一种基于贝叶斯概率方法的船舶腐蚀预测技术，该方法采用自适应Metropolis-Hastings算法进行数据处理

《Ocean Engineering》：A Bayesian probabilistic approach for ship corrosion prediction using the Adaptive Metropolis-Hastings algorithm

本研究提出基于贝叶斯推断的非线性概率腐蚀模型，结合自适应Metropolis-Hastings算法处理参数不确定性，应用实际船体腐蚀数据验证模型在底梁、横向舱壁加劲肋、甲板和纵向舱壁板四个位置的预测效果，结果显示模型能有效量化腐蚀深度及不确定性，为数字孪生技术下的船舶结构完整性管理提供支持。

　　在现代海洋工程领域，船舶结构的完整性管理变得愈发重要，尤其是针对那些长期在恶劣海洋环境中运行的船只。由于腐蚀是船舶结构退化的主要原因之一，其深度的准确估计对于评估结构安全性以及制定有效的维护策略至关重要。本研究提出了一种基于概率非线性模型的腐蚀损失预测方法，利用贝叶斯推断技术，结合观测数据来估计模型参数的后验分布。同时，为了提高计算效率和收敛性，采用了自适应Metropolis-Hastings算法，允许在采样过程中动态调整提议分布的协方差矩阵。该方法通过将腐蚀深度视为对数正态分布，并将模型参数和对数空间中的标准差视为随机变量，实现了对腐蚀深度及其相关不确定性的概率估计。研究还利用商用船舶的全尺寸检查数据对模型进行了验证，展示了该方法在不同结构部件上的适用性，并进一步评估了其对未来腐蚀发展的预测能力。

腐蚀是一个复杂且高度不确定的物理过程，通常发生在微观尺度，使得其理论分析和预测变得困难。传统上，腐蚀模型主要依赖于经验公式，这些模型通常基于确定性参数，而无法充分反映数据中的不确定性。因此，将这些模型扩展为概率模型成为当前研究的一个重要方向。概率模型通过将参数视为随机变量，能够在更广泛的范围内表达模型的不确定性，并通过贝叶斯推断方法，将先验信息与观测数据结合，从而得到更精确的后验分布。这不仅有助于理解腐蚀的动态变化过程，还能为结构健康评估和维护计划提供可靠依据。

贝叶斯推断的核心在于通过概率方法处理不确定性，它能够将模型的先验分布与观测数据结合，形成一个更新后的后验分布。这种分布不仅反映了模型参数的不确定性，还提供了结构退化趋势的预测。在本研究中，采用了对数正态分布来描述腐蚀深度的不确定性，这种分布能够有效捕捉到右偏的数据特征。模型参数，包括长期腐蚀深度、过渡时间、涂层寿命和对数空间中的标准差，均被假设为随机变量，并通过贝叶斯推断进行估计。为了提高采样效率，本研究使用了自适应Metropolis-Hastings算法，该算法能够在采样过程中动态调整提议分布的协方差矩阵，从而优化采样过程。

在实际应用中，自适应Metropolis-Hastings算法展示了其在处理稀疏和噪声数据时的稳健性。研究发现，使用该算法时，接受率能够稳定在预设的上下限之间，这表明模型能够有效适应数据的分布特性。此外，算法通过调整缩放因子，能够在不同结构部件上实现对参数空间的有效探索，从而生成可靠的后验分布。通过分析不同结构部件的腐蚀数据，研究揭示了不同位置的腐蚀行为特征，并指出在某些位置，由于观测数据的分布特性不同，参数估计的约束强度也有所不同。

本研究还利用全尺寸检查数据对模型进行了验证，展示了模型在不同结构部件上的适用性。例如，对于底横梁、横向舱壁（TBHD）的加劲板、地板和纵向舱壁（LBHD）的板等不同结构部件，模型能够提供具有代表性的预测，并且这些预测能够反映数据中的不确定性。此外，研究还对模型的预测能力进行了初步评估，特别是在仅有有限观测数据的情况下，模型仍能生成合理的预测区间。这表明，该模型在实际应用中具有较强的鲁棒性，能够为船舶结构的完整性管理提供支持。

通过后验分布的分析，研究进一步揭示了不同结构部件上参数之间的相关性。例如，底横梁和地板的后验分布显示出较强的正相关性，而横向舱壁的加劲板和纵向舱壁的板则表现出更集中和稳定的后验分布。这些发现表明，参数估计的可靠性在很大程度上依赖于观测数据的分布和时间点的配置。此外，研究还探讨了在仅有10年和15年数据的情况下，模型对20年腐蚀深度的预测能力，发现预测结果虽然存在一定的不确定性，但仍然能够反映实际的腐蚀趋势。

本研究的主要贡献在于提出了一个基于贝叶斯推断的腐蚀预测框架，该框架能够在有限的数据条件下提供可靠的预测。此外，该方法还展示了如何通过自适应Metropolis-Hastings算法优化采样过程，从而提高计算效率和收敛性。这些成果为船舶结构的完整性管理提供了新的思路，特别是在数字化双胞（Digital Twin）系统中，该模型能够为结构健康状态的持续监测和维护策略的制定提供数据支持。未来的研究可以进一步探索该模型在更广泛的结构部件上的适用性，并通过增加数据量和改进模型结构，提高预测的准确性。