作者：郝文奎、陳鑫、徐玲玲、韓宇、陳云、黃璐瑤、朱志祥、楊丙坤、王曉芳、張強
1 國網智能電網研究院有限公司先進輸電技術國家重點實驗室，北京
2 國家電網公司直流技術中心，北京
我國輸電線路長度、輸電規模、輸電電壓水平均居世界第一。 電網安全穩定運行是保障國家能源的關鍵。 隨著特高壓工程跨區、跨省輸電的發展以及“一帶一路”建設和特高壓工程“走出去戰略”的推進和實施，各類電網設備和材料面臨著更多的挑戰。使用環境更加多樣化、更加復雜、更加惡劣。 ，這將導致電網工程設備材料過早腐蝕失效。 腐蝕已成為影響電網安全、制約電網發展的嚴重問題[1]。
目前，電網工程設備普遍采取統一的防腐措施。 由于使用環境復雜多樣，設備材料的腐蝕規律和特點以及使用壽命具有明顯的地區和環境差異[2]。 基于不同腐蝕等級的差異化防腐設計、施工和維護是提高各行業工程設備應對重腐蝕環境能力的關鍵，對于降低不同行業的腐蝕成本具有重要意義。 20世紀60年代，英國繪制了不列顛群島的大氣腐蝕圖。 隨后，瑞士、巴西、西班牙等國的研究人員根據積累的腐蝕數據繪制了各自國家或當地的大氣腐蝕圖以供指導。 國家或地區大氣腐蝕性評估及材料使用壽命預測[3-6]。 國內對材料腐蝕圖的研究起步較晚，基礎也比較薄弱。 中國科學院金屬研究所根據沉陽市36個腐蝕試驗站的碳鋼腐蝕數據，繪制了沉陽市大氣腐蝕等值線圖，明確了工業污染對沉陽市金屬材料腐蝕的影響。 7]。 范等人。 文獻[8]對山東省100個變電站的熱鍍鋅鋼板進行了一年的腐蝕速率采集，構建了山東省大氣腐蝕等級分布圖。 黃等人。 [9]在廣東省建立了48個“暴露法”現場試驗站，繪制了廣東省Q235鋼的腐蝕速率圖。 但由于國土面積廣闊，基礎數據不足，國家電網公司尚未形成覆蓋公司運營區域的高精度大氣腐蝕圖，長期以來無法解決這一問題。
現場試驗數據是繪制大氣腐蝕圖的基礎，是提高腐蝕圖精度的重要保證。 維拉等人。 [10]根據智利31個試驗點碳鋼和鍍鋅鋼一年腐蝕數據的積累，繪制了智利國家腐蝕圖。 庫馬爾等人。 [11]通過不斷收集印度32個試驗點的腐蝕數據，繪制了印度的大氣腐蝕圖。 但考慮到這些國家幅員遼闊，氣候變化差異巨大，基于小比例尺現場測試數據的腐蝕圖無法滿足工程建設和運行維護的需要。 同時，為了減少現場試驗消耗的人力、物力、財力，“暴露法”現場試驗通常在城市地區進行。 然而，電力、通信、交通等大型基礎設施更廣泛地分布在農業和自然環境中，確定這些區域的精確腐蝕水平具有挑戰性。 為了更好地預測這些地區的大氣腐蝕水平，基于長期的現場環境腐蝕試驗，不同的研究團隊提出了基于環境參數的腐蝕預測模型。 最廣泛使用的是 ISO 9223 中推薦的劑量反應函數[12]。 根據年平均Cl沉積速率、SO2沉積速率、溫度和相對濕度數據，預測了碳鋼、Zn、Cu和Al四種金屬材料的1年腐蝕速率。 然而，不同氣候條件下劑量反應函數的預測精度差異很大。 卡斯塔涅達等人。 [13]提出ISO 9223中的劑量響應函數可能低估亞洲內陸的腐蝕速率，應避免在插值計算中大量使用劑量響應函數計算的腐蝕速率。
