大氣腐蝕圖繪制中環境因素數據采集方法

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(1. 南方電網科學研究院有限責任公司，廣州 510663； 2. 華南理工大學 材料科學與工程學院，廣州 510640)

大氣腐蝕是導致金屬設備、產品、結構件等早期失效和破壞的重要原因。每年由金屬腐蝕造成的經濟損失占國民經濟年總值的2%～4%，其中一半以上的金屬腐蝕是由大氣腐蝕所致[1]。因此，大氣腐蝕研究備受關注。

金屬大氣腐蝕圖描述了給定地域金屬及金屬鍍層在大氣環境中的腐蝕程度，可為金屬結構的設計和維護提供有價值的參考。目前，國內外已經初步繪制了很多全國性或區域性的大氣腐蝕圖[2]。這些大氣腐蝕圖都是依據國際標準組織在1992年頒布的ISO 9223: 1992《金屬及合金大氣腐蝕分類》標準繪制的。該標準給出了根據金屬試件的腐蝕率、綜合潤濕時間(溫度和相對濕度)和大氣中腐蝕性介質(SO2和Cl-)含量進行大氣腐蝕性分類的方法[3-5]。

對于面積較小的地域，通常采用小規模的暴露試驗方法，即標準試樣法，通過回收和計算各暴露點的金屬腐蝕速率來繪制大氣腐蝕圖。例如，英國在1965年12月至1966年6月，分批將400個小鋅罐試樣發往全國100個試驗點，1 a后回收試樣并根據計算得到的鋅罐腐蝕速率繪制鋅的大氣腐蝕圖[6]。中國科學院金屬所在沈陽市區內均勻選擇36個有代表性的大氣暴曬試驗點，根據A3鋼2 a的腐蝕速率繪制了沈陽市大氣腐蝕圖[7]。中國科學院金屬所在海南全省20個試驗站投放了A3鋼試樣，進行2～4 a的大氣腐蝕暴露試驗，回收計算腐蝕速率，繪制了海南省的大氣腐蝕圖[8]。以上大氣腐蝕圖的繪制需要耗費大量的人力、物力，甚至需要全國性機構的協助與配合。不僅如此，標準試樣法受地域范圍的限制，導致數據點稀疏、分辨率低。英國大氣腐蝕圖為10 km2一個腐蝕速率掛片點，沈陽市大氣腐蝕圖為5 km2一個腐蝕速率掛片點。

對于涵蓋范圍廣、區域劃分細的地域，一般采用環境因素法，即通過建立劑量響應函數來繪制大氣腐蝕圖[9]。瑞士在全國8個典型地區暴露銅、鋅試樣，并在各相關測試站收集環境因素數據(氣溫、相對濕度、降雨量、SO2、O3、緯度、海拔高度、測試點800 m范圍內住宅和工業建筑的面積)，對金屬腐蝕數據和環境數據進行多元線性回歸分析，建立相應的劑量響應函數，繪制了瑞士的大氣腐蝕圖[10]。2012年越南科學與工業研究組織(CSIRO)與澳大利亞合作，建立了以環境因素為參數的腐蝕動力學模型，繪制了涵蓋整個越南的碳鋼大氣腐蝕圖[11]。采用環境因素法繪制大氣腐蝕圖，避免了暴露試驗的巨大工作量，同時繪制的大氣腐蝕圖分辨率非常高(0.0625 km2一個數據點)，是標準試樣法的100倍。但是，環境因數數據的獲取往往受到獲取渠道、收集與統計工作量、收集與統計的準確度等問題的制約，進而加大了環境因素法繪制大氣腐蝕圖的難度[12]。

