滨海工业大气中变电站金属部件腐蚀特性研究

摘要

变电站在人们生活与社会发展中都起着必不可少的作用，也是电力系统中最为关键的一个枢纽。处于恶劣的大气环境中变电站金属部件材料容易发生各种类型的腐蚀问题，每年因为大气腐蚀所导致的变电站事故层出不穷。随着变电站选址逐渐靠近滨海，同时变电站一般建立于高耗能企业集中区，这些地域由于工业排放和靠近海边，大气中不仅含有污染性气体SO2和H2S，还存在着海盐粒子，从而导致处于滨海工业大气中的变电站金属腐蚀十分严重。因此，研究变电站金属部件在模拟滨海工业大气环境下的腐蚀特性，探讨其腐蚀机理，并建立一种对金属材料腐蚀寿命进行预测的模型，对滨海工业大气环境下的变电站的腐蚀与防护工作是十分迫切、意义重大的。
　　本文以SO2和H2S混合气体与盐雾试验交替模拟滨海工业大气环境，采用控制SO2和H2S的浓度、腐蚀时间、试验温度和湿度来研究变电站常用金属部件在模拟滨海工业大气环境中腐蚀特性，利用SEM、EDS、XRD等手段来分析腐蚀产物组成及形貌，探讨其腐蚀机理与腐蚀速度预测方法。取得了以下成果:
　　(1)腐蚀动力学研究结果表明，紫铜T2在混合环境下腐蚀速率在初始阶段迅速增加，腐蚀后期腐蚀速率减缓。Q235碳钢在腐蚀初期速率急剧增加，随着时间的增加，速率逐渐减缓，到腐蚀后期，腐蚀速率又急剧上升。锌，镀锌钢，铝的腐蚀速率在腐蚀初期增加，到腐蚀后期逐渐降低。
　　(2)腐蚀后的试片经过SEM表征表明:紫铜T2的腐蚀产物附着力差，出现裂痕且有点蚀坑的出现。Q235碳钢的腐蚀产物出现裂缝且有分层现象，上层腐蚀产物较为疏松有孔洞，下层腐蚀产物较为致密。锌的腐蚀产物均匀的覆盖于金属表面，有少量细晶粒出现。镀锌钢腐蚀产物呈块状且较为疏松，铝的腐蚀产物大多数呈现龟裂现象，有很明显的缝隙出现。
　　(3)对腐蚀后试片进行XRD分析可得，紫铜的腐蚀产物主要由Cu2Cl(OH)3，Cu2S，Cu4SO4(OH)6构成，Q235碳钢的腐蚀产物主要有Fe3O4，α-FeOOH和γ-FeOOH，锌的腐蚀产物主要由Zn4SO4(OH)6，Zn5(OH)8Cl2H2O以及ZnO组成，镀锌钢表面的腐蚀产物为Zn4SO4(OH)6，Zn5(OH)8Cl2H2O，铝的腐蚀产物主要为Al(OH)3，AlO(OH)，Al2O3。
　　(4)根据真实大气数据所建立的BP神经网络，预测的数据与实测的数据线性拟合度达到了0.9778，预测结果较为理想，能够为变电站金属部件大气腐蚀防护提供合理的科学依据。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 滨海工业大气腐蚀影响因素

1．3 国内外研究现状

1．3．1 大气环境暴露试验

1．3．2 室内加速腐蚀试验

1．3．3 电化学测试方法

1．3．4 大气腐蚀预测模型

1．4 本课题研究目的和内容

第二章 实验方法与步骤

2．1 实验试剂及仪器设备

2．2 实验材料

2．3 试样的准备

2．4．实验方法

2．4．1 室内加速腐蚀实验

2．4．2 电化学实验

2．4．3 表征分析

2．5 BP神经网络模型建立的步骤

2．5．1 BP神经网络结构

2．5．2 BP神经网络算法

2．5．3 BP神经网络的建立

2．5．4 MATLAB建立神经网络步骤

第三章 变电站金属在滨海工业大气下的腐蚀特性分析

3．1 金属部件在模拟滨海工业大气下的腐蚀动力学分析

3．1．1 铜在混合环境中的腐蚀动力学分析

3．1．2 Q235碳钢在混合环境下的腐蚀动力学分析

3．1．3 锌在混合环境下的腐蚀动力学分析

3．1．4 镀锌钢在混合环境下的腐蚀动力学分析

3．1．5 铝在混合环境下的腐蚀动力学分析

3．2 金属部件在滨海工业大气下腐蚀电化学行为分析

3．2．1 铜在混合环境下的腐蚀电化学行为分析

3．2．2 Q235碳钢在混合环境下的腐蚀电化学行为分析

3．2．3 锌在混合环境下的腐蚀电化学行为分析

3．2．4 镀锌钢在混合环境下的腐蚀电化学行为分析

3．3 金属部件在混合大气下腐蚀产物分析

3．3．1 铜在混合大气环境下腐蚀产物分析

3．3．2 Q235碳钢在混合大气环境下腐蚀产物分析

3．3．3 锌在混合气体环境下腐蚀产物分析

3．3．4 镀锌钢在混合气体环境下腐蚀产物分析

3．3．5 铝在混合气体环境下腐蚀产物分析

3．4 金属部件在污染大气下腐蚀机理分析

3．4．1 铜在混合气体环境下腐蚀机理分析

3．4．2 Q235碳钢在混合气体环境下腐蚀机理分析

3．4．3 锌在混合气体环境下腐蚀机理分析

3．4．4 铝在混合气体环境下腐蚀机理分析

3．5 小结

第四章 变电站金属BP神经网络模型的建立

4．1 输入因子的确定

4．2 网络结构的确定

4．3 样本数据输入与处理

4．4 训练次数

4．5 模型预测结果及讨论

4．6 小结

第五章 结论与展望

5．1 结论

5．2 展望

参考文献

致谢

附录