隨著上世紀七十年代計算機科學的發展和學科間的相互滲透，計算機在腐蝕領域中的應用越來越廣。目前，計算機技術主要用于現場監測，數據的采集、儲存、處理，陰極保護系統的監測、控制，腐蝕與防護模型的模擬分析等方面，應用范圍日益擴大，從而促進腐蝕與防護領域的研究方法與手段持續地更新換代，已顯示出強大的應用發展潛力。

　　信息處理

　　腐蝕數據信息數量多、相關面廣、需求范圍大。由于計算機的運算速度快、儲存量大、所組成的網絡信息交流迅捷等特點，為處理腐蝕數據信息提供了極大的便利，已被廣泛應用于數據計算、分析、儲存、傳輸等方面。

　　在腐蝕與防護領域中有不少計算問題，涉及到腐蝕數據的統計分析、數值積分、微分方程的求解，經常包括較大的計算量，而使用計算機，迅速而準確，將人們從繁重復雜的計算中解脫出來，節省大量的時間，提高工作效率。

　　借助于計算機腐蝕數據信息交流傳輸，不僅可以利用磁盤、光盤進行，利用計算機網絡通訊進行數據信息交流傳輸已是當前發展方向。M.V.Gololy提出利用互聯網絡信息高速公路，對陰極保護系統實施遠距離自動檢測與控制、數據采集與傳輸，代替以往的低效、費時、費錢、費力的人工管理，提高效率，降低費用。計算機高速信息公路的發展，可能很快改變今后論文發表的方式，投稿、評審、發表以至討論?？梢灶A料，隨著網絡技術的發展，人們通過信息高速公路將得到更多、更全面的腐蝕數據信息。

　　腐蝕數據庫

　　數據庫技術是計算機領域中一門十分重要的學科，目前已廣泛用于腐蝕科學領域。腐蝕數據庫的開發可以追溯到1964 年Toncre在美國NACE會上首先提出。實際上，1958年就有人用計算機來存儲、處理腐蝕數據。隨著計算機科學的發展，腐蝕數據庫也得到發展，過去由一臺大型計算機完成的數據采集工作，到了70年代初可由一臺編程個人計算機來完成；編程軟件建立數據庫系統使計算機存儲、管理腐蝕數據進入了一個新階段，并有可能開發大型數據庫。

　　美國從1983年開始建立腐蝕數據庫，由NIST和NACE聯合組建的腐蝕數據中心，已建成了“腐蝕數據庫”、“腐蝕文摘庫”、“專家咨詢庫”、“腐蝕熱力學數據庫”（電位-PH圖） .德國的DECHEMA腐蝕系統也實施開發了類似的腐蝕數據庫。

　　我國環境腐蝕數據總庫的研究和開發近幾年來也發展較快。作為國家基金委重大項目，實現了全國性環境腐蝕網站的科學管理，全面廣泛地收集、存儲和管理各種材料和產品的環境腐蝕試驗的有關基礎數據，把數據庫這一先進的數據管理技術迅速應用到環境腐蝕網站的數據管理中去，建立了材料環境腐蝕數據總庫系統。將這些有關的數據庫有機組織連接起來，加以集中控制，使其網絡化，變成各應用部門和管理部門的共享資源是我們要研究的課題。

　　腐蝕數據庫今后的發展方向是將數據庫技術和人工智能技術相結合，從知識庫的角度對傳統的數據庫管理系統進行擴充，實現智能化和可擴充性的雙重目標。

　　人工神經網絡

　　人工神經網絡，簡稱神經網絡，英文縮寫為ANN（Artificial Neural Network），它是基于模仿生物大腦的結構和功能而構成的一種信息處理系統或計算機。為了更確切起見，美國的神經網絡專家Hecht Nielsen給出如下定義：神經網絡是由多個非常簡單的處理單元按某種方式相互連接而成的計算機系統，該系統是靠其狀態對外部輸入信息的動態響應來處理信息的。

　　與一般的計算機相比，人工神經網絡具有如下特點：（1）固有的并行結構和并行處理。（2）知識的分布存儲。（3）強的容錯性。（4）自適應性。（5）聯想記憶。

　　近年來，人們開始逐漸將神經網絡用于腐蝕領域，并取得了一定的研究成果。D.C.Silverman研究了利用神經網絡從試驗室的試驗結果來預測非金屬襯里材料的老化降解，通過將有機非金屬材料在試驗室連續浸漬結果與作為襯里材料的作用性能聯系起來訓練網絡，預測非金屬材料在未來現場使用性能。H.M.G.Smets和W.F.L.Bogaerts從發生應力腐蝕的時間、溫度、氯離子濃度等影響因素出發，利用BP型神經網絡預測了304鋼發生應力腐蝕斷裂的可能性，所構造的神經網絡不僅能夠預測應力腐蝕發生與否，而且展現了發生應力腐蝕斷裂危險逐漸提高的區域。這些工作表明，人工神經網絡為材料在試驗室的試驗結果與其在現場使用中腐蝕性能的預測相聯系，提供了一條重要的途徑。人們借助神經網絡，從腐蝕試驗室數據來預測材料在實際使用中的性能、行為，解決了過去腐蝕試驗室數據與材料實際使用結果相脫節的難題。
 

責任編輯：賈靜煥

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