腐蝕災害不斷，腐蝕基因組和大數據如何發揮作用？

【編者按】在中國的城市里平均每平方公里有30公里的地下管道，形成了包括油氣管道、給水總管和電氣通訊纜線的錯綜復雜的網絡，腐蝕的代價也是十分昂貴的。本文由李曉剛教授撰文介紹，如你也是學術圈內人士，或者對科學領域有專研興趣，可進入知社學術圈公號查看。

【引言】材料腐蝕造成了重大的經濟損失、人員傷亡和環境災難。材料腐蝕學科是嚴重依賴數據的學科，無論腐蝕機理與規律研究、測試方法確定、工業標準制定，還是腐蝕事故處理，都嚴重依賴腐蝕數據以及與腐蝕相關的環境數據。由于材料腐蝕過程及其與環境作用的復雜性，傳統片斷化的腐蝕數據已經不能適應制造業和社會基礎建設快速發展的需要。

在前兩周剛出不久的Nature雜志上，北京科技大學腐蝕與防護中心的國家材料環境腐蝕平臺李曉剛教授團隊提出了“腐蝕大數據”的原創概念，并圍繞這一概念，闡述處理“腐蝕大數據”理論與技術層面的關鍵問題 ，從而建立腐蝕信息學和腐蝕基因組工程。

2013年11月，青島的一段輸油管道爆炸造成了62人死亡和136人受傷。8個月后，類似的爆炸事件在高雄發生，造成32人死亡和321人受傷。兩個管道都是用同樣規格的鋼材制成，并且在相似的環境下使用20多年后發生失效。失效的原因是腐蝕——材料在其使用環境中發生化學或者電化學反應而造成的損耗與破壞。

這些災難是非常普遍的：在中國的城市里平均每平方公里有30公里的地下管道，形成了包括油氣管道、給水總管和電氣通訊纜線的錯綜復雜的網絡。腐蝕的代價也是十分昂貴的。根據美國的一項調查，腐蝕造成的損失可達到美國國內生產總值的6%之多。按照同樣的比例計算，全球范圍內，每年的腐蝕損失總計超過4萬億美元——相當于40個卡特里娜颶風造成的損失。其中一半的費用直接用于腐蝕預防與控制，另外的一半來源于腐蝕造成的損害和生產力的喪失。

腐蝕相關知識的匱乏使我們沒法對腐蝕失效進行有效的預防。

比如，地下管道的腐蝕受到很多因素的影響，包括管道所用材料的成分、組織結構和設計，同時也包括了一系列的環境因素，比如土壤含氧量、水分、鹽度、pH值、溫度和土壤中的生物體。

包括油氣、海洋和核能在內的很多工業搜集了大量腐蝕數據，用于識別腐蝕風險，預測組件服役壽命并控制腐蝕的發生，然而，這些數據大多歸企業私有，而分析這些數據所得到的腐蝕控制最佳實踐也很少對外公開。原油泄漏、橋梁塌陷以及其它的腐蝕次生災害仍在持續不斷的發生。

隨著越來越多的先進材料應用于醫療設備、生物傳感器、燃料電池、電池、太陽能板和微電子元件中，對相關腐蝕知識的需求也變得越來越強烈。腐蝕也成為了限制納米科技應用的主要因素。

眾多致力于材料數據共享的舉措，比如材料基因組計劃（Materials Genome Initiative，MGI），主要關注材料的“誕生”過程，而不是材料的“消亡”過程。人們迫切的需要一個共享腐蝕數據的在線平臺。研究人員需要獲得大量而且多種多樣的腐蝕信息，從而可以借助于數據挖掘和計算機建模等工具進行研究，實現更為準確的腐蝕失效預測和更好的防腐設計。

從微觀腐蝕學的角度看, 材料腐蝕學是一門依賴于基礎數據的學科，無論是材料腐蝕基礎理論和機理研究，還是發展防護技術和建立實驗技術與方法，建立測試與工程標準，都必須不斷積累材料在各種環境中的腐蝕數據，這些數據才是構成腐蝕學科所有理論、技術、方法和標準的基礎。材料腐蝕數據積累必須采用標準化與規范化的方法采集獲得，只有這樣，這些數據才具有科學性與實用性。從宏觀腐蝕學的角度看,腐蝕其實是人類社會中的一切構筑物的毀滅過程, 須將腐蝕現象作為系統整體研究，考察它與社會環境之間的交互作用以及腐蝕學的社會及經濟效應,因此,在人類社會步入大數據時代的當今, 巨量與腐蝕相關的數據已經快速產生，這些數據如何處理? 如何儲存? 如何挖掘以發揮最大功能?這些問題已經清晰地擺在我們面前，卻又是以往材料腐蝕學研究內容中無法解決的問題。

