加速腐蝕環境下鋼板表面坑蝕形貌統計規律

王皓　徐善華　蘇磊

摘要：采用光學表面測量技術對實驗室加速腐蝕鋼板試件進行坑蝕表面數據采集，通過建立不同齡期的銹蝕鋼板表面形貌圖討論了銹蝕鋼板表面點蝕特征隨腐蝕時間的變化趨勢。對于以局部腐蝕為主的銹蝕鋼板，通過計算證明坑蝕平均深度近似等于腐蝕平均深度，且其隨時間的變化趨勢可以采用新型weibull函數加以描述。經過對垂直于鋼板受力方向的坑蝕截面損失率進行探究，指出可以利用正態分布模型表征其隨機分布規律，并建立了模型參數與坑蝕平均深度之間關系式。最后討論了與腐蝕時間相關的鋼板屈服強度退化概率模型。

關鍵詞：銹蝕鋼板；形貌圖；坑蝕平均深度；坑蝕截面損失率

中圖分類號：TU391

文獻標志碼：A文章編號：16744764（2016）01002307

Abstract：

We used the optical surface measurement technology to collect the pitting surface data of steel plate specimens subjected to laboratory accelerated corrosion， and discussed on trends of pitting characteristics with the increase of corrosion time by establishing 3D contour pictures of surface data of corroded steel with different corrosion time. For the corroded steel plate mainly with local corrosion， calculations showed that the average depth of pitting corrosion was approximately equal to the average depth of corrosion， and the tendency of the average depth of pitting corrosion with time could be described by a new Weibull function. The pitting section loss ratio， which was perpendicular to the force direction of steel plate， showed a normal distribution， and the relationship between the model parameters and the average depth of pitting corrosion was established. The probabilistic yield strength deterioration model relating to the corrosion ratio was discussed.

Keywords：corrosion of steel； contour pictures； average pitting depth； pitting section loss ratio

隨著鋼產量的增加與鋼結構設計理論的日益成熟，中國鋼結構工程的數量和規模逐年增加。然而鋼結構耐久性差，長期處于海洋、工業大氣等腐蝕環境下的鋼結構工程極易出現腐蝕問題。鋼結構腐蝕導致鋼材在環境作用下發生損壞和性能下降，其腐蝕具有破壞性，致使建筑物承載力衰退，甚至還會引發倒塌而造成生命財產的巨大損失，因此，如何對鋼結構腐蝕構件進行安全性評估已成為各國學者研究的一個重要課題，其中銹蝕鋼材的腐蝕退化規律是最為基礎而關鍵的問題之一。

目前，國內外學者對于銹蝕鋼材的腐蝕退化規律方面已有較多研究，在對鋼筋銹蝕程度表征上，通常使用的指標是銹蝕質量損失率[13]，但銹蝕質量損失率卻并未考慮鋼筋腐蝕形貌與蝕坑程度等特征，范穎芳等[4]研究了銹蝕鋼筋蝕坑幾何參數對鋼筋力學性能的敏感性，認為最大蝕坑深度是影響力學性能的主要因素，且認為最大坑蝕深度服從極值分布；王波等[5]則分析探討了坑蝕三維尺寸對鋼筋名義屈服強度的影響規律；徐亦冬等[6]則對銹蝕鋼筋表面輪廓進行統計分析，認為銹蝕鋼筋表面輪廓直徑符合正態分布，且具有統計分形的特征。在船舶鋼鐵腐蝕研究領域，Melchers[78]通過對多種碳鋼、低合金鋼進行實海觀測試驗，分析了試件最大點蝕深度及平均點蝕深度的具體時變進程，提出了點蝕現象學模型；Paik等[910]認為在評估結構強度時，相對點蝕坑深而言，點蝕所造成的截面積損失是更值得關注的指標；王燕舞等[11]則針對中國船舶結構常用碳鋼、低合金鋼的實海腐蝕試驗觀測數據建立了新型Weibull函數形式的點蝕最大深度時變模型。對于老舊鋼結構橋梁，Appuhamy等[12]在自然銹蝕鋼板拉伸試驗的基礎上探討了鋼板殘余厚度對其屈服及極限強度的影響，并提出了鋼板有效殘余厚度的概念。

