煤氣管道是鋼鐵企業或其它流程工業的重要設備，其服役安全關乎企業的生產安全。煤氣管道腐蝕是一個長期無法解決的工程難題，造成了重大經濟損失、惡性事故甚至人員傷亡。

究其原因在于煤氣管道多處于高溫高濕高污染環境，受原料成分、生產工藝和運行狀態影響，高爐煤氣及冷凝水成分復雜多變，極易形成強酸性腐蝕溶液（例如部分沿海地區鋼鐵企業的煤氣管道冷凝水pH甚至可低至0.5）。在實際工程中，管道結構也異常復雜，歷史上通過現場監測手段，很難準確確定腐蝕的部位和原因，一旦發現腐蝕，就已經穿孔，需要立即更換裝備，增加鋼鐵企業安全風險和運行成本。由于煤氣管道運行環境較為惡劣，如何確定煤氣管道腐蝕的關鍵因素成為管道腐蝕防護的卡脖子環節。這其中實際蘊含著一個材料腐蝕學科的百年難題，即精準掌握金屬腐蝕動力學機理及其主要影響因素的作用規律，這是因為金屬腐蝕過程時間長、影響因素復雜和失效過程是動態的。精準掌握實際工程中裝備金屬材料腐蝕動力學規律，難度更大。北京科技大學李曉剛教授團隊自2013年開始研發腐蝕大數據和人工智能數據挖掘分析等數智化技術，以求精準掌握金屬腐蝕動力學機理及其主要影響因素的作用規律。

團隊在李曉剛、程學群、張達威等教授的指導下和廣州天韻達新材料科技有限公司的協助下建立了我國首個煤氣管道腐蝕大數據在線監測-人工智能在線分析系統，并在我國東部沿海某鋼廠高爐煤氣管道的腐蝕因素鑒別和管道服役壽命預測中取得了成功應用，不僅實現了煤氣腐蝕性的100%預警，而且能夠精準識別誘發腐蝕的環境因素及其促進腐蝕加速的臨界值，將原來煤氣管道腐蝕被動防護轉變為主動預警，避免了腐蝕的發生和管道更換，大幅提升了生產效率，并降低運行成本。

研究基礎為團隊多年研發的各種精密探測器，以在線獲得大量數據，數據處理采用斯皮爾曼相關性分析，對比篩選了包括決策樹、隨機森林、xgboost、lightingboost、ANN、SVM在內的六種機器學習算法系統挖掘分析了包含溫度、濕度和氣體成分種類及含量的多種影響因素對高爐煤氣管道腐蝕性的影響規律，基于最優模型，進一步采用單特征和多特征部分依賴分析計算環境臨界值。綜合評價了不同狀態下的環境波動對高爐煤氣管道材料腐蝕過程產生的影響，揭示了煤氣管道腐蝕各類因素的影響比重，為鋼鐵企業煤氣管道的腐蝕防護工作提供了明確的方向和堅實的基礎。

相關論文以題為‘Identification of Corrosion Factors in Blast Furnace Gas Pipe Network with Corrosion Big Data Online Monitoring Technology’發表在Corrosion Science期刊上。論文的第一作者為北京科技大學王炳欽博士，通訊作者為北京科技大學劉超副教授。

圖1 煤氣管道腐蝕大數據在線監測-人工智能在線分析系統

研究查明了高爐煤氣管道中確定了加速腐蝕的主要驅動因素，量化了更環境參數的腐蝕加速貢獻程度，計算出溫度、相對濕度、H2S、SO2、NO2和HCl六種環境因素的腐蝕臨界條件。并且針對實驗和計算結果定制了精確的腐蝕控制技術。

該研究所提出的數據驅動腐蝕失效分析手段具有幾個明顯的優勢：

1、增強了數據連續性，監測系統具有以一分鐘為間隔的高頻數據收集功能。這種連續的數據流使我們能夠捕獲傳統檢測方法可能忽略的信息。傳統方法通常會產生離散數據點，而該系統可以實時洞察腐蝕狀況，甚至檢測細微的變化，這大大提高了我們分析的準確性。

2、該系統包含全面的環境數據收集，捕獲溫度、濕度、氣體濃度等。這些豐富的信息有助于多維相關性分析。將腐蝕數據與環境數據相結合可以更深入地了解腐蝕現象與環境因素之間的相互作用。

3、利用lot保證管道腐蝕數據的及時采集、傳輸和分析，從而增強腐蝕控制措施的及時性。

圖2 傳感器安裝及現場監測示意圖。 (a)傳感器通過法蘭固定，從管道頂部深入管道內部，(b)法蘭與傳感器連接，(c)表面集成多個傳感器探頭進行監測，(d)腐蝕監測傳感器的探頭工作原理圖，其中Fe代表工作電極，與本工作中的高爐煤氣管道材料一致。

圖3 傳感器監測的腐蝕電流隨時間變化的時鐘圖，(a)至(d)分別代表1號至4號四個不同的監測點。

圖4 環境數據統計分析結果， (a)-(c)分別為第一至第四監測位置處腐蝕性氣體的統計結果。 包括：H2S、SO2、NO2和HCl，(e)和(f)為管道內監測的溫度和相對濕度值的KDE統計結果。 (g)為四個地點的收費計算結果。

圖 5 結合所有監測點的 Spearman 相關統計分析結果，(a)用于觀察因素之間相互作用的強度的相關弦圖，(b) 用于直接觀察因素之間相關性的大小的相關熱圖

圖6 腐蝕與環境因素的單特征PD曲線，(a)至(f)分別顯示相對濕度、溫度、NO2、HCl、SO2和H2S與腐蝕電流PD值的劑量響應關系。

圖 7. 腐蝕的雙特征部分相關值熱圖，這些因素包括溫度及其與以下因素的交互作用對腐蝕電流產生的劑量響應關系：(a) 相對濕度、(b) 暴露時間、(c) H2S、(d) SO2、(e) NO2、(f) HCl