腐蚀大数据技术及其智慧工程应用

李众，张晓虎，程学群，张达威，李晓刚（北京科技大学国家材料腐蚀与防护科学数据中心）

摘要：腐蚀是威胁材料服役安全与使用寿命的核心因素。腐蚀数据具备多源异构、时间长、跨尺度、非线性等复杂特征。针对这些特性，腐蚀大数据技术通过融合各类传感器技术和建立多维智能关联数据库等方法，对材料腐蚀大数据进行挖掘建模与可视化，最终实现共享服务平台建设和在工程中的应用。在智慧工程应用场景中，腐蚀大数据技术实现3 大核心功能：一是通过实时监测技术对桥梁钢结构、油气输送管网等关键设施的腐蚀状态进行动态追踪，结合多源异构腐蚀数据高通量采集即时捕捉腐蚀速率、环境参数对腐蚀大数据进行系统收集；二是通过多源数据挖掘技术，解析腐蚀数据与环境因子、运行工况的耦合规律，支撑防腐策略的动态优化；三是基于神经网络等人工智能模型，结合历史积累数据与机器学习算法，实现了对材料的剩余服役寿命的精准预测，为工程安全运维提供量化依据。此外，腐蚀大数据通过与数字孪生结合，通过构建腐蚀演化的三维虚拟模型，实现了工程结构健康状态的可视化预警与维护资源的智能调度，实现了腐蚀大数据共享与物联网平台的共同建设，最终推动传统防腐向“受击—诊断—决策—执行”的闭环管理升级。腐蚀大数据技术不仅推动了传统防腐技术向智能化、精准化转型，更成为智慧工程安全运维体系的核心支撑，在海洋工程、能源互联网等领域展现出广阔的应用前景。

关键词：腐蚀大数据；高通量采集；智能分析；实时监测；防护优化