在制圖過程中，反距離空間插值等插值技術在大氣腐蝕圖中得到了廣泛的應用。 反距離空間插值方法在計算待插值點的屬性值時，選擇插值點附近固定數量或固定距離范圍的樣本點參與權重計算。 距離待插值點越近，權重越大，對待插值點的影響越大； 到待插值點的距離較大； 插值點越遠，權重越小，對插值點的影響越弱[14,15]。 當樣本點密集時，采用反距離插值法預測精度較高。 本次研究在國家電網公司運營區域內建立了2205個現場“暴露法”試驗站，對碳鋼和鍍鋅鋼進行了為期一年的現場腐蝕試驗。 根據距海不同距離處的Cl-沉積速率，建立了我國沿海地區Cl-擴散模型。 利用ISO 9223推薦的劑量響應函數，計算了海岸30公里范圍內2918個地點的腐蝕速率。 在此基礎上，采用反距離空間插值法繪制了國家電網公司運營區域碳鋼和鍍鋅鋼的大氣腐蝕圖。 通過交叉驗證，計算出不同權重值對地圖精度的影響。 本研究繪制的大氣腐蝕圖為后續電網工程的差異化防腐設計、施工和運維提供指導，也將為不同行業的防腐設計提供數據支撐。
1 實驗方法
1.1 試驗材料
現場暴露試驗選用的材料為Q235鋼和鍍鋅鋼。 Q235鋼的化學成分（質量分數，%）為：C0.16、Mn 0.61、Si 0.20、S 0.02、P 0.019、Fe余量。 鍍鋅鋼鍍鋅層厚度為（90±5）μm。 樣品尺寸為150mm×70mm×3mm。 樣品表面用60、240、400和800目砂紙處理。 樣品使用前用丙酮脫脂并用無水乙醇超聲清洗。 用精度為0.0001g的分析天平稱重并記錄后，將樣品密封，以確保樣品不發生腐蝕，然后再投入測試。 樣品架正面朝南放置，樣品與水平面成45°角。 每組有3個平行樣品，保證腐蝕失重數據的準確性。 按照GB/T 19292.1-2018的要求，實驗周期設置為1 a。 經過1年的現場測試，按照GB/T 16545-2015的方法回收所有樣品并去除腐蝕產物。 用公式（1）計算碳鋼和熱鍍鋅鋼的腐蝕速率：
式中，rcorr為腐蝕速率，g·m-2·a-1； w0和wt分別為試驗原始質量和去除腐蝕產物后的質量，g； s為樣品暴露面積，m2； t為樣品暴露時間a，本次測試為1a； d為材料密度，g·cm-3，碳鋼和Zn的密度分別為7.86和7.14 g·cm-3。
1.2 實驗場地
根據以下三個試驗點設置原則，在全國26個省份336個地市建立了2393個“暴露法”現場腐蝕試驗和環境監測站：一是地理區域分布均勻，監測1個每1000~1500平方公里設站，每個市（區）不少于5~10個測試站，保證地圖繪制的統一性； 二是適當增加重腐蝕區域的數量，在靠近海岸線和重工業污染區域不同距離設置監測點，增加點的分布密度，保證重腐蝕區域腐蝕等級判定的準確性。 三是特高壓變電站優先。 在保證上述選點原則的同時，優先考慮特高壓變電站設置監測點，以滿足重大電網工程建設需要。
1.3 環境數據收集
環境數據采集時間與現場暴露測試時間一致。 共采集我國沿海25個城市的溫度、相對濕度、SO2沉降率、Cl-沉降率等相關環境數據，并對結果進行統計平均。 其中，溫濕度數據來自氣象部門。 采用GB/T 19292.3-2018推薦的PbO2圓筒法和干片法采集SO2沉降率和Cl-沉降率。 表1為不同城市的平均氣溫、平均濕度和SO2沉降率。 表2顯示了距海不同距離處的平均Cl沉積率。 以此數據為基礎，建立了我國沿海地區Cl-擴散模型。 通過該模型，可以計算出不同海岸距離的Cl沉積率。 在此基礎上，根據ISO 9223提出的劑量響應函數計算了海岸30公里范圍內2918個地點的腐蝕速率。
表1 不同沿海地區環境因子數據
表 1. 來自
表2 不同距海距離的Cl-沉降率
表2. Cl-的比率沿
1.4 大氣腐蝕圖