腐蝕的復雜過程及其與環境的復雜作用：腐蝕數據的“大數據”特質

腐蝕研究中存在的最大挑戰，是對指定環境中腐蝕如何發生進行精確預測。這要求全面了解所有相關影響因素及其相互作用。然而，目前很多腐蝕問題還沒有精準的機理模型。在缺乏不同環境下材料失效歷史數據的情況下，預測這些問題是不可能的。在相關環境參數未知的情況下，也無法通過實驗室試驗來評判現場的服役性能。

腐蝕數據來之不易。腐蝕造成的材料損傷可能要經過幾年甚至幾十年的累積才會顯現出來，而任何單一研究僅能獲得反映幾個影響因素的部分信息。我們必須將腐蝕數據集整合起來。例如，早期的海洋腐蝕研究獲得了一些不可靠的結果，因為它們僅僅考慮了物理化學因素（包括pH、溶氧量和溫度），但是并未考慮到海水中的生物體的作用。目前，在結合基因數據之后，海洋腐蝕的模型得到了改進。

腐蝕的程度還取決于當地環境。例如，在中國干燥的內陸地區可以維持幾十年壽命的鋼結構，如果置于潮濕且含鹽量高的東南亞沿海地區，則可能會在短短數月內失效。一些高分子防腐涂層在緯度較高的地區能夠服役數年，而在赤道附近，高溫和強紫外線的作用會使高分子的化學鍵更迅速地斷開，從而導致涂層于幾周內老化降解。

推斷一般性的腐蝕規律——比如濕度、鹽分或空氣污染對某種鋼材料的影響——需要綜合考慮多種環境下的研究成果。例如，Morcillo等人曾進行過一項關于耐候鋼腐蝕的調查。這份調查中采用了來自全球22個國家、108個地點、最長達22年的現場暴露試驗結果。

隨著全球貿易的增長，油氣、建筑、汽車、電氣和其他工業都需要腐蝕數據在不同國家間進行共享，以保證其產品的質量和安全性。由于未能預知進口國潛在的腐蝕問題，近年來世界范圍內已有數百萬輛汽車被召回。2013年我國提出的“一帶一路”戰略，將促進連接東西方絲綢之路經濟帶上各國家之間的工業聯系，也同時是帶來了史無前例的挑戰。從亞洲到非洲和歐洲，涉及到建筑、運輸、能源和通訊等領域的多項數十億美元的工程項目即將開始，我們需要對這些項目進行快速的腐蝕評估和材料選擇設計。

先進材料也帶來了全新的腐蝕問題。例如，當鉑、金等貴金屬的尺寸減小到納米級時，它們的電化學穩定性急劇下降。目前，鉑納米顆粒的腐蝕問題是限制燃料電池鉑基催化劑壽命的關鍵障礙。

材料學家已經意識到數據共享的必要性，與這些同行相比，腐蝕科學家顯得慢了一些。在MGI的主導下，美國政府機構建立了幾個大型的材料數據倉庫，收集共享了材料的基礎數據，包括物理、化學和微觀結構數據，但并不包括腐蝕數據。然而如果沒有考慮到材料的環境穩定性和持久性的話，任何MGI所承諾的先進材料將都將是不切實際的。

通過共享腐蝕數據，每人都可以對腐蝕有更深的理解，并從中獲益。但是，首要的問題就是標準化“腐蝕大數據”倉庫的建設。

標準化的“腐蝕大數據”倉庫

不同國家、行業和應用領域都應該建立開放的數據基礎設施，儲存相關的腐蝕數據。通過使用相同的數據和元數據標準格式，可以把這些數據聯系起來，最終形成全球系統，并有可能連接到MGI。

