海洋大气环境下耐候钢腐蚀大数据挖掘：临界温度影响腐蚀机制的关键发现与调控机理

本研究通过大数据分析与机器学习模型，揭示海洋大气环境中耐候钢腐蚀行为受临界温度调控的核心机制。研究发现温度通过调控锈层物理状态（如相组成转变、Cl?传输）和湿干循环动力学，显著影响锈层保护性能（如α-FeOOH/γ-FeOOH转化平衡），为耐候钢材料在极端温差环境下的性能优化提供理论依据。

　　

Highlight

通过腐蚀大数据的统计解析，本研究首次识别出调控耐候钢大气腐蚀行为的临界温度。结果表明，环境温度与湿度在临界点附近协同调控锈层的形成与转化过程，从而决定性影响耐候钢的腐蚀抗性。主要发现如下：

(1) 在大气腐蚀过程中，温度与耐候钢腐蚀速率呈非线性关系，存在一个临界温度值（T_c）。当温度低于T_c时，腐蚀速率随温度升高而缓慢增加；当温度超过T_c时，腐蚀速率呈现指数级增长。这一现象通过机器学习模型（XGBoost-SHAP分析）与电化学验证实验得到双重证实。

(2) 临界温度机制的核心在于调控锈层保护性能：在T_c附近，锈层内Fe²⁺/Fe³⁺转化效率最优，促进保护性α-FeOOH（goethite）的生成，并抑制γ-FeOOH（lepidocrocite）的无序堆积；同时，Cl^?传输速率与锈层孔隙率的动态平衡处于最佳状态，有效阻隔腐蚀介质的渗透。

(3) 温度偏离T_c将破坏锈层稳定化进程：高温加速Cl^?扩散与氧化反应动力学，导致锈层孔隙率升高和裂纹扩展；低温延长湿膜滞留时间，阻碍锈层致密化转变。二者均会打破"锈层增厚-相转化"的平衡，最终导致腐蚀抗性衰退。

Conclusions

通过腐蚀大数据的统计挖掘，本研究揭示了调控耐候钢大气腐蚀行为的关键温度阈值。结果表明，环境温度与湿度在临界点附近协同调控锈层形成与转化过程，进而决定性影响耐候钢的腐蚀抗性。主要结论如下：

(1) 在大气腐蚀过程中，温度与耐候钢腐蚀速率呈现非线性关系，存在临界温度值（T_c）。当温度低于T_c时，腐蚀速率随温度升高缓慢增加；超过T_c后，腐蚀速率呈指数级增长。这一规律通过机器学习模型（XGBoost-SHAP）和电化学实验得到双重验证。

(2) 临界温度机制的核心在于调控锈层保护性能：在T_c附近，锈层内Fe²⁺/Fe³⁺转化效率最优，促进保护性α-FeOOH（goethite）生成并抑制γ-FeOOH（lepidocrocite）无序堆积；同时，Cl^?传输速率与锈层孔隙率达成动态平衡，有效阻隔腐蚀介质渗透。

(3) 温度偏离T_c将破坏锈层稳定化进程：高温加速Cl^?扩散与氧化反应动力学，导致锈层孔隙率升高和裂纹扩展；低温延长湿膜滞留时间，阻碍锈层致密化转变。二者均打破"锈层增厚-相转化"平衡，最终导致腐蚀抗性衰退。