本文針對以上觀點，采用光學表面測量技術對實驗室加速腐蝕鋼板試件進行坑蝕表面數據采集，繪制了不同腐蝕齡期銹蝕表面形貌圖，對點蝕坑隨時間的變化規律進行了闡述。深入研究了銹蝕鋼板坑蝕平均深度隨腐蝕時間的變化規律；探討了銹蝕鋼板坑蝕截面損失率與坑蝕平均深度之間的相關性，為考慮坑蝕影響的銹蝕鋼材力學性能退化研究開展前期工作。

1試驗方案

1.1加速腐蝕試驗

本試驗采用YWX/Q020型鹽霧箱進行海洋大氣環境腐蝕試驗，試驗溶液采用質量百分比5%的氯化鈉溶液，設定鹽霧箱溫度為35 ℃，飽和器溫度為37 ℃，相對濕度大于95%，進氣壓力為0.2～0.3 MPa，壓縮空氣壓力為0.07～0.17 MPa，噴霧量為1.0～2.0 ml/80 cm2·h，pH值為6.5～7.2。

將10組（每組2塊）板材試樣與垂直方向成30°放置箱體內，板材尺寸為280 mm×50 mm×8 mm。采用間隙噴霧法進行腐蝕，具體噴灑制度為噴6 h，停6 h。腐蝕周期分別為14 d 8輪、20 d 2輪、40 d 1輪，每個腐蝕周期從鹽霧箱中取出一組試件進行除銹、烘干并稱重，計算銹蝕質量損失率，直至試驗結束，試驗總周期為178 d。

1.2坑蝕表面數據采集試驗

運用PS50三維非接觸式表面形貌儀對編號為A01～A91及A02～A92銹蝕鋼板試件表面進行測量。對于每塊銹蝕鋼板試件，隨機選擇鋼板一側兩個不相鄰區域進行測試，每個區域面積大小為30 mm×30 mm，測量步長沿試件寬度方向為18 μm，沿試件長度方向為220 μm，從測試數據中選取坑蝕表面XYZ三維坐標值進行后續概率統計分析。圖1為PS50三維非接觸式表面形貌儀示意圖。

1.3銹蝕表面形貌分析

本文根據表面形貌掃描數據，運用surfer8.0軟件分別繪制了試件A01、A81測量區域的銹蝕表面形貌圖，如圖2所示，當銹蝕程度相對較低時，測量區域內的點蝕坑密度較大，而直徑相對于深度較小，屬于窄深型蝕坑；隨著銹蝕程度的增大，點蝕密度逐漸減小，而蝕坑的三維尺寸逐漸增大，銹蝕鋼板表面逐漸生成宏觀局部腐蝕。以上結論與實際的腐蝕過程比較吻合，說明表面形貌采集數據具有一定的實用性、準確性。然而，相對于較大面積的鋼板表面，單個點蝕坑對鋼板橫截面積的損傷程度有限，因此本研究并未單獨對點蝕坑幾何尺寸的分布規律進行統計，而是對粗糙不平的銹蝕表面數據進行整體分析。

2試驗結果分析

2.1坑蝕平均深度時變模型

對于既有鋼結構建筑，采用銹蝕質量損失率來評定其銹蝕程度顯然是不可行的。由于本試驗所采用的腐蝕環境為模擬海洋大氣加速腐蝕環境，銹蝕鋼板呈現出局部坑蝕的腐蝕特征，因此，采用局部坑蝕體積換算所得的相對局部坑蝕平均深度作為評定試驗試件銹蝕程度的等效腐蝕量。相對局部坑蝕平均深度的換算公式為：

d=1ADz（x，y）-ztopdxdy≈1MNMi=1Nj=1z（xi，yj）-ztop（1）

η′=d-t0=4i=1di4t0（2）

式中：d為各測量區域局部坑蝕平均深度，M，N為測量區域內X，Y方向測量步長數，z（xi，yj）為測點垂直方向坐標值，ztop為測量范圍內縱坐標最高點值，η′為相對局部坑蝕平均深度，d-為任一腐蝕齡期鋼板的坑蝕平均深度（由于銹蝕鋼板試件各測量區域坑蝕深度離散性較大，因此，采用各腐蝕階段4個測量區域的局部坑蝕平均深度均值作為各腐蝕齡期坑蝕平均深度）。t0則為未銹蝕鋼板厚度，均為8 mm。