大氣腐蝕性分類分級標準ISO 9223規定采用1a期腐蝕失重或劑量響應函數的腐蝕速率計算方法評價大氣腐蝕性等級，金屬材料的大氣腐蝕性等級根據腐蝕速率 C1、C2、C3、C4、C5 和 CX。 本研究分別通過失重法和劑量響應函數計算了2393個“暴露法”現場試驗站和2918個沿海站的碳鋼和鍍鋅鋼的腐蝕速率，并確定了試驗站的大氣腐蝕水平。
腐蝕圖的建立需要利用空間數據插值理論，對現有場地的腐蝕測試數據樣本進行擴展，將分散的腐蝕數據點轉化為連續的數據平面，從而直觀地顯示我國各地區的腐蝕情況。 分別采用反距離空間插值法（IDW）和克里格空間插值法（）繪制大氣腐蝕數字圖，空間分辨率為2 km×2 km。 采用交叉驗證比較兩種方法在不同拉拔參數下的腐蝕等級精度。 IDW 插值假設彼此靠近的事物比相距較遠的事物更相似。 插值結果由局部加權平均估計，如式(3)和式(4)所示：
式中，Z0為預測點的估計值，Zi為給定點的觀測值； λi為權重值，為正實數； N表示用于估計的采樣點數； p是功率參數。 p的值越大，對最接近插值點的值的影響就越大。 目標位置的參數預測是所有站點的“分配權重”和“測量值”的總和。 本研究選擇p=1-4來優化大氣腐蝕圖。
1.5 大氣腐蝕圖的交叉驗證
選取700個試驗場地的數據進行交叉驗證，通過現場實測數據與預測數據之間的誤差來評估兩種方法腐蝕等級的準確性。 為了能夠兼顧定量和定性評價，本文采用誤差標準的三個要素：平均絕對誤差（MAE）、相對平均誤差（RME）和均值根誤差（RMSE）。 作為評價插值效果的標準。 其中，MAE反映了估計值的實測誤差范圍，定量給出了誤差； RME可以反映不同數據量或不同元素的相對誤差值并定性給出誤差范圍； RMSE反映了樣本的離散程度。 該值越小，插值結果越好。 插值提取后，使用最后 10 個地點的觀測數據估算腐蝕速率。 然后將預測的腐蝕速率與提取的數據進行比較。 對700個地點的腐蝕速率、腐蝕類別和結果進行了統計分析。 本研究采用了以下三種統計方法：
式中，Z0和Zi分別為同一點i點對應的預測腐蝕速率和觀測腐蝕速率。 MAE、RME和RMSE的值越小，插值精度越高。
2 結果與討論
2.1 大氣腐蝕分類
根據ISO 9223提供的腐蝕等級分類標準，大氣腐蝕性分為C1至CX 6個等級。 碳鋼和鍍鋅鋼第一年的腐蝕率及其對應的腐蝕級別見表3，不同腐蝕級別的比例見圖1。對于碳鋼，79%以上的腐蝕試驗站是位于輕度腐蝕區域，其中C2占41.29%，C3占33.88%，C1僅占3.85%。 C4、C5和CX表明該部位腐蝕速率較高，存在腐蝕風險，其中C5和CX分別占5.65%和1.53%。 與碳鋼類似，鍍鋅鋼的C2、C3級腐蝕試驗站數量最多，分別占41.29%和33.88%。 C4、C5、CX腐蝕等級鍍鋅鋼的比例分別為11.92%、4.39%、CX。 1.05%。
表3 大氣腐蝕性分級標準
表3 鋼材及第一年鋼材率
圖1 不同腐蝕水平下試驗點數量比例
圖1 鋼(a)和鋼(b)
2.2 沿海Cl擴散模型
