互作用形成可溶性化合物，导致金属表面钝化膜破坏，诱发点蚀^[8]。已有研究表明^[9]，随着溶液中Cl^–浓度的增加，溶液电导率增大，相同时间内金属腐蚀程度会逐渐加重。

1.2 物理因素

海洋环境中与金属腐蚀有关的物理因素主要包括温度、海水流速和压力等^[10-11]。温度是影响金属腐蚀速率的重要因素。根据动力学理论，海洋腐蚀环境内温度升高会加快氧的扩散速度，加速阳极和阴极反应，导致腐蚀速率增大^[12]。对于钝化金属，随着温度的提升，钝化膜的稳定性会下降，腐蚀倾向增加。有研究表明，在20~65 ℃内，每升高10 ℃，金属腐蚀速率将增加1倍^[13]。此外，海洋装备服役时，船体螺旋桨、潜艇推进器等部件处金属会受到特有的环境应力作用^[5]。例如，海浪和海流会不断冲刷船体、海洋平台等金属结构，金属构件表面发生机械磨损，引起表面保护膜破坏，形成微小裂纹或缺陷，给腐蚀性介质渗透提供了通道，加速金属腐蚀^[14]。陈翰林等^[15]研究了海水流速对铜镍合金表面成膜的影响，表明流速在0~2.0 m/s内变化时，随着流速的增大，形成的膜层质量呈现先变好、再变差的趋势，与海水中的氧浓度以及海水流动阐述的冲刷作用有关。

1.3 生物因素

海洋环境中富含藻类、贝类及各类微生物，这些海洋生物常附着或游离在金属表面^[16-17]。其中，藻类植物（如苔藓）会在金属表面附着生长，形成生物膜，引起局部含氧量变化，形成氧浓度差电池，促进点蚀发生。贝类等海洋生物也会吸附在金属表面，对金属产生磨损和刮擦作用，导致保护层破坏。海水中的硫酸盐还原菌等微生物则主要通过新陈代谢改变局部区域内海水的酸碱度、溶解氧浓度等，进而间接影响金属的化学和电化学反应。

实际情况中，海洋环境是多种化学因素、物理因素和生物因素的综合体，鉴于各因素对金属腐蚀的机制有所不同，其对金属腐蚀可能会产生促进、减缓或者中性的影响。

2 金属海洋环境腐蚀评估方法

金属腐蚀评估方法是用来评定金属在特定环境下遭受的腐蚀程度及腐蚀速率的一系列手段和技术，对金属结构腐蚀寿命预测以及腐蚀防护措施制定有重要科学价值。目前，用于金属海洋环境腐蚀评估的方法主要基于试验和检测结果、仿真计算和大数据分析3个方面。

2.1 基于试验和检测结果的评估方法

基于试验和检测结果的评估方法是目前评估金属海洋环境腐蚀最常用且可靠性最高的方法，主要是根据金属结构实际服役环境，针对性地进行腐蚀试验和检测分析，通过获取试样质量、成分、形貌以及电化学性能等参数的变化信息，来计算金属的腐蚀程度或腐蚀速率^[12,18-20]。目前，科研人员对基于试验和检测的金属海洋环境腐蚀评估方法已开展了大量研究^[21-24]。黄桂桥等^[21]对钢、铜合金、铝合金等多种金属材料长期暴露在海洋环境试验青岛站后的腐蚀情况进行了评估，通过质量法获取了多种金属材料在不同海洋腐蚀区带内的腐蚀速率。杨丽媛等^[23]对结构钢和不锈钢进行了酸性盐雾?湿热和酸性大气等试验，基于几种钢腐蚀后的微观形貌表征结果，从腐蚀深度、腐蚀面积和表面粗糙度3个方面评估了不同钢材的耐海洋大气腐蚀性能。薛世坤等^[24]结合电化学、表面分析、物理检测等多种腐蚀检测方法评估了钛-碳钢复合板在模拟海水溶液中的金属腐蚀速率，指明了所设计的钛钢复合板基本能够满足海洋环境中的耐蚀性要求。主流的腐蚀试验和检测方法见表1。金属海洋环境腐蚀是一个复杂过程，在实际应用中，需结合多种试验和检测方法，以获得更可靠和有意义的腐蚀数据，提高金属腐蚀评估有效性。

