【摘 要】
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该课题针对油气输送管道在服役过程中产生的体积型腐蚀缺陷,采用了常用的管道材料X52管线钢,在正交设计的25种不同性质土壤中进行了埋片试验,测定了平均腐蚀速率、腐蚀坑,建
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该课题针对油气输送管道在服役过程中产生的体积型腐蚀缺陷,采用了常用的管道材料X52管线钢,在正交设计的25种不同性质土壤中进行了埋片试验,测定了平均腐蚀速率、腐蚀坑,建立了最大腐蚀坑统计模型.并进行了电化学极化曲线测试和电化学阻抗谱测试,分析了其电化学特征.应用人工神经网络建立了X52管道材料在土壤中腐蚀速率和最大腐蚀坑深度的量化关系.通过这些研究,结果表明:土壤中的含水率是决定管道材料在土壤中腐蚀速率的最重要因素,且腐蚀速率和腐蚀坑深在14﹪~16﹪之间有极大值存在;土壤中阴离子对管道材料在土壤中的腐蚀速率的影响相对较小,它们和土壤中的水以及土壤的理化性能相互交互作用,共同影响着土壤的腐蚀性;土壤的理化性能指标即土壤的电阻率、土壤的容重和土壤的氧化还原电位与管道材料在土壤中的腐蚀速率无确定关系;管道材料在土壤中的腐蚀形态主要以腐蚀坑为主,只有在含水率高的土壤中才产生均匀腐蚀;管道材料在土壤中的最大腐蚀坑服从对数正态分布,且最大腐蚀坑可以表示为时间(t)的函数;利用人工神经网络技术能够很好地描述管道材料在土壤中的腐蚀速率、腐蚀坑深度与土壤成分之间复杂的量化关系.
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