對于沿海地區的電網設備來說，Cl-是影響金屬材料耐腐蝕性能的主要因素。 Cl-的泄漏會影響腐蝕產物膜的密度，加速金屬基體與電解液的接觸，引起腐蝕。 一般來說，越靠近海岸線，Cl-含量越高。 隨著距海岸距離的增加，Cl-沉降速率會顯著降低，導致近距離沿海地區大氣腐蝕水平發生較大變化。 根據不同離岸距離Cl-沉降率現場測試數據（表2），模擬分析了大氣鹽霧分布規律，建立了沿海地區Cl-擴散模型，如圖2所示。 Cl-沉積率沿海岸線最高，并隨著離海距離的增加呈指數下降。 距海面距離大于5 km后，Cl-變化趨于穩定。 距海8 km處Cl-沉降率略有增加。 這是因為城市建筑等遮蔽物阻擋了Cl-的擴散，形成局部Cl-沉積。 這顯示了與 Cole 等人提出的澳大利亞沿海地區 Cl 擴散模型類似的變化模式。 [16]。 陳等人。 文獻[17]根據廣東沿海200米范圍內4個監測點的實測數據，建立了廣東沿海地區Cl-沉積速率和碳鋼腐蝕速率隨海岸距離的變化規律。 本研究根據海岸30公里范圍內不同站點的實測數據，建立了更遠距離的Cl擴散模型。 基于該模型，在我國海岸30公里范圍內選取了2918個站點，計算了站點所在地的Cl-沉降率。
圖2 沿海Cl-擴散模型
圖2 Cl-模型中
2.3 沿海地區劑量響應函數
對于沿海地區，隨著距海洋距離的增加，Cl-沉積速率迅速降低，導致不同金屬材料的腐蝕水平迅速變化。 由于現場試驗地點數量的限制，沿海地區，特別是距海岸線0～1公里范圍內的腐蝕數據不足，導致腐蝕等級判定存在誤差。 為了解決這一問題，本研究利用ISO 9223中的劑量響應函數，結合Cl-沉積率、SO2沉積率、溫度和相對濕度數據，計算了海岸30公里范圍內2918個地點的腐蝕率，并確定了相應的腐蝕等級。 與Cl-沉降速率相比，沿海地區的溫度、相對濕度和SO2沉降速率相對穩定。 Cl 沉積率使用 2.2 中提出的 Cl 擴散模型計算。 SO2沉降率、溫度和相對濕度通過計算表2的平均值確定。碳鋼和鍍鋅鋼的劑量響應函數如下：
式中，rcorr為碳鋼和Zn的一年腐蝕速率，μm·a-1； Pd、Sd分別為年平均SO2沉降率和年平均Cl-沉降率，mg·m-2·d-1； T和RH分別代表年平均溫度（℃）和相對濕度（%）； fSt和fZn分別是碳鋼和鋅的相關系數。 結合2393個現場測試站實測的碳鋼和鍍鋅鋼腐蝕數據，共同參與插值計算，提高腐蝕圖中腐蝕等級的準確性。
2.4 碳鋼和鍍鋅鋼的腐蝕圖譜
根據2393個現場測試點碳鋼和鍍鋅鋼的1年腐蝕速率以及劑量響應函數計算的2918個沿海站點的腐蝕速率，利用反距離空間繪制碳鋼和鍍鋅鋼的腐蝕圖插值法。 。 圖3為碳鋼和鍍鋅鋼的大氣腐蝕圖，p值分別設置為1、2、3和4。 采用靈活的搜索半徑策略，通過插入點附近的10個樣本點數據計算插值結果。 當使用不同的p值時，碳鋼的腐蝕水平分布總體保持一致。 沿海地區碳鋼大氣腐蝕水平明顯高于內陸地區，與實際觀測數據相符。
圖3 電網碳鋼大氣腐蝕圖
圖3 p為1(a)、2(b)、3(c)、4(d)的電網用鋼圖
圖4 鍍鋅鋼在電網中的大氣腐蝕圖
圖4 p為1(a)、2(b)、3(c)、4(d)的電網用鋼圖
插值完成后，共選取不同省份的700個試驗點進行交叉驗證，將各點的實測腐蝕速率與插值計算的預測值進行比較。 分別計算RME、MAE和RMSE，如表4所示。隨著p值的增大，RME、MAE和RMSE均呈現先減小后增大的趨勢； 當p為2時，反距離空間插值對碳鋼腐蝕速率的預測效果最好。 對于碳鋼，RME、MAE 和 RMSE 分別為 25.16%、0.239 和 0.298 μm/a。 鍍鋅鋼的RME、MAE和RMSE分別可達26.65%、0.256和0.309μm/a。 考慮到研究區域面積超過770萬平方公里，這一結果是合理的。 三種交叉驗證方法均表明反距離空間插值算法能夠更好地模擬大氣環境的空間變化及其對碳鋼腐蝕速率的影響。