2.2 基于仿真计算的评估方法

仿真数值计算是一种新型评估金属海洋环境腐蚀的方法，其不受时间和空间限制，可便捷地模拟各种环境条件下的材料腐蚀，在评估金属腐蚀程度、优化防腐措施等领域发挥着重要作用。可用于金属腐蚀评估的仿真计算方法主要包括有限元法、边界元法、相场法和元胞自动机，其对应的特点和应用场景见表2。

近年来，随着仿真技术和计算机技术的快速发展，仿真数值计算已逐渐成为评估金属腐蚀的重要技术手段^[37-38]。曹玮等^[29]采用有限元法模拟了2A12航空铝合金在海洋环境的腐蚀过程，表明材料中第二相的存在会加速金属的腐蚀。庄一峰等^[31]采用COMSOL仿真软件对结构钢在不同温度人工海水中的腐蚀行为进行了模拟仿真，以试样质量损失作为因变量，评估了温度对结构钢腐蚀的影响，如图1所示。Ye等^[32]

基于Nernst-Planck物质传递方程，以试验获取的极化曲线作为输入，模拟了铜合金-碳钢接触区域的电偶腐蚀过程，并根据模型中电流密度和电势分布特征，表明接触区域碳钢造成了更严重的腐蚀。Xiao等^[34]建立了缝隙腐蚀的定量相场模型，研究了铁在海水中的缝隙腐蚀行为。Khajeian等^[36]基于电化学原理，利用元胞自动机（CA）模型随机生成几何凹坑，模拟了钢在3.5%NaCl溶液中的腐蚀坑形成过程，如图2所示。

2.2 基于仿真计算的评估方法

2.3 基于大数据分析的评估方法

自认识到腐蚀对海洋装备中金属使用安全可靠性的巨大威胁以来，科研人员对金属海洋环境腐蚀开展了大量研究，到目前为止，已积累了庞大的腐蚀数据，如何合理利用已有数据指导后续研究已然成为腐蚀防护领域的重要课题^[39]。腐蚀大数据分析是一种新兴的腐蚀评估方法，通过对金属海洋环境腐蚀数据的收集、分析和处理，深度挖掘材料、环境、时间等多种因素间的潜在关系，进而实现对金属海洋环境腐蚀的有效评估。近年来，随着数据分析技术的发展，大数据分析方法逐渐应用到腐蚀研究领域^[40-42]。陈海涛等^[41]以3种海洋工程材料的4 027条腐蚀数据作为数据样本，结合遗传算法和神经网络算法分析了多种海洋环境因素对材料腐蚀速率的影响，并基于影响权重分析结果，表明溶解氧是影响材料腐蚀速率最重要的因素。Qiao等^[42]基于互信息法（MI）和皮尔森相关系数（PCC），对特征参数的关联性及重要性进行了分析（如图3所示），从33个特征参数中筛选出15个参数（合金元素电负性、电离能、磷元素以及元素间原子半径差等）作为影响不锈钢点蚀电位的关键参数，有效支撑了不锈钢合金元素设计和优化。目前常用于金属腐蚀评估的大数据分析方法见表3。

3 海洋环境下金属腐蚀预测模型

在复杂多变的海洋环境中，金属不可避免地会发生腐蚀，为确保海洋装备服役时关键金属结构的安全可靠性，准确预测金属在海洋环境作用下的腐蚀行为尤为重要。根据理论背景的不同，金属腐蚀预测可以分为3类。

1）经验式腐蚀预测模型。经验式预测模型不考虑实际腐蚀机制，主要通过拟合腐蚀数据来研究金属在特定环境下的腐蚀动力学行为。目前，最常用的经

验式预测模型是采用幂函数来描述腐蚀质量损失随时间的变化^[4]，形式如下：

W_t=Atⁿ

式中：t为腐蚀作用时间；W_t为t时刻的腐蚀失重；A和n为腐蚀常数，一般通过拟合实验数据得到。Panchenko等^[46]通过对世界多个地区的碳钢腐蚀数据的分析，表明碳钢的腐蚀规律符合幂-线性函数规律，并绘制了多个国家碳钢腐蚀曲线。刘海霞等^[47]用幂函数分别拟合了铝合金周浸腐蚀质量损失和室外实际环境腐蚀质量损失随时间的变化曲线，获取了2种环境条件下铝合金的腐蚀动力学方程。同时，以腐蚀质量损失为参量，根据腐蚀时间的相关性，建立了通过周浸实验结果预测材料实际腐蚀情况的腐蚀寿命预测模型。

