เหล็กกล้าเป็นวัสดุวิศวกรรมที่มีสมบัติทางกลที่ดีและมีราคาถูก จึงนิยมใช้เป็นเหล็กโครงสร้างสำหรับโครงสร้างพื้นฐานและอาคารบ้านเรือน แต่ด้วยลักษณะการใช้งานที่มักอยู่กลางแจ้งจึงมักเผชิญปัญหาการกัดกร่อน ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อความแข็งแรงและความสามารถในการรับแรงของโครงสร้างโดยรวม
ทั้งนี้ หากเราสามารถศึกษาอัตราการกัดกร่อนและปัจจัยที่เกี่ยวข้อง เพื่อเชื่อมโยงหาความสัมพันธ์ตามหลักสถิติ จนได้สมการที่สามารถทำนายอัตราการกัดกร่อนจากข้อมูลบรรยากาศ และนำเสนอในรูปแบบ เว็บระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (Geographic Information System: GIS) ก็ย่อมจะช่วยให้ผู้ที่เกี่ยวข้อง หรือประชาชนทั่วไปได้รับทราบถึงความเสี่ยงจากความรุนแรงของการกัดกร่อน และสามารถวางแผนป้องกันได้อย่างเหมาะสม
ด้วยเหตุนี้ ศูนย์เทคโนโลยีโลหะและวัสดุแห่งชาติ (เอ็มเทค) จึงดำเนินโครงการจัดสร้างแผนที่การกัดกร่อนของเหล็กกล้าขึ้นในประเทศไทย โดยคำนึงถึงผลของปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมที่สำคัญ ได้แก่ อุณหภูมิ ความชื้นสัมพัทธ์ ปริมาณน้ำฝนความเปียกชื้น ปริมาณคลอไรด์ และปริมาณซัลเฟอร์ไดออกไซด์ ครอบคลุมการติดตามการกัดกร่อนต่อปีของวัสดุอย่างเหล็กกล้าคาร์บอน (carbon steel), เหล็กกล้าต้านทานการกัดกร่อนหรือเหล็กกล้าทนบรรยากาศ (weathering steel), เหล็กกล้าเคลือบโลหะผสมอะลูมิเนียมและสังกะสี (galvalume steel) และเหล็กกล้าคาร์บอนที่ผ่านการชุบสังกะสี (galvanized steel)
ทีมวิจัยอ้างอิงระดับความรุนแรงของการกัดกร่อน (corrosivity of atmosphere) ตามมาตรฐานISO 9223 Corrosion of metals and alloys-Corrosivity of atmospheres ซึ่งจำแนกระดับความรุนแรงจากค่าอัตราการกัดกร่อนออกเป็น 6 ระดับ ตั้งแต่ C1 (very low) ซึ่งมีอัตราการกัดกร่อนต่ำที่สุด ไปจนกระทั่ง CX (extreme) ซึ่งมีอัตราการกัดกร่อนสูงที่สุด ในขณะที่เกณฑ์เลือกใช้ระบบเคลือบผิวให้เหมาะสมกับระดับความรุนแรงของการกัดกร่อนตามสถานที่ที่ใช้งาน จะอ้างอิงตามมาตรฐาน ISO 12944 Paints and varnishes-Corrosion protection of steel structures by protective paint systems
ต้นแบบแผนที่ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์แสดงอัตราการกัดกร่อนของเหล็กกล้าที่ได้สามารถแสดงอัตราการกัดกร่อนของเหล็กกล้าโครงสร้างในแต่ละพื้นที่ของประเทศไทย พร้อมแสดงชั้นข้อมูลสภาพอากาศและปริมาณคลอไรด์ ตลอดจนข้อมูลสภาพอากาศที่เป็นปัจจัยสำคัญต่ออัตราการกัดกร่อนในแต่ละตำแหน่ง ซึ่งจะเป็นประโยชน์ในการคาดการณ์อายุการใช้งาน การออกแบบงานโครงสร้าง การเลือกสรรวัสดุ ตลอดจนวางแผนการป้องกันและบำรุงรักษาโครงสร้างเหล็กได้อย่างถูกต้องและเหมาะสม
ทีมวิจัยยังได้นำเทคโนโลยี machine learning ซึ่งมีจุดเด่นในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ที่เกี่ยวข้องเชื่อมโยงด้วยตัวแปรที่หลากหลายซับซ้อน และความสามารถในการทำนายแนวโน้มในอนาคตจากข้อมูลในอดีต ผลลัพธ์นอกจากจะช่วยให้ได้แผนที่มีความแม่นยำมากยิ่งขึ้นแล้ว ยังช่วยประหยัดเวลาและค่าใช้จ่ายในการทำงานเป็นอย่างมากอีกด้วย
สนใจโปรดติดต่อ ดร.วนิดา พงศ์ศักดิ์สวัสดิ์ ทีมวิจัยเทคโนโลยีการผลิตและซ่อมบำรุง กลุ่มวิจัยเทคโนโลยีระบบรางและการขนส่งสมัยใหม่ โทรศัพท์ 0-2564-6500 ต่อ 4756 อีเมล์: [email protected] ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ https://www.mtec.or.th/post-knowledges/95267/
