煤气管道腐蚀防护：高温高湿环境下关键因素分析与解决方案
天然气管道是钢铁企业或其他工艺行业的重要设备，其服务安全与企业的生产安全有关。天然气管道的腐蚀是一个长期无法解决的工程问题，造成了重大的经济损失，恶性事故甚至伤亡。
原因是气体管道主要处于高温，高湿度和高污染环境中。受原材料组件，生产过程和操作条件的影响，高炉气和冷凝水水的组成部分复杂且可变，并且形成强酸腐蚀溶液非常容易（例如，某些沿海地区气体管道中凝管水的pH值甚至可以低至0.5）。在实际项目中，管道结构也非常复杂。从历史上看，通过现场监测，很难准确确定腐蚀的位置和原因。一旦发现腐蚀，它就被穿孔了，需要立即更换设备，以增加钢铁企业的安全风险和运营成本。由于气管管道的严格操作环境，如何确定气管腐蚀的关键因素已成为管道腐蚀保护中的扼流圈。实际上，这在材料腐蚀的学科中包含一个世纪的问题，即准确地掌握金属腐蚀的动态机制及其主要影响因素。这是因为金属腐蚀过程很长，影响因素很复杂，并且失败过程是动态的。在实际项目中，准确地掌握设备金属材料的腐蚀动态更加困难。自2013年以来，北京科学技术大学的Li 团队已开始开发数字技术，例如腐蚀大数据和人工智能数据挖掘和分析，以便准确地掌握金属腐蚀的动态机制以及主要影响因素的主要作用定律。
With the and of such as Li , Cheng , Zhang Dawei, and other , the team my 's first of gas big data - , and it in the of and life of blast gas in a steel plant in the coast of my .它不仅实现了气体腐蚀的100％预警，而且还准确地鉴定出了诱导腐蚀及其关键价值以促进腐蚀加速的环境因素，从而将气体管道腐蚀的原始被动保护转化为主动预警，避免了腐蚀和管道更换的发生，从而极大地提高了生产效率，并提高了生产效率，并提高了运营成本。
研究基础是团队多年来开发的多种精确探测器，以在线获取大量数据。数据处理使用相关分析，并比较并筛选了六种机器学习算法系统，包括决策树，随机森林，ANN，SVM。分析了多种影响因素的影响，包括温度，湿度，气体成分类型和内容对喷速炉气管腐蚀的影响。基于最佳模型，单元和多元素部分依赖性分析被进一步用于计算环境的临界值。全面评估了不同状态下环境波动对高炉气管材料腐蚀过程的影响，并揭示了各种因素在气管管道腐蚀中的影响的比例，为钢铁企业中气管管道的腐蚀保护工作提供了明确的方向和稳固的基础。
相关论文发表在《杂志》上，标题为“ In In tak Gas Pipe with Big Data”。该论文的第一作者是北京科学技术大学的王·本辛（Wang ）博士，相应的作者是北京科学技术大学的副教授。
图1在线监视气管管道腐蚀大数据 - 人工智能在线分析系统
该研究确定了高炉气管中加速腐蚀的主要驱动因素，量化了更多环境参数的腐蚀加速度贡献程度，并计算了六个环境因素，温度，相对湿度，H2S，H2S，SO2，SO2，NO2和HCL的腐蚀临界条件。此外，为实验和计算结果定制了精确的腐蚀控制技术。
研究所提出的数据驱动的腐蚀失败分析方法具有几个明显的优势：
1。增强的数据连续性，监视系统以一分钟的间隔具有高频数据收集功能。这种连续的数据流使我们能够捕获传统检测方法可能忽略的信息。传统方法通常会产生离散的数据点，并且该系统提供了对腐蚀条件的实时见解，甚至可以检测到微妙的变化，从而大大提高了我们的分析的准确性。
2。该系统包括全面的环境数据收集，捕获温度，湿度，气体浓度等。这一丰富的信息促进了多维相关分析。将腐蚀数据与环境数据相结合，可以更深入地了解腐蚀现象与环境因素之间的相互作用。
3。使用大量，确保及时收集，传输和分析管道腐蚀数据，从而增强腐蚀控制措施的及时性。
图2传感器安装和现场监视的示意图。 （a）传感器通过法兰固定，并从管道顶部渗透到管道中。 （b）法兰连接到传感器。 （c）表面集成了多个传感器探针进行监测。 （d）腐蚀监测传感器的工作原理图。 FE代表工作电极，这与这项工作中的爆炸炉气管材料一致。
图3传感器监测的时变腐蚀电流的时钟图，（a）至（d）分别表示四个不同的监视点，第1至4号。
图4环境数据的统计分析结果，（a） - （c）分别是腐蚀性气体在首次至第四监测位置的统计结果。包括：H2S，SO2，NO2和HCl，（E）和（F）是在管道中监测的温度和相对湿度值的KDE统计结果。 （g）四个位置的电荷的计算结果。
图5与所有监测点的相关统计分析结果结合在一起，（a）观察因子之间相互作用强度的相关弦图，（b）相关热图直接观察因子之间的相关性幅度
图6腐蚀和环境因素的单个特征PD曲线，（a）至（f）显示了相对湿度，温度，NO2，HCL，SO2和H2S和腐蚀电流的PD值之间的剂量响应关系。
图7。腐蚀两种特征局部相关值的热图，包括温度的剂量响应关系及其与以下因子与腐蚀电流的相互作用：（a）相对湿度，（b）暴露时间，（c）H2S，（d）SO2，（d）SO2，（e）no2，（e）NO2，（e）