為了驗證相對局部坑蝕平均深度作為等效腐蝕量的有效性，將上述公式（2）所計算的各腐蝕階段相對局部平均坑蝕深度與各階段平均質量損失率（單側）進行對比，建立相對坑蝕深度與質量損失率關系圖3。（圖中各數據點坐標值詳見表1）

采用最小二乘法對圖中數據點進行線性擬合，相關系數R2為0.878，擬合直線斜率為1.211，說明在銹蝕質量損失率不超過10%時，可以采用各腐蝕階段相對坑蝕平均深度η′近似代替銹蝕鋼板單側質量損失率，來有效表征鋼板在腐蝕環境下的銹蝕程度。但是隨著銹蝕時間的逐漸增長，局部坑蝕面積逐漸擴大，測量區域內鋼板原表面被完全侵蝕，即形成了一定程度上的層狀剝離侵蝕，導致相對坑蝕平均深度與質量損失率之間的誤差越來越大，此時采用相對坑蝕平均深度η′作為等效腐蝕量已不再準確，應將剝離侵蝕產生的均勻腐蝕深度與坑蝕平均深度共同考慮，作為等效腐蝕量的參考指標。

局部坑蝕平均深度作為一定銹蝕程度范圍內等效腐蝕量的重要參數之一，應對其隨時間的變化趨勢進行預測。文獻[13]認為鋼的大氣腐蝕發展遵循冪函數規律：d（T）=ATn，D為腐蝕深度，T為暴露時間，A為第一年的腐蝕速率，n表示腐蝕的發展趨勢；Paik等[14]通過統計44條散貨船的7 503個縱向構件的腐蝕數據點信息，得到腐蝕深度線性模型：d（T）=c1T，c1為腐蝕速率；王燕舞等[11]則根據以往試驗結果提出了一種基于新型weibull函數的腐蝕深度時變模型，模型的具體函數表達式為d（T）=dm{1-exp[-（T/α）m]}，其中dm的物理意義為點蝕深度上限，α和m為形狀參數和尺度參數。根據以上各種觀點，采用3種模型函數對局部坑蝕平均深度的時變數據點進行擬合分析，具體結果見圖4。

根據圖中3種函數相關系數的大小關系可知，新型weibull函數的擬合情況最好，說明在實驗室加速腐蝕環境下，新型weibull函數可以更好地對坑蝕深度隨時間的變化趨勢進行預測，因此，采用新型weibull函數作為坑蝕深度隨時間變化的時變模型，模型參數的具體取值：dm=499.38 ，α=122.49 ，m=0.563。但是由于該時變模型只針對試驗室加速腐蝕環境，對于自然環境中坑蝕平均深度隨時間的發展規律，還應采用實際結構所得數據進行驗證比較，從而更好地對實際服役結構的銹蝕程度進行預測。

2.2坑蝕橫截面積分布規律

鋼板在大氣腐蝕環境中發生銹蝕后，其銹蝕表面各項幾何參數指標均有可能對鋼材的力學性能退化產生影響，單純注重點蝕深度指標的做法被認為是較為粗糙的，應針對構件實際受載情況選定主要影響參數進行深入細致分析。Paik等[910]認為在評估結構強度時，相對點蝕坑深而言，點蝕所造成的截面積損失是更值得關注的指標；安琳等 [15]則通過鋼筋拉伸試驗結果證明銹蝕鋼筋與未銹鋼筋的名義強度比可近似取銹后鋼筋的最大殘余面積率 ， 受銹坑應力集中的影響甚微.基于以上學者觀點，通過銹蝕鋼板表面三維尺寸的測量，對銹蝕鋼板的坑蝕截面損失率隨機分布進行概率統計分析是十分必要的。

