土壤是引起管线外腐蚀发生的主要因素。土壤是由固体，液体和气体组成，固体物质间的毛孔孔隙中充满着液体和空气，土壤中还含有许多盐分，如K^-、Na⁺、Ca、 Mg²⁺、 NO^- 、Cl ^–、、SO₄^2-等，使土壤成为十分复杂的电解质。土壤的含盐量、含水量、电阻率、PH值、硫化物、SRB等直接决定着腐蚀性。

（1）             含盐量

  环境土壤含盐量是影响管线防腐层老化的主要影响因素之一，是形成电解质的主要因素。土壤含盐量的越高，土壤的电导率就越大，土壤腐蚀性越强。当含盐量大于0.5%时，土壤腐蚀性强，特别是Cl^-和SO₄^-2对金属的腐蚀尤为显著。土壤含盐量对土壤腐蚀性的影响可依据表2.1所列《全国土壤腐蚀网勘测分析规程（试行）》的评价指标来评估。其作用机理是对土壤腐蚀介质的导电过程起作用，并参与电化学反应。

①在强酸和强碱的环境中，防腐层的电阻率变化率很高，老化非常快。

②即使含盐量较低也对防腐层的绝缘性能有较大影响，是管线防腐层老化的主要影响因素之一。

③不同的土壤环境的电阻率变化率不同，在PH近似为中性的土壤环境中，虽然含盐量较低但是仍对防腐层的绝缘性能有显著影响，影响程度随着含盐量的增加而增加。

 

表2.1 土壤腐蚀性评价指标

（2）       含水量

土壤中的水分对于金属溶解的离子化过程及土壤电解质的离子化都是必要的。除了参与腐蚀的基本过程外，水分对于涉及土壤腐蚀的其他因素几乎也有都影响，它的波动会导致一系列土壤理化性质的变化。

土壤湿度不仅依赖于管线沿线地区的降雨量，还取决于环境土壤保持水分的能力，而持水能力又决定于土壤的理化性质，特别是胶体性质。由于降雨量随着季节的变化而变化，导致土壤干湿交替变化，这将加速腐蚀的发生。其作用机理包括以下两个方面：

1）      在较低湿度时，腐蚀活性随着湿度的增加而增加，当湿度达到临界值时，土壤中可溶盐全部溶解，腐蚀活性达到最大。

2）      含水量对管线的腐蚀形态也有影响，含水量高于20%时，容易出现均匀腐蚀，低于20%时则常出现点蚀。

通常随着土壤含水量的增加，其腐蚀性增强，但是如果土壤完全被水饱和，会因氧的扩散渗透受到抑制而使土壤的腐蚀性减弱。这是由于土壤含水量达到一定值时，土壤中的可溶性盐已全部溶解，随着含水量的增加，不再有新的盐分溶解。当湿度降到10%以下时，由于水分的短缺，阳极极化和土壤电阻均加大，腐蚀速率又急速降低。《全国土壤腐蚀网勘测分析规程（试行）》给出了土壤含水量对土壤腐蚀性影响的评价指标，见表2.1。

（3）       土壤电阻率

土壤电阻率与土壤孔隙度、含水量、含盐量等许多因素有关。一般来说，随着含盐量、含水量的增大，土壤电阻率变小，土壤腐蚀性也愈强。土壤电阻率能比较综合地反映土壤腐蚀性，又比较容易测量，所以国外常以土壤电阻率作为判断土壤腐蚀性的分级指标，采用〈〈钢质管道及储罐防腐蚀工程设计规范〉〉（SYJ7-84）的土壤腐蚀性分级指标，见表2.1。土壤电阻率的作用越小，土壤的腐蚀性越强，其作用机理是：

①在宏观电池腐蚀中，电阻率起着主导作用，但在微观电池腐蚀中电阻率的作用不大。

②含水量在一定范围内导电性随含水量的增加而增加，含水量过高时，由于稀释效应导电性反而下降。

③当含盐量较低时，稍微增加盐分，电阻率急剧下降。

(4) 土壤PH值

土壤PH值主要取决于土壤中盐基的种类和含量，PH值大小代表着土壤中H⁺浓度高低。PH值越低，H⁺的浓度越高，越利于氢离子还原的阴极过程得以进行，从而加速腐蚀过程。一般地，随着PH的降低，土壤的腐蚀性显著增强。《全国土壤腐蚀网勘测分析规程（试行）》给出的土壤PH值对土壤腐蚀性影响的评价指标详见表2.1。

