摘要
深海环境极端恶劣，金属材料在其中服役面临严峻的腐蚀挑战，准确预测深海金属腐蚀速率对保障海洋工程安全至关重要。
传统的腐蚀预测方法基于经验公式或简化模型，难以准确描述深海环境的复杂性。
机器学习技术近年来在材料科学领域展现出巨大潜力，为深海金属腐蚀预测提供了新的解决思路。
本文首先阐述了深海金属腐蚀的危害、机理及传统预测方法的不足，进而介绍了机器学习技术的基本原理及其在腐蚀预测中的应用优势。
然后，重点综述了近年来国内外基于机器学习的深海金属腐蚀预测研究进展，包括数据采集与处理、特征工程、模型构建与评估等关键环节，并对不同机器学习算法的适用性进行了比较分析。
最后，展望了该领域未来研究方向，包括高精度腐蚀数据获取、多因素耦合模型构建、模型可解释性增强等方面，以期为深海金属腐蚀防护提供理论指导和技术支持。
关键词：深海腐蚀；机器学习；数学建模；腐蚀预测；文献综述
深海蕴藏着丰富的资源，近年来，随着海洋资源开发力度的不断加大，各种深海结构物如海底管道、采矿平台、水下潜器等被广泛应用。
然而，深海环境极端恶劣，高压、低温、高盐、低氧、以及复杂的海洋生物等因素交织在一起，对金属材料的服役性能提出了严峻挑战[1]。
金属腐蚀是造成深海结构物失效的主要原因之一，一旦发生腐蚀失效，不仅会造成巨大的经济损失，甚至可能引发安全事故，造成难以估量的影响[2]。
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