本文献属于类型a，报告了一项针对海洋环境中金属腐蚀预测的原创研究。
第一，主要作者和机构
本研究由Yikun Cai、Yuanming Xu、Yu Zhao、Kun Zhou和Xiaobing Ma共同完成。作者分别来自北京航空航天大学航空科学与工程学院、北京无人系统先进技术中心、北京航空航天大学可靠性与系统工程学院以及西南技术工程研究所。该研究发表于《Journal of Loss Prevention in the Process Industries》2020年第66卷，DOI为10.1016/j.jjp.2020.104161。
第二，学术背景
腐蚀是海洋环境中金属结构面临的最严重问题之一，可能导致严重的安全事故和经济损失。海洋环境中，金属腐蚀受多种环境因素影响，包括溶解氧（Dissolved Oxygen, DO）、温度、盐度、pH值等。这些因素随时间变化且在不同地理位置存在显著差异。现有的腐蚀预测模型通常使用环境因素的平均值进行参数化，忽略了实际海洋环境的时空变化特性。因此，本研究旨在提出一种新的腐蚀预测方法，结合加速腐蚀试验和时空插值模型，以提高预测精度。研究目标是开发一种能够在时空变化的海洋环境中准确预测金属腐蚀的方法，为腐蚀抗性评估和环境腐蚀性分析提供支持。
第三，详细工作流程
研究分为以下几个步骤：
1. 实验室腐蚀试验
研究使用三种钢材（3C、Q235和Q345）在实验室模拟加速腐蚀条件下进行测试。试样尺寸为50×25×3毫米，环境因素包括温度、盐度、溶解氧和pH值。试验中，每次仅改变一个环境因素，其他因素保持稳定。温度范围为10°C至35°C，盐度范围为5‰至45‰，溶解氧范围为0至15 mg/L，pH值范围为5至10。试验中记录了每种钢材的腐蚀速率。
加速模型校准
基于实验数据，研究建立了多个加速腐蚀模型，包括多元线性模型（Multivariable Linear Model, ML）、广义艾林模型（General Eyring Model, GE）和人工神经网络模型（Artificial Neural Network Model, ANN）。这些模型用于描述环境因素与腐蚀速率之间的关系。其中，人工神经网络模型能够更好地捕捉环境因素之间的非线性和交互作用。
海洋环境建模
研究使用克里金（Kriging）时空插值法对海洋环境进行建模，分析了中国海域2005年至2017年的温度、溶解氧和盐度数据。克里金插值法通过计算已知点的加权平均值预测未知点的值，具有良好的精度。
腐蚀预测
结合加速模型和环境模型，研究对不同海域和船舶航行途中的金属腐蚀进行预测。通过对比稳态环境和时空变化环境下的腐蚀损失，验证了时空变化环境对腐蚀过程的显著影响。
第四，主要结果
1. 实验室腐蚀试验结果
试验数据表明，腐蚀速率与环境因素之间存在显著相关性。溶解氧、温度和盐度对腐蚀速率有正向影响，而pH值则有负向影响。
加速模型校准结果
人工神经网络模型在拟合实验数据方面表现最佳，其相关系数（R²）高于0.9，残差均方根误差（RMSE）最低。相比之下，多元线性模型和广义艾林模型的拟合效果较差。
海洋环境建模结果
克里金插值法在描述海洋环境方面具有较高的精度，相对误差小于5%。研究显示，溶解氧、温度和盐度在不同海域和季节中呈现显著变化。
腐蚀预测结果
时空变化环境下的腐蚀预测结果与稳态环境下的预测结果存在显著差异。研究表明，忽略海洋环境的时空变化会导致20%至32%的相对误差。
第五，结论
本研究提出了一种基于时空变化的海洋环境腐蚀预测方法，通过结合加速腐蚀试验和克里金插值模型，显著提高了预测精度。研究结果表明，溶解氧、温度和盐度对腐蚀速率有显著的正向影响，而pH值则有负向影响。时空变化的环境条件对腐蚀过程具有重要影响，应在预测模型中予以充分考虑。
第六，研究亮点
1. 方法创新：结合加速腐蚀试验和克里金插值模型，提出了时空变化的腐蚀预测方法，填补了现有模型的不足。
2. 数据支持：基于中国海域的大规模环境数据，验证了模型的准确性和适用性。
3. 应用价值：该方法可用于评估不同海域的腐蚀抗性和环境腐蚀性，为海洋工程和船舶设计提供科学依据。
第七，其他有价值内容
研究还指出，未来的研究应进一步扩展材料种类，并纳入更多环境因素（如水流速、生物活性等），以提高模型的普适性和准确性。此外，应通过现场暴露试验验证腐蚀电流与腐蚀损失之间的关系，进一步完善预测框架。
本研究为海洋环境中金属腐蚀的精确预测提供了重要理论和方法支持，具有显著的学术价值和实际应用意义。