ディープラーニングで合金鋼を腐食から守る(中国)【AI論文】

中華人民共和国にある北京科技大学のYuanjie Zhiら研究者は 屋外大気 の下での低合金鋼の腐食予測モデルの開発を試みた。

その研究のポイントはこうだ。

✔️課題
低合金鋼が使用されている様々な屋外環境の下でその腐食の予測が困難である。

✔️解決手法
16年間にわたり集めた17種類の低合金鋼の腐食データを用いてランダムフォレストによる腐食予測モデルを確立する。

✔️結果
ランダムフォレストが、 低合金鋼の屋外大気腐食速度の予測に対して、 一般的に使用される機械学習法と比較して、最高の一般化結果を達成できることを示した。

では研究の詳細を見てみよう。

低合金鋼と環境と腐食劣化。

低合金鋼(LASと略記)は炭素鋼よりも優れた耐食性を備えているため、橋、貨物油タンク、パイプラインなどの多くの構造に使用されている。使用中、LASは複雑な腐食劣化を被り、最終的にその使用性能を損ない、結果として莫大な経済的損失と人命の損失をもたらす可能性があるため、LASの腐食状態を予測し、残存寿命をさらに予測することは、工学的に重要である。

分析によると、複数の環境条件でのさまざまな材料の腐食データセットは、次の3つの主な特性を示した。(1)鋼と周囲環境との相互作用による非線形性。 (2)各腐食サンプルの取得に必要な年単位の長い露出時間。(3) 1つの入力変数値にわずかな変化があったとしても、腐食速度が大幅に変化する可能性があるという急勾配マニホールドの性質。これら 3つの特性は、腐食モデルの確立を困難にする。

Yuanjie Zhiら研究者は、16年に渡り中国国内の6の大気腐食試験ステーションで17種類の低合金鋼の腐食データを収集し、それを用いて予測モデルを作成した。

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中華人民共和国内の6の試験場の座標と低合金鋼の露出の様子
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6の試験場から得られた低合金鋼の腐食データ

ランダムフォレストモデル

Yuanjie Zhi ら研究者はランダムフォレストモデルの中でも分類および回帰ツリー(CARTと略す)と呼ばれるモデルで予測モデルを作成した。

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分類および回帰ツリー(CART)モデルの一例

また、過学習を回避するために、複数のCARTを作成し、すべての予測値のアンサンブルを、最終的な予測結果とした。

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ランダムフォレストモデルの予測プロセス

先例と比較して優れた予測モデルの完成

ランダムフォレストが、人工ニューラルネットワーク、サポートベクトル回帰、ロジスティック回帰などの一般的に使用される機械学習法と比較して、高精度の一般化結果を達成できることを示した。

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人工ニューラルネットワーク(ANN)、サポートベクトル回帰(SVR)、ロジスティック回帰(LR)、および学習(a)およびテスト(b)サンプルのRFの予測結果

また、腐食速度への影響に関しては、環境要因が低合金鋼の化学組成よりも大きく寄与したが、暴露時間が長くなるにつれて、環境要因の影響は徐々に小さくなることも結果は示した。

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曝露時間と材料および環境の寄与変動の関係

さらに、暴露時間の増加に伴う腐食に対する6つの環境要因(Cl-濃度、SO2濃度、相対湿度、温度、降雨、およびpH)の効果変化を示し、各環境要因が腐食に及ぼす影響の定性的および定量的な結果を得た。

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6つの環境要因の重要性の変化と暴露時間

予測モデルの精度が高まれば、使用環境ごとに適切な耐用年数を設定することができる可能性がある。

参照論文

Yuanjie Zhi,Dongmei Fu,Tao Yang,Dawei Zhang,Xiaogang Li ,” Prediction and Knowledge Mining of Outdoor Atmospheric Corrosion Rates of Low Alloy Steels Based on the Random Forests Approach “, Metals 2019 , 9(3) ,383

DOI

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