基于随机森林的金属材料腐蚀关键性环境因子评价方法技术

本发明专利技术涉及一种基于随机森林的金属材料腐蚀关键性环境因子评价方法。对影响金属材料大气腐蚀的大气环境因子包括日平均温度、相对湿度、降雨量、风速、氯化物、二氧化硫、二氧化氮、PM2.5、PM10、金属材料腐蚀质量损失以及瞬时腐蚀速率等腐蚀数据进行收集，通过建立随机森林模型，对日平均温度、相对湿度、降雨量、风速、氯化物、二氧化硫、二氧化氮、PM2.5、PM10和腐蚀质量损失作为输入，瞬时腐蚀速率作为输出，进行模型训练，得到影响金属材料腐蚀的大气环境因子重要性，并用随机模型确定重要度大于5%(即风速、质量损失、Cl

【技术实现步骤摘要】
基于随机森林的金属材料腐蚀关键性环境因子评价方法


[0001]本专利技术涉及金属材料大气环境腐蚀研究领域，涉及一种基于随机森林的金属材料腐蚀关键性环境因子评价方法。

技术介绍

[0002]材料及其制品在受所处的自然大气环境间因气象和环境因素的作用而引起的材料变质、甚至破坏的现象称为材料的大气腐蚀。在这个过程中，暴露在大气中的材料会吸附空气中的水分子及颗粒物，从而在金属表面形成薄液膜。该薄液膜为材料腐蚀电化学过程提供了必需的反应环境，直接影响着腐蚀电化学反应发生与否，是大气腐蚀中的关键因素。
[0003]金属材料大气腐蚀的影响因素有很多，主要包括气象因素和大气中杂质成分因素。金属在大气环境中常常受到多种因素共同作用，腐蚀行为比较复杂。大气中的气象因素主要是指大气的RH、温度、表面润湿时间、降雨量以及日照时间等。除此之外，降尘、风向等也会在一定程度上对金属腐蚀行为产生影响。在大气中除基本组成外，由于所处区域的不同，空气中常常还含有一定量的其他成分，例如在工业发达的地区，空气中常混有较多的硫化物、氮化物等，即通常称为大气污染物质。准确评判大气本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于随机森林的金属材料腐蚀关键性环境因子评价方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、金属材料实时腐蚀速率及累计电量获取；步骤二、随机森林模型构建；步骤三、大气环境腐蚀重要性评价；步骤四、大气环境腐蚀重要性日均变化评价。2.根据权利要求1所述的基于随机森林的金属材料腐蚀关键性环境因子评价方法，其特征在于，步骤一具体实现如下：(1)金属材料实时腐蚀速率获取通过大气腐蚀监测仪ACM技术获取材料的腐蚀速率，大气腐蚀监测传感器表面形成一层横跨绝缘板的薄液膜或是一个足够大的液滴时，阴极和阳极之间就会导通形成回路，且由于阴极金属和阳极金属的电位不同，能够激发出电偶腐蚀电流，通过数据标准化即可实现材料腐蚀速率I
ACM
的实时在线获取；(2)金属材料累计腐蚀电量获取根据公式(1)，在试验时间内，将I
ACM
与数据采集间隔时间1分钟相乘后进行积分，获取金属材料大气腐蚀累计腐蚀电量输出值Q
ACM
：Q
ACM
＝∑I
ACM
×
1min(1)由于意外因素，可能导致部分监测数据丢失产生的空值，Q
ACM
需要通过平均法并进行补偿：其中Q
ACM
‑
adjust
表示补偿后大气腐蚀监测传感器的电量输出；t
test
为测试时间；t
monitor
为大气腐蚀监测传感器的实际工作时间。3.根据权利要求2所述的基于随机森林的金属材料腐蚀关键性环境因子评价方法，其特征在于，步骤二具体实现如下：随机森林模型即RF模型通过Scikit
‑
learn库实现，第一个RF模型由100个分类和回归树决策树CART模型组成，每个CART模型具有训练和预测的能力；T、RH、降雨状态、SO2、NO2、O3、CO、PM
2.5
、PM
10
作为输入变量；对于RF模型中的每个CART模型，导入的样本数据集是通过有放回的抽取Bootstrap采样生成的；Bootstrap采样保证导入的数据集之间的差异性，并由于训练样本不同而使得不同CART的输出不同；RF模型的第i个CART模型的预测腐蚀电流为I
ACM
‑
i

【专利技术属性】
技术研发人员：夏晓健，林德源，杨小佳，万芯瑗，程学群，洪毅成，陈云翔，韩纪层，严康骅，陈奕扬，张波，李晓刚，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：