政府應該起到主導的作用。例如，自2006年以來，中國政府已經投入了近2億人民幣，建立了國家環境材料腐蝕平臺（www.ecorr.org）。該平臺共享了覆蓋中國不同地區典型環境（大氣，土壤和水）30個腐蝕野外測試試驗臺站所積累的材料腐蝕基礎數據。其他國家、工業和利益集團應該建立類似的數據基礎設施，來收集、共享其它地區或行業領域的腐蝕數據。

我們需要協調各方的力量，重點收集那些急迫的或新興行業領域（例如在新能源或納米科技）相關的腐蝕數據。例如，美國能源部就與MGI合作建立材料數據倉庫，以推動清潔新能源領域的發展。

撥款機構應鼓勵先進材料和新興科技的腐蝕數據共享，例如將其列為科研項目經費的資助條件，并對相關研究成果在開源期刊上發表提供資金支持。腐蝕科學團體應向其他材料科學團體（如Materials Research Society, TheMinerals, Metals & Materials Society and ASM International）學習，召集專家學者指定最佳的數據共享方案和導則。

通過和學術界合作，可以鼓勵工業界廣泛參與腐蝕數據共享。作為貢獻其腐蝕數據的回報，公司可以相關節省研發經費。而且因為腐蝕主要關乎維護與安全，而與行業競爭關系不大，所以企業應該樂意共享此類數據。就像制定行業標準那樣，企業間可以形成數據聯盟來提出共同關注的腐蝕問題進行數據共享，并聯手提出可作為行業基準的解決方案。

腐蝕數據的獲取、管理、挖掘、模擬和仿真都需要更加強大的工具。將這些元素整合在一起，構成了我們所定義的腐蝕大數據與信息學。通過先進監測技術獲取的數據需要“大數據”的分析方法。例如，機器人（俗稱“智能豬”）可攜帶數百個傳感器，在檢查管壁時可一次收集TB的數據。而高度準確的腐蝕仿真可以部分或完全地取代耗時、污染環境、復雜而且昂貴的腐蝕試驗研究。例如，量子化學建模方法已被大量應用于評估緩蝕劑的分子結構和電子特性。

“腐蝕大數據”理論層面的關鍵問題

“腐蝕大數據”的理論建模與挖掘是揭示存在于腐蝕數據里的模式及數據間的關系的關鍵問題，對大量的復雜腐蝕數據集進行自動探索性分析是“腐蝕大數據”理論的關鍵。目前“大數據”研究中所用的各種先進數學工具，都可以用來建立腐蝕模型，表征數據之間的因果關系，揭示以往傳統片斷腐蝕數據無法闡明的腐蝕機理與規律。

“腐蝕大數據”的可視化是腐蝕數據挖掘中一種重要方法，這種表征腐蝕建模結果的方法能夠觀察到所期望的建模和仿真的計算結果，用多維的形式將腐蝕數據的各個屬性值表示出來，這樣可以從不同的維度觀察腐蝕數據，從而對腐蝕數據進行更深入的觀察和分析。圖1就是利用擴散模型，在大量溫度、濕度和硫分布數據的基礎上，得到的山東地區大氣腐蝕等級圖。圖2是利用有限元計算方法，得到的應力腐蝕裂尖部位電位分布的數據圖片。

（圖1 山東地區大氣腐蝕等級圖 - 紅色的腐蝕等級為C5級，黃色為C4級，綠色為C3級)

(圖2 應力腐蝕裂尖部位電位分布的數據圖片)

 “腐蝕大數據”理論層面上最重要的問題是基于“腐蝕大數據”的腐蝕過程仿真,這其實是在以上腐蝕理論建模基礎上加上了時間的因素,是腐蝕動力學過程的建模。這是“腐蝕大數據”理論層面的核心問題，可以說是王冠上的明珠。

圖3是利用元胞自動機模型計算得到的金屬早期大氣腐蝕形貌和動力學過程，與邊界條件相同的腐蝕試驗結果符合得很好。十多年來，包括李曉剛教授團隊在內的國內外5~6個研究團隊致力于這方面研究，取得了初步的成果。這項研究實際是對材料腐蝕復雜過程的“可視化”的再現，對認識腐蝕這一復雜過程的機理與規律具有重要的意義。

（圖3 元胞自動機模型計算金屬早期大氣腐蝕形貌和動力學過程）

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