(5) 土壤硫化物

土壤硫化物主要指硫酸盐还原菌，土壤中硫化物的存在，与硫酸盐的存在，与硫酸盐还原菌密切相关，这类硫化物主要是FeS和MnS，土壤中硫化物含量越高，腐蚀越严重。

（6）土壤温度

受季节的变化，管线环境土壤温度不断变化，这将影响土壤的腐蚀性大小。其作用机理是：

①随着温度的升高，流动介质的扩散传递速度将增加，从而使得腐蚀反应速度增加。

②同时土壤温度会改变土壤的电阻率，温度每相差1℃，电阻率变化2%。

③随着土壤温度的升高，土壤中微生物的活动频繁，且PH值降低，金属的钝化变得困难。

④土壤温差还会构成温差腐蚀电池，促进土壤腐蚀的发生。

 

 

*************以上取自:P13~16

 

 

油气管道的外腐蚀程度取决于环境土壤的腐蚀性，由前面的分析可知，土壤的理化性质决定着土壤的腐蚀性大小。国内外均利用土壤的理化性质来预测和评价土壤的腐蚀性，常用的腐蚀评价方法有传统的电阻率判别法、土壤含水量指标判别法、土壤含盐量指标判别法、土壤PH值判别法等单项指标判别法（见表2.1），以及多因子综合评分法。

电阻率法应用最为广泛，它通过测定土壤电阻率，按电阻率大小划分土壤腐蚀等级，简单易行，灵活方便。但单一指标判别法不能全面反映土壤的腐蚀性，并常常出现误判现象。对此国内外采用多因子综合评分方法，这类方法是在对理化性质进行单项测定的基础上，对每个指标给出一个评价指数，然后再根据所有指标的评价指数的代数和来判断土壤的腐蚀性。如德国DIN 50929标准、美国ANSI标准以及我国原石油部SYJ7-84标准，这类方法各因子的评价界限都是确定的，并忽略了各因子的重要程度即权重。根据模糊数学的观点，这将直接影响到评价结果的准确性。另外，全世界的土壤千差万别，对不同材料的腐蚀性也有明显差别，尽管评价标准中对因子的分类越来越细，使用时相当麻烦，但还不能做到“普遍适用”，它缺乏对环境的应变能力。同时，多因子法描述腐蚀性的因素种类过于繁杂，反映的信息交错重迭，可操作性差。

为了对油气管道环境土壤的腐蚀性进行全面评价，采用主分量分析方法与模糊灰色综合评判方法对环境土壤的腐蚀性进行分析。

 

主分量分析法基于模式识别技术处理土壤腐蚀数据中积累起来的经验发展了一种新（是不是真的新？）的综合评价方法^[13]。这种方法摒弃了固定不变的评分标准，而采用按照实际训练样本（包含各种腐蚀等级的一组土壤失重试验数据）所提取出来的“模式”进行预测。这种模式可以是一种判别图形（如NLM方法）；也可以是一组数学表达式（判别方程），由判别方程的值来确定土壤腐蚀等级。这种方法也可简化成打分的形式，但这种新的评分方法可根据从训练样本中反映出来的实际情况，选择最有影响的特征参数名称和数量，并根据这种实际情况确定打分标准（差别方程式），所以尽管参数量已压缩到3~4个，大低于以前的综合评价方法，并其可靠性明显高于以往的评价方法。

主分量分析(Principal Component Analysis)，又称特征向量或主成分分析，是近年发展迅速的计算机模式识别方法之一。其简单原理如下：

m个样本，用n个特征指标来描述，构成一个m×n的数据矩阵，X_m×n，其矩阵元素X_ij代表第i个样本的第j个指标的值。

X_m×n=                                                 (2.1)

为了使数据变化幅度或范围不致影响其分类，对原始数据进行标准化（亦称自身规范化）处理：

Z_ji=                                             (2.2)

式中，X_ji为原始数据，Z_ij为标准化数据。

                                          (2.3)

S_j=                                      (2.4)

为了改善数据集的分类效果，可以进行加权处理，权重W_j等于类间样本离差之和与类内样本离差之和的比值。

用数据矩阵集X_m×n减去各变量的均值后[右]乘其转置矩阵的（应该为“得”）一个n×n阶矩阵，用样本个数减1遍除这n×n阶矩阵和各个元素后所得到的矩阵称为方差矩阵，简称协方差矩阵。主分量分析时，进行变换，以获取信息更加集中的新特征指标，每个新特征 （即：主分量）都是原始特征指标的线性组合：