2）基于物理机制的腐蚀预测模型。基于物理机制的预测模型，即通过数学公式、算法等方式将金属腐蚀发生的实际机制和影响因素转化为可计算的模型，用于预测金属在特定环境条件下的腐蚀行为。例如，Chen等^[48]基于近场动力学理论，提出了与溶液浓度相关的局部腐蚀损伤模型，模拟了不锈钢次表面层的腐蚀过程。妙远洋等^[49]根据点蚀扩展模型和力-化学效应，计算推导了铝合金腐蚀坑深量化模型，较为精确地预测了不同时间和应力作用下的腐蚀坑深度。

3）数据驱动的腐蚀预测模型。数据驱动的腐蚀预测模型是一种利用大量腐蚀数据来进行金属腐蚀预测的方法，其核心是基于数据的分析和建模，而不依赖对腐蚀过程的深入物理理解，适应于多种不同的金属材料和腐蚀环境，具有较强的通用性。目前，常用的数据驱动预测模型有线性回归模型、神经网络模型、遗传算法模型以及支持向量机等。马良涛等^[50]以环境温度、含氧量、pH值等环境因素作为输入，采用神经网络模型对金属海洋环境腐蚀速率进行了预测。Wen等^[51]建立了基于温度、盐度、pH值、溶解氧和电位等因素的支持向量机和神经网络模型，分别预测了钢在海水中的腐蚀速率，表明在当前数据样本和数据处理方式下，支持向量机的预测精度较高。Yan等^[52]利用多元线性回归（MLR）、岭回归（RR）、支持向量机（SVR）、随机森林（RF）、梯度提升决策树（GBDT）、HE极限梯度提升（XGBoost）这6种算法对低合金钢在海洋大气环境中的腐蚀速率进行了预测，结果表明，RF、GBDT和XGBoost这3种模型展现出了较好的预测准确性，如图4所示。在实际应用中，需根据腐蚀数据和各数据驱动预测特点的不同，针对性地选择预测模型以获取可靠的预测结果。

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4 结语

海洋环境下，金属腐蚀是多种化学、物理和生物因素共同作用的结果，不同因素对金属海洋环境腐蚀的作用机制和影响程度各异。通过腐蚀试验和检测、数值仿真计算和大数据分析等一系列手段，可以有效评估各环境因素对金属海洋腐蚀程度的影响。同时，随着腐蚀数据的持续积累，以及腐蚀机制研究的不断深入，多种金属腐蚀预测模型相继涌现，如经验式模型、基于物理机制的模型以及数据驱动模型，目前已初步实现了对金属腐蚀行为的预测。

金属海洋环境腐蚀是海洋装备在长期服役中难以避免的问题，开展金属腐蚀评估和预测有助于及时掌握金属的腐蚀状况，对保障海洋装备服役安全和使用可靠有重要意义。为提升对金属海洋环境腐蚀的评估和预测能力，未来可以从以下2个方面开展研究。

1）综合运用多种评估方法，提高金属腐蚀评估有效性。金属海洋环境腐蚀与材料、腐蚀环境、时间等多种因素相关，将腐蚀试验、检测、数值仿真计算和大数据分析等多种评估手段相结合，互相印证和补充，以获取更全面、准确的腐蚀信息。

2）优化金属腐蚀预测模型，提升模型预测精度和可靠性。已有的金属腐蚀预测模型各有优劣势，在实际应用中，可以根据具体要求和条件将多种模型进行集成。如结合基于物理机制的模型与数据驱动模型，充分利用物理模型的可解释性以及数据驱动模型的计算高效性和鲁棒性，以获取更全面、准确的腐蚀预测结果。

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