Модель прогноза коррозионных потерь углеродистой стали за первый год экспозиции на основе алгоритма «случайный лес»
https://doi.org/10.61852/2949-3412-2024-2-1-41-59
Аннотация
На основе алгоритма «случайный лес» (RF) получены две модели для прогноза первогодовых коррозионных потерь (К1) углеродистой стали в открытой атмосфере в различных регионах мира. Первая модель RF_общая получена с использованием объединенных баз данных международных программ ISO CORRAG, MICAT, ECE/UN и испытаний на территории России и предназначена для оценки К1 в различных типах атмосферы в различных регионах мира. Вторая модель RF_конт позволяет предсказать К1 в континентальных районах мира. Проведено сравнение точности предсказаний К1 по моделям RF и двум функциям «доза-ответ»: представленной в стандарте ISO 9223 и новой версии, разработанной ИФХЭ РАН для континентальных регионов. Показано, что достоверность обеих моделей RF существенно лучше, чем функций «доза-ответ», за исключением предсказаний коррозионных потерь стали на территории России с холодным климатом.
Ключевые слова
Об авторах
М. А. Гаврюшина
Институт физической химии и электрохимии им. А.Н. Фрумкина РАН
Россия
Россия
119071, Москва, Ленинский проспект, д. 31, корп. 4
Ю. М. Панченко
Институт физической химии и электрохимии им. А.Н. Фрумкина РАН
Россия
Россия
119071, Москва, Ленинский проспект, д. 31, корп. 4
А. И. Маршаков
Институт физической химии и электрохимии им. А.Н. Фрумкина РАН
Россия
Россия
119071, Москва, Ленинский проспект, д. 31, корп. 4
Список литературы
1. ISO 9223:2012(E). Corrosion of metals and alloys — Corrosivity of atmospheres — Classification, determination and estimation, International Standards Organization, Geneve, 2012.
2. ISO 9224:2012(E) Corrosion of metals and alloys —Corrosivity of atmospheres — Guiding values for the corrosivity categories, 2012.
3. Yu.M. Panchenko, A.I. Marshakov, Prediction of First-Year Corrosion Losses of Carbon Steel and Zinc in Continental Regions, Materials, 2017, 10, no. 4. 422. doi: 10.3390/ma10040422
4. Yu.M. Panchenko, A.I. Marshakov, L.A. Nikolaeva, VV. Kovtanyuk, Prediction of first-year corrosion losses of copper and aluminum in continental regions, AIMS Materials Science, 2018, 5, no. 4, 624−649. doi: 10.3934/matersci.2018.4.624
5. Yu.M. Panchenko, A.I. Marshakov, L.A. Nikolaeva, T.N. Igonin, Evaluating the Reliability of Predictions of First-Year Corrosion Losses of Structural Metals Calculated Using Dose-Response Functions for Territories with Different Categories of Atmospheric Corrosion Aggressiveness, Protection of Metals and Physical Chemistry of Surfaces, 2020, 56, no. 7. 1249–1263. doi: 10.1134/S207020512007014X
6. Yu.M. Panchenko, A.I. Marshakov, L.A. Nikolaeva, T.N. Igonin, Development of models for the prediction of first-year corrosion losses of standard metals for territories with coastal atmosphere in various climatic regions of the world, Corrosion Engineering Science and Technology, 2020, 55, no. 8. 655−669. doi: 10.1080/1478422X.2020.1772535
7. D. Knotkova, P. Boschek, K. Kreislova, Results of ISO CORRAG Program: Processing of One Year Data in Respect to Corrosivity Classification, ASTM Special Technical Publication, West Conshohocken, PA, 1995, 38.
8. M. Morcillo, Atmospheric corrosion in Ibero-America. The MICAT project. In Atmospheric Corrosion, ASTM Special Technical Publication, Philadelphia, PA, USA, 1995, 257–275.
