基于实验的锈蚀扩展与融合模拟用于确定重型涂层钢桥重涂时机

《Materials Today Communications》：Experiment-Based Simulation of Rust Propagation and Coalescence for Determining Repainting Timing of Heavy-Duty Coated Steel Bridges

　　

本研究提出了一种模拟模型，用于评估钢结构重型涂层体系的长期锈蚀扩展行为，并支持估算重涂时机。为验证所提出的模型，对钢结构涂层体系进行了长达24,000小时的室内循环腐蚀试验（Indoor CCT），并利用从试验中获得的实验结果。使用S型（sigmoid）回归分析了初始缺陷处的锈蚀扩展行为，并将由相邻锈蚀区域融合引起的面积增加定量地纳入模型。验证结果表明，模拟结果与室内循环腐蚀试验结果之间的差异范围在-7.80到3.00个百分点之间。此外，该模型还通过ISO 9223 C3腐蚀性环境下获得的七年户外暴露数据进行了交叉验证。最后，利用所提出的模型，参照基于ISO的标准，定量估算了维护性重涂的时机。

### **论文解读：基于实验的锈蚀扩展与融合模拟用于确定重型涂层钢桥重涂时机**

**一、 研究背景与意义**

钢结构桥梁是交通基础设施的关键组成部分。为保护其免受外部环境侵蚀，大多数钢桥采用由底漆、中间漆和面漆构成的三层重型涂层体系进行防护。然而，在海洋和沿海地区，长期暴露于盐分、紫外线、高湿度和温度等环境因素会加速涂层退化，降低涂层体系的耐久性，并增加钢材腐蚀的风险。对韩国公路桥梁损伤情况的分析表明，钢梁的主要损伤类型是腐蚀（84.6%）和涂层损伤（71.4%）。随着涂层退化和钢材腐蚀的进程，以及老龄钢桥数量的增加，维护规划变得日益重要。

截至2024年，韩国已建成6,221座钢桥，其中2,986座已服役超过20年，约占总数的48%。因此，随着老龄钢桥数量的上升，维护和重涂成本预计将持续增加。腐蚀造成的直接经济损失巨大，例如在美国，年直接经济损失约为2760亿美元（约占GDP的3.1%），而在其他国家，这一损失估计约为GDP的1.5%–5.2%。在日本，预计本州-四国桥梁高速公路有限公司管理的17座大跨度桥梁的维护预算中，将有48%用于重涂。由此可见，腐蚀和重涂在桥梁维护成本中占据了相当大的比例。因此，基于合理依据确定钢桥涂层体系的耐久性和重涂时机至关重要。

国际标准ISO 12944-1将耐久性定义为涂层体系直到首次大修的使用寿命。例如，该标准指出，当构件总面积的约10%达到ISO 4628-3定义的锈蚀等级Ri 3时，可以考虑重涂，因为这表明腐蚀防护性能已显著降低。以锈蚀面积比作为指标，可以通过目视检查和简单的现场记录来评估状况，并可以使用ASTM D610和ISO 4628-3等国际标准对锈蚀程度进行系统分级，从而最大限度地减少评估者的主观性。因此，基于锈蚀面积比的评估可以为确定重涂时机提供合理依据。

然而，评估锈蚀面积比的户外暴露试验通常需要数年的长期测试。相比之下，室内循环腐蚀试验（Indoor CCT）可以在相对较短的时间内重现锈蚀扩展行为，并广泛用于涂层质量评估。尽管如此，它仍存在局限性，无法完全反映实际大气环境的复杂性。为了克服这些限制，已有各种基于模拟的腐蚀预测模型被提出，但大多数研究未能针对长期暴露数据进行充分验证，且主要针对未涂覆钢材进行。在实际结构中，钢基材受到多层涂层体系的保护。从涂层缺陷开始的锈蚀扩展受到涂层特定退化现象的影响，包括在复合环境因素下防护性能的恶化以及相邻锈蚀区域的融合。因此，基于未涂覆钢材整个表面发生均匀腐蚀假设的现有腐蚀模型，无法直接解释涂覆钢材的长期锈蚀扩展行为。因此，需要一种针对实际钢桥所用重型涂层体系的锈蚀扩展模型，该模型需纳入涂层退化和锈蚀融合因素，并经过长期户外暴露数据的验证。

本研究旨在填补这一空白，通过结合室内加速试验、长期户外暴露数据和随机模拟，开发一个能够预测涂层钢桥锈蚀扩展并定量估算重涂时机的综合模型。该研究发表在《Materials Today Communications》期刊上，对于优化钢桥维护策略、降低全生命周期成本具有重要的工程应用价值和科学意义。