Mohammad等[16]通過對銹蝕鋼筋模型數據的統計分析，指出延銹蝕鋼筋長度方向的橫截面積隨機分布服從對數正態分布模型，并建立了模型參數與銹蝕質量損失率之間的關系式。對于銹蝕鋼構件而言，由于測量區域范圍限制，在實際工程中無法對其銹蝕質量損失率進行評測，因此，采用銹蝕質量損失率對模型參數進行計算是不盡合理的。在本文2.1節中，已經對坑蝕平均深度進行了分析，發現將其作為等效腐蝕量的參考指標具有一定的實際意義，故選擇坑蝕平均深度作為對坑蝕截面損失率隨機分布進行探究的基礎。

為了探究坑蝕截面損失率服從何種分布，需要設定以下參數及轉換公式：

通過圖5中（a）與（b）及（c）與（d）的擬合相關系數比較發現，采用正態分布函數對坑蝕面積系數隨機分布進行描述更為準確。將線性擬合所得參數帶入公式（5），計算μβ和σβ，然后建立μβ及σβ隨坑蝕平均深度的變化趨勢圖6。從圖中可以看出，μβ基本不隨坑蝕平均深度的變化而變化，μβ≈1；σβ隨坑蝕平均深度的變化呈冪函數下降趨勢（公式（7）），說明隨著銹蝕程度的增大，測量區域內垂直于試件受力方向坑蝕橫截面損失率之間的離散性逐漸減小，基本符合隨著銹蝕時間的增長，銹蝕試件點蝕坑逐漸向四周擴散形成局部蝕坑的腐蝕規律。根據以上參數及公式，我們便可以在已知腐蝕齡期的情況下對最大坑蝕截面損失率（單側）進行保證率為95%的概率預測，從而對腐蝕后鋼板的強度進行有效折減，建立銹蝕鋼板的屈服強度退化概率模型。公式（7）、（8）、（9）的具體函數計算表達式為

3結論

1）通過建立不同齡期銹蝕鋼板表面形貌圖可以發現，當銹蝕程度相對較低時，測量區域內的點蝕坑密度較大，而直徑相對于深度較小，屬于窄深型蝕坑；隨著銹蝕程度的增大，點蝕密度逐漸減小，而蝕坑的三維尺寸逐漸增大，銹蝕鋼板表面逐漸生成宏觀局部腐蝕。

2）局部腐蝕為主的銹蝕鋼板，坑蝕平均深度是等效腐蝕量的主要參考指標之一。當腐蝕時間相同時，通過計算證明坑蝕平均深度近似等于腐蝕平均深度，且其隨時間的變化趨勢可以采用新型weibull函數加以描述，該時變模型為自然環境下鋼板的坑蝕平均深度預測提供了借鑒。

3）銹蝕鋼板表面形貌掃描數據的統計結果表明，正態分布函數模型可以對基于坑蝕平均深度的銹蝕鋼板單側橫截面積損失率隨機分布規律進行較為準確的描述；通過對正態分布模型相關參數進行回歸分析，討論了均值及標準差隨坑蝕平均深度的變化規律，并據此建立了與坑蝕平均深度相關的銹蝕鋼板單側橫截面積損失率的概率模型。

4）從幾個方面對加速腐蝕環境下鋼板表面坑蝕幾何形貌規律進行了統計分析，為后續研究銹蝕鋼板表面坑蝕三維幾何尺寸對力學性能影響提供了參考。

參考文獻：

[1] Almusallam A A. Effect of degree of corrosion on the properties of reinforcing steel bars[J]. Construction and Building Material， 2001， 15（8）： 361368.

[2] Du Y G， Clark L A， Chan A H C. Residual capacity of corroded reinforcing bars[J]. Magazine of Concrete Research， 2005， 57（3）： 135147.

[3] 張偉平， 商登峰， 顧祥林. 銹蝕鋼筋應力一應變關系研究[J]. 同濟大學學報：自然科學版， 2006， 34（5）：586592.

