读者朋友大家好，本文的内容是我在日常文章阅读当中，整理出来的一篇比较有意思的文章翻译，原文来自Dr.Ji发表在Cement and Concrete Composites的一篇文章，而我本人的主要研究方向是金属腐蚀电化学。因为最近人工智能的炙手可热，不少的学者在各个领域都借此东风，向智能化靠拢。而我也在自己研究的基础上，同时选修了《数据解析学》这门课，翻译和整理了一下文章作者的一部分内容作为分享。在数据特征进行解析和机器学习应用，腐蚀特征分析上，这篇论文有很多地方都是值得借鉴的。
首先，目前常见的预测钢材腐蚀的模型，包括经验模型，电化学模型和机器学习模型。
经验模型的预测，一般都以回归公式的形式呈现，具有应用上的方便性和实用性。电化学模型以电化学原理为基础，利用有限元法模拟钢表面发生的电化学反应，建立腐蚀过程并预测钢筋的腐蚀速率。然而，经验模型和电化学模型只能预测与模型开发和校准所采用的环境设置和材料特性基本相同的钢铁腐蚀，难以适用于实际的复杂腐蚀环境。
实验设计：根据具体数据需求，设计了96个实验，涉及水泥砂浆的配合比和暴露条件，测试了氯离子含量和相对湿度等多个因素。