表4 不同p值下的交叉驗證結果
表 4 與 p 交叉的 RME、MAE 和 RMSE
對于電網而言，輸電線路和變電站工程的建設更關注典型金屬的大氣腐蝕水平，而不是工程沿線或位置的精確腐蝕速率。 因此，通過交叉驗證計算大氣腐蝕水平的準確性是工業界更重要的參考標準。 將700個試驗站的預測腐蝕水平與實測腐蝕水平進行比較，結果如表5所示。對于碳鋼，當p=1時，571個試驗站的預測腐蝕水平與實測腐蝕水平一致，腐蝕等級精度為81.6%。 95 個測試站的預測腐蝕水平與實測腐蝕水平相差 1 級（高或低）。 同時，34個地點大氣腐蝕等級相差2級。 當p=2時，腐蝕等級精度達到85.3%，597個試驗點的大氣腐蝕等級與實測水平一致。 只有 11% 和 3.7% 的測試站腐蝕水平與測量水平相差 1 和 2 腐蝕水平。 當p值為3和4時，預測大氣腐蝕水平的準確度分別為83.4%和81.7%。 對于鍍鋅鋼，當p=2時，腐蝕等級精度也最優，達到85.9%。 601個試驗站的預測腐蝕等級與實測腐蝕等級一致。 腐蝕等級相差1級和2級的站點比例也最低。 分別為10.7%和3.4%。
表5 碳鋼和鍍鋅鋼大氣腐蝕等級精度預測結果
表5 鋼材及鋼材
當p=2時，不同腐蝕級別對應的面積及面積比如表6所示。本研究涉及的面積90%以上處于C2和C3腐蝕級別。 C2和C3腐蝕級別對應的碳鋼和鍍鋅鋼比例分別達到48.73%、43.55%、49.25%和43.71%。 其中C2多發生在我國西南和東北地區，C3多發生在西北和東部地區。 C1腐蝕級別區域較小，主要分布在我國西藏、四川西部和寧夏部分地區。 碳鋼和鍍鋅鋼分別占研究面積的1.71%和1.79%。 腐蝕等級為C4~CX的區域面臨較高的腐蝕風險。 對于碳鋼和鍍鋅鋼，分別有6.01%和5.25%的面積處于C4~CX腐蝕級別。 主要分布在浙江、福建等東南沿海省份，且呈集群分布。 少量分布于山西、河北、湖北等內陸省份，呈斑塊分布。 值得注意的是，雖然C5、CX腐蝕等級的地區占總面積不到1%，但由于該地區是我國經濟最發達的地區，電網等基礎設施的分布也是最多的。電網設備密集，數量眾多，金屬材料面臨較高的腐蝕風險，需要制定相應的差異化防腐措施，提高電網設備應對重腐蝕環境的能力。
表6 不同腐蝕等級對應的面積及面積比
表6 面積和
3 結論
(1)根據距海不同距離的Cl-沉積速率現場測試數據，模擬分析了大氣鹽霧的分布規律，提出了我國沿海地區Cl-擴散模型。 Cl-沉降率隨著離海距離的增加呈指數下降。
(2)交叉驗證結果表明，當p值為2時，反距離插值算法對大氣腐蝕水平的預測精度最高，對于碳鋼和鍍鋅鋼分別可以達到85.3%和85.9%。
(3)本研究涉及的區域90%以上處于C2、C3腐蝕級別。 C2、C3腐蝕等級對應的碳鋼和鍍鋅鋼面積比例分別達到48.73%（km2）、43.55%（km2）和49.25%。 （平方公里），43.71%（平方公里）。 C4以上腐蝕程度的面積分別占6.01%（km2）和5.25%（km2）。
（4）通過碳鋼和鍍鋅鋼大氣腐蝕圖，首次掌握了電網工程沿線大氣腐蝕水平，對提高差異化防腐設計、運行維護具有重要指導作用；重腐蝕地區電網工程材料的壽命預測能力。
參考文獻： 略
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