2、金属腐蚀抑制:生物聚合物的潜力与应用

金属腐蚀抑制:生物聚合物的潜力与应用

1. 腐蚀基础与危害

腐蚀是一种自然现象,在全球范围内造成了巨大的材料损失,每年约达261亿美元。从化学角度看,它是材料表面形成氧化物、硫化物或氯化物层的过程。过去,腐蚀研究主要集中在金属表面的降解,但如今也扩展到了塑料和聚合物的自然降解。

腐蚀过程自发进行,无需催化剂、特定温度或额外能量,有水分的地方就可能发生腐蚀。此外,在没有水分的情况下,钢也会因接触氢气而发生“干腐蚀”,氢气与钢中的碳反应释放甲烷,导致钢开裂。

腐蚀类似于典型的原电池,一部分作为阳极发生氧化,另一部分作为阴极发生还原。这是一个缓慢的过程,其持续时间取决于所使用的缓蚀剂强度。由于腐蚀会破坏材料并导致机械故障,因此需要使用化学物质来抑制或延缓腐蚀过程,这些物质被称为缓蚀剂。

缓蚀剂根据其对环境的影响可大致分为两类:
- 合成缓蚀剂 :大多为无机物质,会对环境造成损害。
- 天然缓蚀剂 :主要是有机物质,如接枝生物聚合物和植物提取物,能有效减缓腐蚀速率,且对环境无害。

目前,对天然腐蚀抑制剂的研究正在增加,生物聚合物作为天然来源的聚合物,如DNA/RNA、脂质、胶原蛋白和碳水化合物等,正受到广泛关注。这些生物聚合物通常从植物废料中提取,其提取物是生物聚合物和次生代谢物的组合。将生物聚合物从植物提取物中分离并与抗氧化材料接枝后,可作为非常有效的腐蚀抑制剂。

2. 腐蚀缓解方法

接枝生物聚合物基腐蚀缓解剂具有以下优点:
1. 含有杂原子 :如氮和氧,能轻易

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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