申请/专利权人：徐州中矿传动轨道科技有限公司

申请日：2019-09-28

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN110749541B

主分类号：G01N17/02

分类号：G01N17/02;G06N3/08;G06N3/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2020.02.28#实质审查的生效;2020.02.04#公开

摘要：一种地铁杂散电流腐蚀模拟实验台及腐蚀过程参数预测方法，实验台：装填有土壤介质的腐蚀箱上端开口，工作电极、参比电极、石墨电极、温度传感器、湿度传感器和毛细管均设置在腐蚀箱内部，智能水泵与毛细管连接，可控直流电源分别与工作电极、参比电极和石墨电极连接，工业计算机分别与湿度传感器、温度传感器、可控直流电源连接和电化学分析仪连接；方法：通过实验台测量数据建立预测数据集，确定人工神经网络预测模型输入输出量，通过最优结构联合确定方法确定人工神经网络最优隐含层数量和最优数据集划分比例，通过预测模型以及数据集建立外部环境参数与腐蚀过程参数间的映射关系。该实验台和方法能够模拟地铁现场工况下的杂散电流腐蚀情况。

主权项：1.一种地铁杂散电流腐蚀过程参数预测方法，采用一种地铁杂散电流腐蚀模拟实验台，所述地铁杂散电流腐蚀模拟实验台包括上端开口的腐蚀箱（17）、工作电极（15）、参比电极（3）、石墨电极（2）、温度传感器（5）、湿度传感器（4）、可控直流电源（9）、多根毛细管（7）、工业计算机（11）和开关电源（14）；所述腐蚀箱（17）中装填有土壤介质（1）；所述工作电极（15）、参比电极（3）、石墨电极（2）、温度传感器（5）和湿度传感器（4）均埋设在土壤介质（1）中；且石墨电极（2）与腐蚀箱（17）的内侧壁贴合地固定；所述可控直流电源（9）的正极和负极分别通过开关A（18）和开关B（19）与工作电极（15）和石墨电极（2）连接，可控直流电源（9）的负极还与参比电极（3）连接；可控直流电源（9）还与电化学分析仪（16）连接；所述电化学分析仪（16）与参比电极（3）连接；多根毛细管（7）纵向地插装于土壤介质（1）中，且均匀分布；多根毛细管（7）的上端均通过供水管路与智能水泵（8）的出水口连接，智能水泵（8）的入水口与水源连接；所述工业计算机（11）通过模拟量输入输出模块（12）和转换器（13）与可控直流电源（9）连接，还通过采集卡（10）分别与温度传感器（5）和湿度传感器（4）连接，工业计算机（11）还分别与智能水泵（8）和电化学分析仪（16）连接；所述开关电源（14）与模拟量输入输出模块（12）连接；所述参比电极（3）为氯化银参比电极；所述湿度传感器（4）和温度传感器（5）均贴覆在腐蚀箱（17）的内侧壁上；石墨电极（2）通过固定连接在腐蚀箱（17）内侧壁上的电极固定装置（6）进行固定；所述毛细管（7）的数量为9根；其特征在于，包括以下步骤：S1：通过所述的一种地铁杂散电流腐蚀模拟实验台，在腐蚀时间间隔内测量电化学体系的极化曲线，通过极化曲线计算腐蚀电流密度icorr，并得到阳极曲线斜率、阴极曲线斜率以及电极电位V；S2：建立人工神经网络学习数据集D，该D输入量为阳极曲线斜率、阴极曲线斜率、V、腐蚀时间tcorr、杂散电流密度is和环境温度Tsoil，输出量为icorr、自腐蚀电位Ecorr以及极化电阻LPR；S3：建立基于人工神经网络的预测模型，人工神经网络包括两个隐含层，在进行神经网络训练前，首先确定较优的隐含层神经元数量m、数据集中训练集Ptrain、验证集Pvalidate和测试集的比例Ptest，再采用最优结构联合确定方法确定上述参数，保证该人工神经网络预测模型结构达到整体最优；S4：通过所建立的人工神经网络预测模块的结构，将D带入训练学习，建立基于人工神经网络的电化学腐蚀参数预测模型，对杂散电流影响下的电化学腐蚀过程进行有效监测。

全文数据：

权利要求：

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