**二、 主要技术方法**

研究人员采用了实验与模拟相结合的方法。首先，制备了符合韩国建筑规范（KCS 14 31 40）和ISO 12944-6标准的四种重型涂层体系（氟碳、聚氨酯、聚硅氧烷和陶瓷基聚氨酯）试样，基材为SS275结构碳钢。试样表面经喷砂处理达到SSPC-SP10标准。为了模拟实际涂层缺陷并便于量化锈蚀面积，研究人员没有采用传统的线性划痕，而是根据ISO 4628-8标准引入了圆形初始缺陷，缺陷直径分别为1、3和5毫米，并组合成不同的初始缺陷面积比（0.03%至3%）。核心实验包括两部分：一是对试样进行长达24,000小时（1000天）的室内循环腐蚀试验（Indoor CCT），试验条件遵循ISO 11997-1 Cycle D标准，模拟盐雾、湿润、干燥等复合环境；二是在韩国釜山广安大桥（ISO 9223 C3腐蚀性环境）进行了为期七年的户外暴露试验，以验证加速试验结果。锈蚀面积的测量采用非接触式三维表面轮廓仪（KEYENCE VR-5000），将测量到的不规则锈蚀区域面积转换为等效圆半径进行量化分析。基于室内CCT数据，研究人员使用S型回归分析得出了锈蚀扩展曲线，并定量分析了74次观察到的锈蚀融合事件对总面积增加的影响，从而建立了融合曲线。最后，基于这些曲线开发了一个结合锈蚀扩展和融合行为的面积基随机模拟模型，并利用加速因子将室内CCT周期转换为等效户外暴露时间，以应用于实际环境预测。

**三、 研究结果与分析**

**3.1 室内循环腐蚀试验结果**
* **锈蚀扩展行为**：所有涂层体系的锈蚀区域在水平和垂直方向上的扩展呈线性关系，表明扩展行为接近各向同性，因此可用等效圆面积来近似。通过S型回归分析，得到了代表四种重型涂层体系的“汇集拟合”锈蚀扩展曲线，该曲线与各体系单独拟合曲线的偏差较小（归一化均方根误差NRMSE在4.08%–5.22%之间），表明可以将其作为通用重型涂层体系的代表性曲线。
* **锈蚀融合行为**：观察到锈蚀区域随时间的扩展导致相邻区域接触并融合。当融合发生时，两个独立锈蚀区域之间的间隙被填充，导致锈蚀面积出现非线性急剧增加。分析表明，融合引起的面积变化率随着根据锈蚀扩展曲线预测的独立增长锈蚀面积的增加而呈下降趋势，即早期发生融合时，对总面积增加的贡献更为显著。研究人员据此量化并建立了融合曲线。

**3.2 户外暴露试验结果**
七年户外暴露试验显示，锈蚀半径随时间增加的整体趋势与室内CCT结果相似，为模型的交叉验证提供了数据基础。

**3.3 锈蚀扩展模拟的验证与预测**
* **与室内CCT对比验证**：在相同初始缺陷条件下，模拟结果与室内CCT结果在整个测试期间的锈蚀面积比差异在-7.80到3.00个百分点之间。模拟结果倾向于在某些条件下估算出比实验数据略大的锈蚀面积比。
* **与户外暴露试验交叉验证**：将模拟结果应用C3加速因子转换为暴露时间后，七年户外暴露试验测得的锈蚀面积比大部分落在模拟结果的97%置信区间内，表明模型能够合理地复现实际暴露条件下的锈蚀扩展行为。
* **重涂时机预测**：基于ISO 4628-3锈蚀等级标准，利用模拟估算了从一个锈蚀等级发展到下一个等级所需的过渡时间。结果表明，从Ri 1到Ri 2的过渡时间约为10.2–11.7年，从Ri 2到Ri 3的过渡时间缩短至3.9–4.4年，这归因于锈蚀融合在该阶段的主导影响。从Ri 3到Ri 4以及Ri 4到Ri 5的过渡时间分别为12.7–13.7年和8.8–9.3年。这些定量数据为制定基于状态的维护计划提供了依据。

**四、 讨论与结论**

**讨论部分**，研究人员指出了本研究的局限性。首先，模型聚焦于可见锈蚀面积的时间演变，应被解释为用于评估可观察表面退化的工程工具，而非描述涂层/钢材界面下膜腐蚀起始或电化学机理的模型。其次，实际环境中涂层可能存在多种退化模式（如起泡、剥离、开裂），且腐蚀常在几何不连续处集中，而本研究使用了平板试样。因此，实际应用时可能需要考虑结构几何形状和交互退化模式的额外修正。最后，所提出的模型仅在所研究的Zn/EP/PUR（富锌底漆/环氧中间漆/聚氨酯面漆）型重型涂层体系和ISO 9223 C3腐蚀性环境下进行了验证。加速因子应被视为从实验结果中获得的系数，而非绝对的时间转换因子，不能直接假定适用于其他环境条件。因此，在将模型应用于其他涂层体系、腐蚀性类别或结构配置之前，需要利用长期户外暴露数据进行额外的验证。

**研究结论**如下：
(1) 使用S型回归分析得出了通用重型涂层体系的代表性锈蚀扩展曲线，其R²值高于0.93。
(2) 将融合定义为两个锈蚀区域的首次接触，并在74个案例中量化了由此产生的面积变化率。融合效应随着基础锈蚀面积的增加呈指数下降，得到的融合曲线R²值高达0.93。
(3) 在相同初始条件下，模拟结果与室内循环腐蚀试验结果之间的锈蚀面积比差异范围在-7.80到3.00个百分点之间。随着锈蚀融合随时间发生，模拟在某些条件下倾向于估算出比实验数据略大的锈蚀面积比。
(4) 户外暴露试验观察到的锈蚀面积比大部分落在使用C3加速因子调整后的模拟结果的97%置信区间内。
(5) 模拟估算了可见锈蚀面积比达到每个ISO 4628-3锈蚀等级所需的时间，表明随着初始锈蚀等级的提高，向Ri 3发展的进程加速。
(6) 在已验证的研究范围内（即所调查的Zn/EP/PUR型涂层体系和ISO 9223 C3环境），所提出的面积基随机模拟可以为维护性重涂的决策提供支持。