=                                              (2.5)

式中， ， =(a_1j,a_2j,……a_nj)。

式（2.5）也可写成如下的形式：

= a_1j + a_2j + … + a_nj                       (2.6)

协方差矩阵的各特征向量组成系数的矩阵：

L=                                                              （2.7）

式中， 为该矩阵中的一列。协方差矩阵的特征值，λ₁，……，λ_n，既是主分量U₁，……，U_n的方差。因为λ_j代表了主分量U_j的方差，所以 等于总方差，而（λ/ ）×100就是第j个分量的“重要性”百分数（贡献率）。如前P个主分量（P n）的贡献率已足够大（一般规定大于90%），此时，将特征指标从n个压缩到P个，信息可认为并不明显丢失。

从样本集的高维空间分布来看，第1主分量坐标实际上代表其空间分布的最大伸展长度方向；第2主分量坐标则为与第1主分量方向相垂直的第二大倡导长度方向，依次类推。

用特征集中的第1，2主分量或第1，3主分量为坐标作图，可将原来是n维的数据样本显示在二维平面上，便于直接观察，及对数据进行分类和预测等目的。

选择土壤含水量、电阻率和含盐量三个因素为关键因素，用PCA法进行处理，由如下两个界面方程对土壤的腐蚀性进行评价。

界面方程：

Z_(1,2)=47.8784-2.1556X₁+0.8945X₂-2.576X₃              (2.8)

Z_(2,3)=24.4535-2.2506X₁+0.9178-3.6560X₃               (2.9)

式中，X₁，X₂，X₃分别是样本的土壤含水量（%），电阻率（Ω·m）和含盐时（%）的值。判别准则由表2.7给出。

表2.7 PCA法判别准则

判据	Z(1,2) 0	Z(1,2)>0、 Z(2,3) 0	Z(2,3)>0
腐蚀性	低	中	高

 

 

 

 

 

2．4．2．1 基本原理

模糊灰色综合评判方法是根据评判标准，将评判对象中各单因素模糊化。同时根据灰色理论，确定各单因素相对参考因素的重要程度，并将其模糊化。通过模糊变换，得到综合评判结果。

模糊评判因素集由2.2节中的外腐蚀主要影响因素组成，{PH值，电阻率，…，含水量}，记为U={u₁,u₂,…,u_n}。土壤腐蚀性为评判对象，腐蚀性强弱为评价集{强，中，弱}，记为V={v₁,v₂,v₃}。

2．4．2．2 评判过程

（1）       单因素评判矩阵

用 表示对于评价集中v_j对于每一因素u_i,根据评价集j=1，2，3，因此，用 表示的评判矩阵R为：

R=                                          （2.10）

式中，i=1,2,…n。

（2）权向量

根据灰色关联分析法，以管道沿线各测试点j的最大腐蚀速率为参考因素，其测试值序列为：

｛x₀(j)｝=｛x₀(1)， x₀(2)，…， x₀(m)｝    j=1,2,…,m     (2.11)

以U=｛u₁,u₂,…,u_n｝中各因素u_i为对比因素，其相应的测试序列为：

｛x_i(j)｝=｛x_i(1),x_i(2),…,x_i(m)｝    i=1,2,…,n             (2.12)

为了保证参考因素和对比因素之间的可比性，按下式进行无量纲化处理：

y_i(j)=                 I=0,1,2,…,m             (2.13)

y_i(j) 对于y₀(j)在第j个点的关联度为：

_I=

                         i=1,2,…,m                 (2.14)

关联系数的平均值为：

     r_i=                                  （2.13）

r_i反映了各因素对腐蚀的影响程度，对r_i进行归一化处理可得权向量 ：

=｛a₁,a₂,…,a_n｝                                      (2.16)

式中：   a_i=                                         (2.17)

(3)综合评判

根据单因素评判矩阵R与权向量 进行模糊变化，得模糊综合评判B：

B= ·R=（b₁,…,b_j,…,b_n）                                (2.18)

B_i=          i=1,2,…,n                            (2.19)

式中，a_i为因素权重系数；R为[U×V]上的模糊矩阵。

*************以上取自:P19~25

 

 

 

 

参考文献

[13] 翁永基 。主分量分析—长输管道沿线土壤腐蚀等级的预测。石油学报，1993，14（1）：117~123