Zhang W P， Shang D F， Gu X L. Stressstrain relationship of corroded steel bars[J]. Journal of Tongji University：Natural Science， 2006， 34（5）： 586592.（in Chinese）

[4] 范穎芳， 張英姿， 胡志強， 等. 基于概率分析的銹蝕鋼筋力學性能研究[J]. 建筑材料學報， 2006， 9（1）：99104.

Fan Y F， Zhang Y Z， Hu Z Q，et al. Study on mechanical property of rusty rebar based on probability analysis[J]. Journal of Building Materials， 2006， 9（1）： 99104.（in Chinese）

[5] 王波， 袁迎曙， 李富民， 等. 氯鹽銹蝕鋼筋的屈服強度退化分析及其概率模型[J]. 建筑材料學報， 2011， 14（5）：597603.

Wang B， Yuan Y S， Li F M，et al. Deterioration analysis of yield strength and its probabilistic model of steel bar corroded by chloride[J]. Journal of Building Materials， 2011， 14（5）： 597603.（in Chinese）

[6] 徐亦冬， 錢春香， 邊力， 等. 非均勻銹蝕鋼筋表面輪廓的分形表征[J]. 應用基礎與工程科學學報， 2012， 20（2）：296303.

Xu Y D， Qian C X， Bian L，et al. Fractai based characterization of nonuniform corroded surface profile in steel bars[J]. Journal of Basic Science and Engineering， 2012， 20（2）： 296303.（in Chinese）

[7] Melchers R E. Pitting corrosion of mild steel in marine immersion environmentPart 1： Maximum pit depth[J]. Corrosion， 2004， 60（9）：824836.

[8] Melchers R E. Pitting corrosion of mild steel in marine immersion environmentPart 2：Variability of maxmum pit depth[J]. Corrision， 2004， 60（10）：937944.

[9] Paik J K. Ultimate strength of ships–timevariant risk assessment of aging ship staking account of general/pit corrosion， fatigue cracking and local dent damage.[R]. Technical Report RD 200211，American Bureau of Shipping， 2002.

[10] Paik J K， Wang G， Thayamballi A K， Lee J M. Timedependent risk assessment of aging ships accounting for general/pit corrosion， fatigue cracking and local denting[J]. SNAME Trans， 2003（2）111115.

[11] 王燕舞， 黃小平， 崔維成. 船舶結構鋼海洋環境點蝕模型研究之一：最大點蝕深度時變模型[J]. 船舶力學， 2007， 11（4）：577586.Wang Y W， Huang X P， Cui W C. Pitting corrosion model of mild and lowalloy steel in Marine environmentPart 1： Maximum pit depth[J]. Journal Of Ship Mechanics， 2007， 11（1）： 6579.（in Chinese）

[12] Appuhamy J M R S， Kaita T， Ohga M，et al. Prediction of residual strength of corroded tensile steel plates[J]. International Journal of Steel Structures， 2011， 11（1）：6579.

[13] 曹楚南. 中國材料的自然環境腐蝕[M]. 北京：化學工業出版社， 2006 ：3435.

Cao C N. Natural environmental corrosion of China materials[M]. Beijing：Chemical Industry Press， 2006. 3435.

[14] Paik J K， Kim S K， Lee S K. Probabilistic corrosion rate estimation model for longitudinal strength members of bulk carriers[J]. Ocean Engineering， 1998， 25（10）：837860.

[15] 安琳， 歐陽平， 鄭亞明. 銹坑應力集中對鋼筋力學性能的影響[J]. 東南大學學報：自然科學版， 2005， 35（6）：940944.

An L， Ouyang P， Zheng Y M. Effect of stress concentration on mechanical properties of corroded reinforcing steel bars[J]. Journal of Southeast University：Natural Science， 2005， 35（6）： 940944.

[16] Mohammad M. Kashani， Adam J. Use of a 3D optical measurement technique for stochastic corrosion pattern analysis of reinforcing bars subjected to accelerated corrosion[J]. Corrosion Science， 2013（73）：208221.

（編輯胡玲）