《管道安全保护》编辑部：我国油气长输管道已形成“全国一张网”，其安全运行关乎国家能源战略与公共安全。管道腐蚀特别是复杂土壤环境下的外腐蚀，一直是威胁管道本质安全的“隐形杀手”。长期以来，复杂多变的土壤环境与杂散电流干扰使得管道腐蚀失效风险难以精准感知与提前预警，以腐蚀大数据理论驱动的技术变革正在改变这一状况，为管道腐蚀防护开辟了全新路径。我们荣幸地邀请到了国家材料腐蚀与防护科学数据中心主任、北京科技大学教授李晓刚先生，向广大读者介绍相关理论和技术，以期推动管道外腐蚀从“被动防护”向“主动预测”的跨越，从根本上提升管道全生命周期的安全水平。

编辑部邮箱：guandaobaohu@163.com。

编辑部：李教授好！您提出“腐蚀大数据”理论，指出目前行业存在“重管道本体、轻环境因素”的认识局限。请为我们深度解读一下，为何要将“埋地管线-土壤环境”作为一个整体来考虑，这其中的技术理念和现实紧迫性是什么？

李晓刚：感谢编辑部的邀请，很高兴能有机会与大家交流这个关乎管道安全未来的重要话题。您问到了一个核心问题，传统的管道保护技术，很大程度上将管道视为一个孤立的工业设施，关注点集中在管体本身的缺陷、阴极保护电位等参数上。这就像只关注病人的体温，却忽略了其所处的环境是严寒还是酷暑。这种局限性、现实紧迫性来自两方面：第一，我国土壤环境是世界上最复杂的，土壤结构、理化参数区域性差异巨大，且随季节剧烈波动。第二，我国特高压输电和电气化铁路的密集程度远超国外，与油气管网形成“公共走廊”，产生的动态杂散电流干扰极为严重。这直接导致基于传统直流电位的阴极保护准则频繁失效，造成误判甚至加剧腐蚀风险，因此，要打破传统思维，树立将“埋地管线-土壤环境”作为一个整体大系统的理念。管道腐蚀的根源是材料与环境相互作用的结果，建立“腐蚀大数据”理论和腐蚀大数据联网观测技术（图 1），其核心出发点就是通过海量、多维的数据感知，将埋地管道与其所处的复杂、动态服役环境进行深度耦合，从而揭示腐蚀发生的真实规律。只有这样，才能提升腐蚀机理与规律的认识精度，真正实现风险的源头治理和智能预测。这不仅是技术的进步，更是范式的革新。

图 1 埋地管线-土壤环境耦合腐蚀机理与大数据观测

编辑部：刚才提到的“腐蚀大数据”理论令人耳目一新。请问在这一理论框架下，您是如何构建“埋地油气管网腐蚀联网观测与智慧防护系统”的？它的核心技术架构和功能亮点是什么？

李晓刚：这套系统的核心，是构建了一个覆盖“感知—诊断—决策—执行”全链条的闭环智能运维体系。系统由三部分组成，分别是感知层、网络层及分析层（图 2）。

图 2 埋地管道腐蚀智能监测体系

“感知层”是系统的基石。传统监测桩只能测试有限的几个电化学参数。多因素高通量监测测试桩集成了三大类创新传感器：一是土壤电化学性质，如通电/断电电位、腐蚀电流等；二是土壤物理性质及杂散电流，如温湿度、电阻率、三轴振动等等；三是土壤化学性质，如pH值、各种盐分含量、O2和CO2等。将感知维度从个位数提升到了数十维，实现了对管道“生存环境”的全息透视。

“网络层”负责海量数据的传输与存储。构建了TB级存储+千万亿次计算的硬件集群，并开发了适用于燃气管网的专用数据库。这一层解决了数据“传得回、存得下、管得好”的问题，为后续的大数据分析奠定了基础。

“分析层”是系统的“智慧大脑”。开发了基于随机森林、XGBoost等10余种机器学习算法的管道寿命智能分析平台。输入多维度环境与电化学数据，平台可以直接输出管道的腐蚀电流/腐蚀速率。同时，还开发了非线性数据降维方法，能够从复杂的耦合因素中，量化解析出单一环境因子和多因子耦合作用对腐蚀速率的影响权重。最终的成果是一个集实时监测、仿真分析、风险预警、寿命预测于一体的智慧管理平台，可以实现管道腐蚀状态的“可视化”和“可预测化”。

编辑部：交流/直流杂散电流干扰是当前管道腐蚀防控的“头号公敌”，尤其在电气化铁路和特高压输电线路密集区域。这套系统在解决这一问题上有哪些独特的技术优势？

李晓刚：这个问题可以说是行业的核心痛点。传统技术在处理单一、稳定的直流干扰时尚可应付，但面对我国特有的、强动态、交直流混杂的复杂干扰时，往往力不从心。我们的系统应对这一挑战有以下几个独特优势（图 3）。