9. J. Tidblad, A.A. Mikhailov, V. Kucera, Acid Deposition Effects on Materials in Subtropical and Tropical Climates. Data Compilation and Temperate Climate Comparison, SCI Report 2000:8E, Swedish Corrosion Institute, Stockholm, Sweden, 2000, 1–34.
10. Ю.М. Панченко, Л.Н. Шувахина, Ю.Н. Михайловский, Атмосферная коррозия металлов в регионах Дальнего Востока, Защита металлов, 1982. 18, № 4, 575–582.
11. L. Breiman, Random forests, Machine Learning, 2001, 45, 5−32. doi: 10.1023/A:1010933404324
12. Y. Zhi, D. Fu, D. Zhang, T. Yang, X. Li, Prediction and Knowledge Mining of Outdoor Atmospheric Corrosion Rates of Low Alloy Steels Based on the Random Forests Approach, Metals, 2019, 9. no. 3, 383. doi: 10.3390/met9030383
13. L. Yan, Y. Diao, K. Gao, Analysis of environmental factors affecting the atmospheric corrosion rate of low-alloy steel using random forest-based models, Materials, 2020, 13, no. 15, 3266. doi: 10.3390/ma13153266
14. Y. Zhi, Z. Jin, L. Lu, T. Yang, D. Zhou, Z. Pei, D. Wu, D. Fu, D. Zhang, X. Li, Improving atmospheric corrosion prediction through key environmental factor identification by random forest-based model, Corrosion Science, 2021, 178, no. 109084. doi: 10.1016/j.corsci.2020.109084
15. A.A. Mikhailov, J. Tidblad, V. Kucera, The classification system of ISO 9223 standard and the dose-response functions assessing the corrosivity of outdoor atmospheres, Protection of Metals, 2004, 40, no. 6, 541−550. doi: 10.1023/B:PROM.0000049517.14101.68
16. J. Tidblad, V. Kucera, A.A. Mikhailov, D. Knotkova, Outdoor and Indoor Atmospheric Corrosion, ASTM Special Technical Publication, West Conshohocken, PA, USA, 2002, 73.
17. Scikit-learn, Machine Learning in Python, https://scikit-learn.org/stable/index.html
18. Scikit-learn, Sklearn.model_selection.GridSearchCV, https://scikitlearn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html
19. Yu.M. Panchenko, A.I. Marshakov, I.V. Bardin, A.V. Shklyaev, Use of Statistical Analysis Methods for Estimating the Reliability of First-Year Carbon Steel and Zinc Corrosion Loss Predictions Calculated Using Dose-Response Functions, Protection of Metals and Physical Chemistry of Surfaces, 2019, 55, no. 4, 753–760. doi: 10.1134/S2070205119040142
20. C. Leygraf, I.O. Wallinder, J. Tidblad, T. Graedel, Atmosheric Corrosion. Published by John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey, 2016, 397 р.
21. Yu. Panchenko, A. Marshakov, T. Igonin, L. Nikolaeva, V. Kovtanyuk, Corrosivity of atmosphere toward structural metals and mapping the continental Russian territory, Corrosion Engineering, Science and Technology, 2019, 54, no. 5, 369–378. doi: 10.1080/1478422X.2019.1594526
Рецензия
Для цитирования:
Гаврюшина М.А., Панченко Ю.М., Маршаков А.И. Модель прогноза коррозионных потерь углеродистой стали за первый год экспозиции на основе алгоритма «случайный лес». Коррозия: защита материалов и методы исследований. 2024;(1):41-59. https://doi.org/10.61852/2949-3412-2024-2-1-41-59
For citation:
Gavryushina M.A., Panchenko Yu.M., Marshakov A.I. A model for predicting corrosion losses of carbon steel for the first year of exposure based on the random forest algorithm. Title in english. 2024;(1):41-59. (In Russ.) https://doi.org/10.61852/2949-3412-2024-2-1-41-59
Просмотров:
132
Послать статью по эл. почте 