本工作提出了一種環境因素數據的采集方法，該方法可降低獲取和處理環境因素數據的巨大工作量，并提高金屬大氣腐蝕圖繪制的準確度。

1 環境因素的采集

1.1 數據獲取渠道

金屬大氣腐蝕是大氣環境中諸多因素在金屬表面綜合作用的結果。影響金屬大氣腐蝕速率的環境因素主要有氣溫、相對濕度、二氧化硫含量、二氧化氮含量、氯離子含量、降雨量、日照時間、PM2.5(細顆粒物，粒徑不大于2.5 μm的顆粒物)含量和PM10(可吸入顆粒物，粒徑在10 μm以下的顆粒物)含量等[13]。

通常，全國各地的氣象觀測站會每天記錄氣溫、相對濕度、降雨量、日照時間等氣象數據。同時，環境監測中心也會時時監測空氣中二氧化硫含量、二

氧化氮含量、氯離子含量及粉塵中的PM2.5和PM10等污染物水平數據。這些機構收集與統計的環境因素數據為繪制大氣腐蝕圖奠定了數據基礎[14]。大氣腐蝕研究工作者可通過公開、開放的平臺快速、有效地獲取環境因素數據。

中國天氣網(http://www.weather.com.cn)是中國氣象局為公眾提供氣象信息服務的網站，集成了中國氣象局下屬各業務部門最新的環境和氣象資訊，每隔1 h會實時公布氣溫、相對濕度、降雨量、二氧化硫含量、二氧化氮含量、PM2.5含量、PM10含量、風力風向等數據。2015年發布的全國城市空氣質量實時發布平臺可實時顯示全國31個省、自治區及直轄市共338個城市實時監測大氣中二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳、臭氧、PM2.5、PM10等含量的數據。這兩個平臺的數據密度較大、更新快、可靠性強，可以將這兩個平臺提供的氣象與環境參數作為大氣腐蝕環境因素的數據。

1.2 環境因素數據收集與統計

通過中國天氣網和全國城市空氣質量實時發布平臺這兩個公開的氣象和環境數據公布平臺，可收集與統計環境因素數據，直接繪制大氣腐蝕圖。但是，數據收集與統計的工作量非常巨大。以繪制廣東省大氣腐蝕圖為例：廣東省共有21個市，平均每個市有11個監測站點，如果只收集相對濕度這一種環境因素數據，廣東省一年的相對濕度數據就會有2 023 560條。因此，急需尋求一種降低環境數據收集與統計工作量的方法。本工作提出了一種數據處理方法，可以將繪制大氣腐蝕圖所需的數據收集與統計的工作量減少近2/3。以下仍以廣州市相對濕度數據為例說明。

在中國天氣網上收集廣州市某7 d 的相對濕度數據作為數據樣本，結果見表1。此數據樣本最好是不同季節各選取7 d，日期可以不連續，因為不同季節氣候具有不同的規律，同一季節不同日期的氣候具有相似性，這樣所選取的數據樣本更能代表此季節的氣候特征。

由表1可知，在7 d中，相對濕度曲線變化規律大體相同。每天上午10點前相對濕度平緩地保持在一天中的較高位；10～22點相對濕度先降后升，呈現一個類V字型；22～24點相對濕度又趨于平緩，數值近似等于10點前的相對濕度。

由表1還可知：11，12，13，14，21，22，23點時的相對濕度近似于當天相對濕度平均值。因此，可以用這7個時刻點的相對濕度代替全天24個時刻點的相對濕度，這樣可降低約2/3的數據統計工作量。

表1 廣州市7 d相對濕度數據樣本Tab. 1 Relative humidity of Guangzhou in 7 d %

2 環境因素數據收集與統計的準確度

2.1 隨機時刻點組合

根據上文中確定的7個時刻點，左右調整時刻點制定出了三種時刻點組合，并用origin畫圖法計算出各組合的相對誤差和與絕對誤差和，結果如表2所示。

由表2可知，三種時刻點組合的相對誤差和均在20%左右。雖然10，11，12，13，21，22，23點時刻點組合的相對誤差和是三者中最小的，但是整體統計誤差還是偏大，準確度不高。由此可見，雖然用n(n=6，7，8)個時刻點的相對濕度代替全天24個時刻點的相對濕度可減少2/3的工作量，但需要把誤差控制在較小的范圍內，以保證數據收集與統計有較高的準確度。

