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GB／T 40796-2021 金属和合金的腐蚀腐蚀数据分析应用统计学指南.pdf简介：

GB/T 40796-2021《金属和合金的腐蚀腐蚀数据分析应用统计学指南》是中国国家标准，其目的是为金属和合金的腐蚀数据分析提供统计学方法和指导。该标准涵盖了腐蚀数据的收集、整理、分析以及解释的全过程，包括了统计方法的选择、数据质量评估、腐蚀行为的描述、腐蚀趋势的预测以及腐蚀影响的量化等。

在腐蚀研究中，数据往往涉及到腐蚀速率、腐蚀程度、腐蚀环境因素等多个方面，这些数据需要通过统计学进行深入理解和解释。该指南提供了如何运用概率论、假设检验、回归分析、时间序列分析等统计技术，对腐蚀数据进行处理和解读，以帮助科研人员更好地理解腐蚀过程，预测腐蚀行为，优化防腐措施，提高金属材料的使用寿命。

总的来说，GB/T 40796-2021 是一项重要的技术规范，旨在通过科学的统计方法提升腐蚀研究的精确性和可靠性，对金属和合金的腐蚀管理及防腐技术的发展具有重要意义。

GB／T 40796-2021 金属和合金的腐蚀腐蚀数据分析应用统计学指南.pdf部分内容预览：

式中：标准变量：耿贝尔分布变量；位置参数；一比例参数。因此F（y)按式（24)计算

F（y）—y变量的累积分布函数；一回归期。如果T≥18，V可按式（26）表示：

《生活垃圾焚烧厂运行维护与安全技术标准 CJJ128-2017》一回归期； A 总表面A的面积：

区组α的面积。此时，T表示面积效应的指标

11.3分布参数的估计

图1耿贝尔概率分布曲线

表面A是放置在试验设备中试样的总表面积。重要的是，为了使A内的随机样品α在统计上具有同质性，A上的腐蚀环境是相同的。如有任何问题，应将该区域分成合适的若干区组，以便每个区组内得同质性。按照上述表面A的定义，随机选择面积为a的N个区组进行采样。对N个区组进行适首测量以确定每个区组的最大点蚀深度。通常情况下，不是所有区组都可以确定最大深度，例如某些区组的深度可能小于测量下限。因此，数据集的实际数量n可以小于N。测量的最大深度1，2，，，安从最大值x，到最小值。的顺序排列。累积概率F（y）通过平均秩次法得出，见式（28）：

式中： F（y）—累积函数； 7 一最大深度由大至小排列的秩次； N 一采样的区组数。然后将线性检验应用于α和F（y)或y曲线

11.3.2分布参数估计

11.3.2.1概率值评估

11.3.2.2使用线性无偏估计

这种线性无偏估计可以是Lieblein(见参考文献[17]和White（见参考文献[18])提出的类型，最 12

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佳拟合直线见式（29）和式（30）： α=Zb;(N,n)ai （29）式中： α 尺度参数，等于拟合直线斜率的倒数； b;N，n) 采样总数N，有效数据n时，α的MVLUE系数；第i个排序的工值；采样总数； 71 有效数据时。入=a;(N,n).a; ·.····.··.· (30) 式中：入位置参数，等于拟合直线轴的截距； a;(N，n)一采样总数N，有效数据n时，入的MVLUE系数；第i个排序的值。这里可以从MVLUE系数表（见参考文献2o)导出α：（N.n）和b：（N.n）.其中一部分见表2。接下来可以从上述等式估计入和α。极值mx是总面积A的最大点蚀深度，可以根据外推最佳拟合直线的截距和回归期T来确定，见式（31）：

式中： max 最大点蚀深度；入 r轴上的截距； aα 比例参数； T 回归期。

11.3.3xm的概率分布和穿孔概率

式中： P 一一穿孔概率；壁厚；位置参数；比例参数； T 一回归期。图2显示了F（z）和Fm（α)之间的关系，mx的计算公式见式（34)：

11.3.4估计xm与分布的偏差

图2从耿贝尔图中估计穿孔概率P

F（）中的参数根据样本数据的拟合直线确定，但不能保证这些数据可以给出表示总体的分布。因此，估计可能的误差是重要的。在线性无偏估计方法中，误差方差V（）见式（35）： V(r)=α"[A(N,n)y²+B(N,n)y+C(N,n)] ·（35）

V(α) 误差方差；比例参数： N 采样的总数；一有效数据的总数； A（N，n）,B（N，n）,CN，n）——对应N和n下的MVLUE系数。其中，A（N，n），B（N，n）,C(N，n）从MVLUE表导出，如表3所示

报告宜包含以下内容：设备使用期限和条件、合金化学成分、规格、热处理、壁厚和其他材料规格；局部腐蚀类型；腐蚀深度的测量方法、测量位置、总表面A的面积、采样区组数N、每个区组的面积α和回归期T=A/a的方法；耿贝尔概率图；入，α和max的估计值；穿孔概率卫的估计值

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谨慎选择α和N。虽然数值较小的a和N会使测量更容易，但误差范围会增大。方程式表明y 随T增加，而表3表明系数A（N，n），B（N，n）和C（N，n）随N增加而减小。为了提高mx估计的准确度，应增加变量N或α，以减少y三InT。但在实践中，如果极值法能够从小样本中估计工，最好让 V变小，y变大。因此，最佳样本量是根据的准确度折中得出的。优化N和T没有明确的指导原则。但以下内容可能适用：3mx的标准差。是由公式（35)定义的V（）的正平方根，它是α的函数，除非已知α或α/入，否则无法进行评估。通常α/入0.3是低碳钢在淡水和土壤中点蚀的典型情况，由此可推导出N和T之间的关系.其中入=mo，式中m=1，2和3，系数取自MVLUE表。图3给出了N和T

图3表明，增加N比减少T更能有效地最小化给定的总抽样误差aN。减少a可以提高max估计的精密度。但是，过小的α会导致与耿贝尔分布产生偏差，只有当给定区组中的点蚀坑数足够大时，才适用极大值分布。目前还没有确认极大值耿贝尔分布中最佳的方法。虽然数学的严谨性需要相当大的k，但当k=20时足以有效地给出实际结果

无须为所有N个区组确定最大点蚀深度。这些截尾数据可以用与N=n情况相同的方式进所。

11.5.3估计分布参数的其他方法

已经提出了各种方法来估计分布参数，但线性无偏估计方法似乎是最佳方法。可以使用 blein和White设计的MVLUE系数表，对于大于N=25时的数据，可采用极大似然法。

表2部分MVLUE系数值（N=2～N=23）（见参考文献[191）

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表2部分MVLUE系数值（N=2N=23）（见参考文献[191)（续）