基于机器学习的海底隧道混凝土氧浓度监测技术OA

海底隧道钢筋混凝土结构长期受外部氯盐侵蚀与内部氧扩散协同作用,易诱发氧浓差腐蚀,威胁结构耐久性。针对现有监测技术在复杂海工环境下稳定性差、寿命短的难题,该文研发了一种新型嵌入式混凝土氧气监测传感器。在结构设计方面,采用多电极阵列、3层透氧膜(含聚四氟乙烯PTFE疏水透氧层)及复合凝胶电解质结构,显著提升了传感器在高碱、高盐环境中的适应性。在实验研究中,利用恒电位极化法建立了氧含量与电流密度的映射关系,通过对比试验确定了“不锈钢工作电极/钛网参比电极/不锈钢辅助电极”为最优组合,其相关系数达0.991。针对服役环境波动,开展了温度(10~50℃)、pH值(7~14)及盐度(10.65~54.01 ms/cm)的单因素扰动实验,验证了该系统在多因素耦合环境下的鲁棒性。在预测模型方面,引入AdaBoost集成学习框架并结合SHAP可解释性分析,构建了复杂动态环境下氧含量的深度预测模型。SHAP分析结果表明,电流密度是氧含量预测的核心主导因子(SHAP值约为0.8),而温度是关键的干扰补偿因素。该研究实现了海底隧道内部氧含量的连续精准监测,为海洋工程结构的腐蚀风险评估与健康管理提供了可靠的技术支撑。