表2 三種時刻點組合誤差表Tab. 2 The deviation of the three kinds of time-point combinations

2.2 最優時刻點組合

以提高數據收集與統計準確度為原則，進行以下數據處理：

①在以24個時刻點為元素的集合的全部子集中，選取出時刻點個數為n(n=6，7，8)的全部子集(以下簡稱子集)；

(1)

③根據式(2)計算每個子集所對應的m(m=7)d的絕對誤差之和ε。

(2)

④從計算得到的每個子集所對應的ε中，選取數值最小的ε，將所選取的ε對應的子集所包含的n個時刻點作為所述采集時刻點，在所述采集時刻點采集環境因素數據。

以上四個步驟所涉及的矩陣變換原則總結如下：原數據矩陣為m行×24列，如式(3)所示，從24列中選取n列(即n個時刻點)，組成m行×n列的新數據矩陣，如式(4)所示，新矩陣列的排序遵從原矩陣的順序，并對所有的新數據矩陣計算相應的ε。選取ε值最小的新數據矩陣作為最終目標矩陣，其所有列對應的時刻點即為最終采集數據的時刻點。

(3)

(4)

由表3可見：當n=6時，時刻點組合總個數為134 596，按上述計算得到最佳時刻點組合為3，9，10，13，19，23點，該時刻點組合絕對誤差和與相對誤差和分別為5.97，0.085 3；當n=7時，時刻點組合總個數為346 104，最佳時刻點組合為3，9，10，13，16，19，23點，該時刻點組合絕對誤差和與相對誤差和分別為1.89，0.023 3；當n=8時，時刻點組合總個數為735 471，最佳時刻點組合為3，9，10，13，14，16，19，23點，該時刻點組合絕對誤差和與相對誤差和分別為2.04，0.025 9。

表3 最優時刻點組合與誤差數據表Tab. 3 The deviation of the optimal three kinds of time-point combinations

通過對比表2與表3發現，經過進一步改進數據收集方法后，數據收集與統計的準確度得到了很大提高。

2.3 最終數據統計與收集實施方法

通過以上分析，采用3，9，10，13，16，19，23點這7個時刻點數據代替全天24 h數據時，不僅使相對濕度數據統計控制在較小的誤差范圍內(2.33%)，而且工作量僅為原來的1/3。

利用該方法進行氣象與環境數據統計，可以解決氣象與環境數據獲取渠道受限、收集與統計工作量巨大，收集與統計的準確度不高等問題，為繪制高精度的大氣腐蝕圖提供了可靠的數據基礎。

3 結論

(1) 以全國城市空氣質量實時發布系統、中國天氣網為平臺，實時記錄每天氣象與環境因素數據，避免從非面向公眾的渠道(如國家氣象局)獲取環境因素數據所存在的相關統計數據密度稀疏、數據非公開、公眾沒有獲取途徑和權限等問題，從而簡化了獲取氣象與環境因素數據的渠道。

(2) 通過矩陣優化方法確定的相對濕度時刻點組合的相對誤差較小(2.33%)，保持了較高的準確度，避免了目前研究報道中相對濕度收集與統計方法所選取的時刻點主觀性太強(隨機時間點間隔、隨機時刻點選取)且誤差未知的問題。

(3) 本方法適應性很高，其他相似數據(溫度、二氧化硫含量、氯離子含量、二氧化氮含量、一氧化碳含量、PM2.5含量)均可用此方法處理，得出行之有效的數據收集與統計的優化時刻點。

(4) 本方法可操作性強，可利用全國城市空氣質量實時發布系統和中國天氣網平臺，人工自行記錄數據，避免了各種監測儀器和設備的投入。

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