图 3 复杂交流/直流杂散电流干扰的智能监测与溯源

高维度、高频率的同步感知：监测桩能同时、同地、同频采集交直流电流/电压、土壤电阻率、振动等多参数。这不是单个参数的孤立测量，而是动态事件引发的全参数“指纹”图谱。通过分析这个图谱，可以精准区分干扰源是电气化铁路、高压输电还是临近工厂。

基于大数据的源—路径—受体耦合分析：分析平台不再将杂散电流视为“背景噪声”，而是作为一个关键变量。通过相关性热图等大数据分析工具，量化分析杂散电流与其他环境因素的耦合效应。

实现从“记录”到“溯源”的跨越：系统不仅能提示“正在被干扰”，还能通过电流峰值的时序特征和空间分布，辅助定位干扰源的具体位置和运行时间。这为管道企业与电力、铁路部门跨行业协同治理提供了无可辩驳的数据支撑，从而从源头削减干扰强度。

编辑部：技术创新最终要服务于工程实践。请问系统目前在实际工程中应用成效如何？它为管道的完整性管理带来了哪些看得见的价值？

李晓刚：目前，这套系统已在燃气管道、城市供水、热力管网、电网、耐蚀管线钢研发、海洋工程等多个领域取得了成功的示范应用。具体价值体现在以下几个层面。

首先，实现了腐蚀风险的“状态可视”。管理人员通过平台实时看到整条管道沿线的土壤腐蚀性分布、阴极保护效果热力图、杂散电流干扰强度图，就像看天气预报一样直观，让过去的“黑箱”作业变得透明。

其次，达成了失效模式的“原因可知”。在某燃气企业的应用中，我们通过平台数据成功揭示了其管线频繁失效的具体原因不再是笼统的“腐蚀”，而是具体到“某路段在雨季、受某段电气化铁路干扰，在土壤电阻率骤降时发生的局部点蚀”。这种清晰度是传统方法无法想象的。

最终，推动了运维决策的“行动可预测”。过去是“年检”“发现问题再修补”，现在系统提前发出“未来两周该区域将有大雨，土壤含水率预计上升，建议提前提升阴极保护输出并加强该区段巡检”。真正实现了从“被动防护”向“主动预测”的范式革命，大幅提升了资源的投放效率，降低了事故发生率，为管道的延寿和智慧化运维提供了核心动力。

编辑部：展望未来，您认为“腐蚀大数据”技术将如何进一步重塑管道安全防护的格局？对于它的推广应用和行业标准的构建，您有何展望与建议？

李晓刚：我认为未来“腐蚀大数据”技术将引领管道安全防护进入一个“数字孪生、AI驱动”的全新时代（图 4）。未来的某条管道，从建设期开始，就会拥有一个与之同步生长的“数字孪生体”。这个数字体不仅包含管道的几何、材料属性，更会动态耦合其服役环境的全要素、全周期大数据。结合人工智能和数字孪生技术，我们可以在虚拟世界里进行“如果......会怎样”的压力测试。例如，模拟管道旁边新建一个高铁站，所产生的杂散电流对管道会产生哪些长期影响；或者模拟不同防腐策略在接下来10年内的成本与效果。这将让决策从“经验驱动”转向 “数据与模型驱动”，让管道本质安全从设计源头就得到最高级别的保障。

图 4 腐蚀大数据技术

在推广与标准化方面，我们深感责任重大。团队已负责或参与制定了8项国家标准和8项团体标准，其中包括《埋地管道外腐蚀多因素高通量监测与寿命智能管理平台技术规范》等核心标准。标志着这一技术已从实验室走向成熟应用。为此我建议，行业应大力拥抱这场数-智驱动的变革：首先，鼓励新建和重点在役管线规模化部署智能监测节点，积累宝贵的全生命周期数据资产。其次，推动行业数据的合规共享，建立更庞大的腐蚀数据库，训练出更精准的预测模型。最后，加速标准的宣贯与升级，将“腐蚀大数据”监测要求逐步纳入管道建设与运行的强制性规范中。这不仅是一项技术升级，更是保障国家能源安全、实现行业高质量发展的必由之路。

编辑部：再次感谢李教授接受我们的采访。

李晓刚简介：北京科技大学教授、博导、北科领军学者，现任国家材料腐蚀与防护科学数据中心主任，国家材料环境腐蚀野外观测研究平台主任，中国腐蚀与防护学会理事长、会士，澳大利亚卧龙岗大学荣誉教授，国际腐蚀理事会理事，美国国际防腐蚀工程师协会和欧洲腐蚀联合会会士，国际专业顶级期刊《Corrosion Science》首席顾问编委，Nature系列期刊《npj: Material Degeneration》主编。率先建立了“腐蚀大数据”理论体系和腐蚀联网观测技术，主持建成了国家材料环境腐蚀科学数据资源枢纽平台，发明了5大类高品质耐蚀新品种和智慧防腐成套应用技术，解决国家经济建设和国防装备系列重大防腐蚀工程难题。发表SCI论文890篇，出版专著24部，获授权专利105件。带领团队获国家科技进步二等奖3项、省部级一等奖8项，国际大奖5项，包括2019NACE最高学术成就奖、2024年国际腐蚀理事会最高奖—布拜奖和国际腐蚀组织最高成就奖等。