基于维纳过程与贝叶斯网络的海洋核电站防腐涂层管道状态评估概率模型研究

为解决海洋核电站SEC管道在复杂腐蚀环境下的状态评估难题，中国研究人员创新性地结合维纳过程与贝叶斯网络（BN），构建了防腐涂层退化与金属基体腐蚀的联合概率模型。该研究量化了周期性维护与状态维护策略对环氧涂层可用性的影响，并通过中国某近海核电站案例验证了模型实用性，为海洋工程腐蚀风险管理提供了兼具理论深度与工程适用性的解决方案。

　　

海洋环境中的核电站安全运行始终面临严峻挑战，其中连接重要厂用水系统（SEC）与海水的管道堪称"生命线"。这些管道长期浸泡在高氯离子、微生物和溶解氧的复杂介质中，如同披着"糖衣"的金属战士——防腐涂层一旦失效，局部腐蚀将引发冷却剂泄漏甚至反应堆停堆。尽管环氧涂层被广泛使用，但传统评估方法对稀疏检测数据束手无策，更缺乏量化涂层退化与基体腐蚀关联的理论框架。

中国研究人员在《Ocean Engineering》发表的这项研究，开创性地将随机过程理论与概率方法相结合。团队首先利用维纳过程（Wiener process）描述涂层粘附力的指数型退化规律，建立包含维护质量修正项的可用性模型；进而通过贝叶斯网络（BN）解析环境变量与腐蚀参数的复杂映射关系，最终形成覆盖"涂层退化-维护干预-基体腐蚀"全链条的评估体系。关键技术包括：1）基于316L不锈钢SEC管道的实际工况参数构建物理模型；2）采用逆扩散算法处理海洋环境监测数据的不确定性；3）开发融合马尔可夫链与随机场理论的时空腐蚀模拟框架。

Proposed framework for corrosion state assessment
研究团队构建的评估框架（图3）包含两个核心模块：涂层退化模块采用Wiener过程模拟机械应力超越粘附强度导致的失效过程；金属腐蚀模块通过BN推断温度、pH等环境因子与腐蚀速率参数的映射关系。该设计巧妙解决了稀疏检测数据下的长期预测难题。

Availability model of repairable coatings
在假设涂层退化服从线性漂移系数μ、扩散系数σ的Wiener过程基础上，推导出周期性维护与状态维护策略的闭式解。结果显示，40℃工况下焊缝区腐蚀厚度比母材高23%，验证了靶向维护的必要性。

Corrosion model of offshore pipeline based on BN
建立的BN网络揭示氯离子浓度与微生物活性是影响Q235B钢腐蚀速率的关键节点。梯度提升（Gradient Boosting）模型预测精度达96.61%，显著优于传统方法。

Case study
中国某核电站案例表明，飞溅区涂层年退化速率达0.70 mm/a，采用状态维护可使管道寿命延长30%。敏感性分析确认pH值变化对BN预测结果影响权重占比达42%。

这项研究的意义在于：理论层面，首次实现涂层退化与基体腐蚀的耦合建模，突破传统单过程分析的局限；应用层面，提出的CBNs（连续贝叶斯网络）框架为海底管道延寿决策提供量化工具。正如Yang等（2025）实验所示，该方法能准确捕捉湿-干循环条件下腐蚀速率的非线性增长特征，为开发新一代智能防腐系统奠定基础。未来研究可进一步整合数字孪生技术，实现海洋基础设施腐蚀风险的实时动态预警。