第12期 曲良山等：运用BP人工神经网络方法构建碳钢区域土壤腐蚀预测模型 ,1571. 续表1 实验点 含水量/ 空气容量/ cI/ s0/ 总含盐量/ 腐蚀速率/ 编号 % % pH (mg*kg) (mg-kg) (mg*kg1) (g'dm-2a-1) 16 16.71 22.76 7.15 124.08 600.40 1760.00 3.18 17 22.85 14.52 7.07 35.45 480.32 3210.00 7.15 18 26.73 8.99 8.33 744.45 1861.23 8290.00 6.62 多 17.10 27.69 6.97 124.08 660.44 1820.00 3.30 18.32 18.40 8.86 478.58 1260.83 10780.00 2.80 21 6.17 48.04 7.03 301.33 900.60 2468.38 2.74 22 16.64 14.42 9.42 212.70 1561.03 11106.02 6.28 23 18.77 7.39 6.93 124.08 480.32 1606.72 13.44 24 4.64 48.70 6.89 35.45 660.44 1521.26 6.84 25 19.61 15.97 7.17 124.08 600.40 2149.60 4.82 常 4.74 55.37 7.05 35.45 720.48 1379.10 6.07 24 4.67 50.55 7.04 124.08 300.20 901.23 13.35 28 20.82 13.63 7.36 35.45 660.44 3007.48 4.29 29 17.55 19.53 7.07 35.45 540.36 2618.23 3.41 30 15.04 17.46 9.26 389.95 2101.39 9813.01 17.63 2.2材料土壤腐蚀传质过程分析 通过相关性判断和逻辑分析，进一步理清它们之间 材料在土壤中的腐蚀在某种程度上是由发生化 的逻辑关系，去除冗余信息 学、电化学反应所需的腐蚀离子(C1、$0)、氧气、 2.3材料土壤腐蚀影响因素分析 水分在土壤中到达材质表面的传质过程的难易程度 2.3.1材质因素对材料土壤腐蚀的影响分析 和腐蚀环境恶劣与否决定的，也即土壤中水、腐蚀离 对于同种材质且表面处理工艺相同的试样，实 子、氧气的存在形式（孔隙度、土壤质地）、量的大小 验观察到同一埋藏地点的四个平行试样在腐蚀类 (含水量、空气容量、C1含量，S0含量)以及腐蚀 型、腐蚀形貌、腐蚀深度等行为上无显著差异，如 环境(H、温度、溶盐总量)决定了材料在土壤中的 图1所示.进一步分析30个实验点中四个平行试样 腐蚀行为，所以，可以通过上述几种因素构建土壤 的腐蚀速率差异，对其相对均方差进行了比较，结果 腐蚀模型，但是由于它们之间存在信息重叠，需要 如图2所示.可以看出，同一实验点的平行试样的 图1同一试坑的四个平行试样腐蚀形貌.(a)试样A;(b)试样B;(c)试样C;(d)试样D Fig-1 Corrosion morphologies of four parallel samples in the same test pit:(a)Sample A;(b)Sample B:(c)Sample C:(d)Sample D续表1 实验点 编号 含水量／ ％ 空气容量／ ％ pH Cl －／ （mg·kg －1） SO 2－ 4 ／ （mg·kg －1） 总含盐量／ （mg·kg －1） 腐蚀速率／ （g·dm －2·a －1） 16 16∙71 22∙76 7∙15 124∙08 600∙40 1760∙00 3∙18 17 22∙85 14∙52 7∙07 35∙45 480∙32 3210∙00 7∙15 18 26∙73 8∙99 8∙33 744∙45 1861∙23 8290∙00 6∙62 19 17∙10 27∙69 6∙97 124∙08 660∙44 1820∙00 3∙30 20 18∙32 18∙40 8∙86 478∙58 1260∙83 10780∙00 2∙80 21 6∙17 48∙04 7∙03 301∙33 900∙60 2468∙38 2∙74 22 16∙64 14∙42 9∙42 212∙70 1561∙03 11106∙02 6∙28 23 18∙77 7∙39 6∙93 124∙08 480∙32 1606∙72 13∙44 24 4∙64 48∙70 6∙89 35∙45 660∙44 1521∙26 6∙84 25 19∙61 15∙97 7∙17 124∙08 600∙40 2149∙60 4∙82 26 4∙74 55∙37 7∙05 35∙45 720∙48 1379∙10 6∙07 27 4∙67 50∙55 7∙04 124∙08 300∙20 901∙23 13∙35 28 20∙82 13∙63 7∙36 35∙45 660∙44 3007∙48 4∙29 29 17∙55 19∙53 7∙07 35∙45 540∙36 2618∙23 3∙41 30 15∙04 17∙46 9∙26 389∙95 2101∙39 9813∙01 17∙63 2∙2 材料土壤腐蚀传质过程分析 材料在土壤中的腐蚀在某种程度上是由发生化 学、电化学反应所需的腐蚀离子（Cl －、SO 2－ 4 ）、氧气、 水分在土壤中到达材质表面的传质过程的难易程度 和腐蚀环境恶劣与否决定的‚也即土壤中水、腐蚀离 子、氧气的存在形式（孔隙度、土壤质地）、量的大小 （含水量、空气容量、Cl －含量、SO 2－ 4 含量）以及腐蚀 环境（pH、温度、溶盐总量）决定了材料在土壤中的 腐蚀行为．所以‚可以通过上述几种因素构建土壤 腐蚀模型．但是由于它们之间存在信息重叠‚需要 通过相关性判断和逻辑分析‚进一步理清它们之间 的逻辑关系‚去除冗余信息． 2∙3 材料土壤腐蚀影响因素分析 2∙3∙1 材质因素对材料土壤腐蚀的影响分析 对于同种材质且表面处理工艺相同的试样‚实 验观察到同一埋藏地点的四个平行试样在腐蚀类 型、腐蚀形貌、腐蚀深度等行为上无显著差异‚如 图1所示．进一步分析30个实验点中四个平行试样 的腐蚀速率差异‚对其相对均方差进行了比较‚结果 如 图2所示．可以看出‚同一实验点的平行试样的 图1 同一试坑的四个平行试样腐蚀形貌．（a） 试样 A；（b） 试样 B；（c） 试样 C；（d） 试样 D Fig．1 Corrosion morphologies of four paralle-l samples in the same test pit：（a） Sample A；（b） Sample B；（c） Sample C；（d） Sample D 第12期 曲良山等： 运用 BP 人工神经网络方法构建碳钢区域土壤腐蚀预测模型 ·1571·