随着上世纪七十年代计算机科学的发展和学科间的相互渗透，计算机在腐蚀领域中的应用越来越广。目前，计算机技术主要用于现场监测，数据的采集、储存、处理，阴极保护系统的监测、控制，腐蚀与防护模型的模拟分析等方面，应用范围日益扩大，从而促进腐蚀与防护领域的研究方法与手段持续地更新换代，已显示出强大的应用发展潜力。

　　信息处理

　　腐蚀数据信息数量多、相关面广、需求范围大。由于计算机的运算速度快、储存量大、所组成的网络信息交流迅捷等特点，为处理腐蚀数据信息提供了极大的便利，已被广泛应用于数据计算、分析、储存、传输等方面。

　　在腐蚀与防护领域中有不少计算问题，涉及到腐蚀数据的统计分析、数值积分、微分方程的求解，经常包括较大的计算量，而使用计算机，迅速而准确，将人们从繁重复杂的计算中解脱出来，节省大量的时间，提高工作效率。

　　借助于计算机腐蚀数据信息交流传输，不仅可以利用磁盘、光盘进行，利用计算机网络通讯进行数据信息交流传输已是当前发展方向。M.V.Gololy提出利用互联网络信息高速公路，对阴极保护系统实施远距离自动检测与控制、数据采集与传输，代替以往的低效、费时、费钱、费力的人工管理，提高效率，降低费用。计算机高速信息公路的发展，可能很快改变今后论文发表的方式，投稿、评审、发表以至讨论。可以预料，随着网络技术的发展，人们通过信息高速公路将得到更多、更全面的腐蚀数据信息。

　　腐蚀数据库

　　数据库技术是计算机领域中一门十分重要的学科，目前已广泛用于腐蚀科学领域。腐蚀数据库的开发可以追溯到1964 年Toncre在美国NACE会上首先提出。实际上，1958年就有人用计算机来存储、处理腐蚀数据。随着计算机科学的发展，腐蚀数据库也得到发展，过去由一台大型计算机完成的数据采集工作，到了70年代初可由一台编程个人计算机来完成；编程软件建立数据库系统使计算机存储、管理腐蚀数据进入了一个新阶段，并有可能开发大型数据库。

　　美国从1983年开始建立腐蚀数据库，由NIST和NACE联合组建的腐蚀数据中心，已建成了“腐蚀数据库”、“腐蚀文摘库”、“专家咨询库”、“腐蚀热力学数据库”（电位-PH图） .德国的DECHEMA腐蚀系统也实施开发了类似的腐蚀数据库。

　　我国环境腐蚀数据总库的研究和开发近几年来也发展较快。作为国家基金委重大项目，实现了全国性环境腐蚀网站的科学管理，全面广泛地收集、存储和管理各种材料和产品的环境腐蚀试验的有关基础数据，把数据库这一先进的数据管理技术迅速应用到环境腐蚀网站的数据管理中去，建立了材料环境腐蚀数据总库系统。将这些有关的数据库有机组织连接起来，加以集中控制，使其网络化，变成各应用部门和管理部门的共享资源是我们要研究的课题。

　　腐蚀数据库今后的发展方向是将数据库技术和人工智能技术相结合，从知识库的角度对传统的数据库管理系统进行扩充，实现智能化和可扩充性的双重目标。

　　人工神经网络

　　人工神经网络，简称神经网络，英文缩写为ANN（Artificial Neural Network），它是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统或计算机。为了更确切起见，美国的神经网络专家Hecht Nielsen给出如下定义：神经网络是由多个非常简单的处理单元按某种方式相互连接而成的计算机系统，该系统是靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息的。

　　与一般的计算机相比，人工神经网络具有如下特点：（1）固有的并行结构和并行处理。（2）知识的分布存储。（3）强的容错性。（4）自适应性。（5）联想记忆。

　　近年来，人们开始逐渐将神经网络用于腐蚀领域，并取得了一定的研究成果。D.C.Silverman研究了利用神经网络从试验室的试验结果来预测非金属衬里材料的老化降解，通过将有机非金属材料在试验室连续浸渍结果与作为衬里材料的作用性能联系起来训练网络，预测非金属材料在未来现场使用性能。H.M.G.Smets和W.F.L.Bogaerts从发生应力腐蚀的时间、温度、氯离子浓度等影响因素出发，利用BP型神经网络预测了304钢发生应力腐蚀断裂的可能性，所构造的神经网络不仅能够预测应力腐蚀发生与否，而且展现了发生应力腐蚀断裂危险逐渐提高的区域。这些工作表明，人工神经网络为材料在试验室的试验结果与其在现场使用中腐蚀性能的预测相联系，提供了一条重要的途径。人们借助神经网络，从腐蚀试验室数据来预测材料在实际使用中的性能、行为，解决了过去腐蚀试验室数据与材料实际使用结果相脱节的难题。
 

责任编辑：贾静焕

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