JP5167080B2

JP5167080B2 - Steel thickness change prediction method and steel material selection method

Info

Publication number: JP5167080B2
Application number: JP2008291539A
Authority: JP
Inventors: 明彦巽; 真司阪下
Original assignee: Kobe Steel Ltd
Current assignee: Kobe Steel Ltd
Priority date: 2008-11-13
Filing date: 2008-11-13
Publication date: 2013-03-21
Anticipated expiration: 2028-11-13
Also published as: JP2010117277A

Description

本発明は、大気環境における鋼材の板厚変化量を予測する鋼材の板厚変化量予測方法および当該大気環境における鋼材の使用可否を判断する鋼材の選定方法に関するものである。 The present invention relates to a steel plate thickness change amount prediction method for predicting a steel plate thickness change amount in an atmospheric environment, and a steel material selection method for determining whether or not a steel material can be used in the atmospheric environment.

橋梁等の大気環境で用いられる鋼構造物の設計においては、腐食による経年劣化を考慮して、最適な構造用鋼が選定される。鋼材としては、腐食環境としてマイルドな山間部等で使用する場合には、ＪＩＳのＳＭ規格に代表される通常の溶接構造用鋼が選定され、海洋に近く腐食性の厳しい環境で使用する場合には、合金元素添加により耐食性を向上させた耐食鋼材（耐候性鋼）が選定される。これらは、裸仕様に加えて、場合によっては、さび安定化処理や重防食塗装等の表面処理を施して用いられている。そして、鋼材の選定においては、初期コストのみでなく、構造物建設後の維持・管理費をも含めたライフサイクルコストを極小化するとの観点から、当該環境での腐食による鋼材の板厚減少量（板厚変化量）を高精度で予測する必要性が高まっている。 In designing a steel structure used in an atmospheric environment such as a bridge, the optimum structural steel is selected in consideration of aging due to corrosion. As a steel material, when used in a mild mountainous area as a corrosive environment, normal welded structural steel represented by the JIS SM standard is selected, and when used in a corrosive environment close to the ocean. Is selected from a corrosion-resistant steel (weather-resistant steel) whose corrosion resistance has been improved by addition of alloying elements. These are used after being subjected to surface treatment such as rust stabilization treatment or heavy anticorrosion coating in addition to the bare specification. In the selection of steel, not only the initial cost but also the life cycle cost including the maintenance and management costs after construction of the structure is minimized, and the reduction in the thickness of the steel due to corrosion in the environment. There is an increasing need to predict (plate thickness change amount) with high accuracy.

腐食による鋼材の板厚減少量の予測方法としては、構造物の建設地で曝露試験を行い、その時得られた腐食減肉量の経時変化を、Ｙ＝ＡＸ^Ｂ（ただし、Ｙ：鋼材の板厚変化量、Ｘ：経過年数、Ａ，Ｂ：環境に依存する係数）なる関係式でフィッティングして、Ａ値およびＢ値を求め、任意の長期間に及ぶ板厚変化量を予測するという手法が知られている（例えば、非特許文献１参照）。 As a method of predicting the reduction in the thickness of steel due to corrosion, an exposure test was conducted at the construction site of the structure, and the time-dependent change in the corrosion thickness reduction obtained at that time was expressed as Y = AX ^B (However, Y: steel plate Fitting with a relational expression of thickness change amount, X: elapsed years, A, B: environment-dependent coefficients), obtaining A value and B value, and predicting the plate thickness change amount over an arbitrary long period Is known (see, for example, Non-Patent Document 1).

また、大気腐食環境における鋼材の腐食減肉量（板厚変化量）に及ぼす成分組成の影響を精緻に検討し、鋼材の成分組成から決定される耐候性合金指標およびＪＩＳＳＭＡ材の腐食データを用いて任意の鋼材の腐食減肉量を予測する方法も提案されている（例えば、非特許文献２参照）。この方法によれば、ＳＭＡ材の腐食量が既知の場所では、任意の鋼材の腐食減肉量を予測することができるが、ＳＭＡ材の腐食量が未明である場所では、腐食量の予測はできない。 In addition, the effect of the component composition on the amount of corrosion reduction (thickness change) of steel in an atmospheric corrosion environment will be studied in detail, and the weather resistance alloy index determined from the component composition of the steel and the corrosion data of JIS SMA will be obtained. There has also been proposed a method for predicting the corrosion thinning amount of an arbitrary steel material (for example, see Non-Patent Document 2). According to this method, the corrosion thinning amount of an arbitrary steel material can be predicted in a place where the corrosion amount of the SMA material is known, but the corrosion amount is predicted in a place where the corrosion amount of the SMA material is unclear. Can not.

このような問題に対して、Ａ値を飛来塩分量、平均気温、平均湿度等の環境因子を用いた関数として記述するとともに、Ｂ値をＡ値の関数として記述し、任意の場所における予測式Ｙ＝ＡＸ^Ｂを求めることが提案されており、腐食による板厚変化量の予測がこれらの環境因子の測定により可能となっている（特許文献１、２参照）。
建設省土木研究所、（社）鋼材倶楽部、（社）日本橋梁建設協会：耐候性鋼材の橋梁への適用に関する共同研究報告書（XII）、平成４年３月三木ら：土木学会論文集Ｎｏ．７３８／Ｉ−６４、ｐｐ２７１−２８１、（２００３）特開２００５―１３４３２０号公報特開２００６―２０８３４６号公報 For such problems, the A value is described as a function using environmental factors such as airborne salinity, average temperature, and average humidity, and the B value is described as a function of the A value. It has been proposed to obtain Y = AX ^B, and it is possible to predict the amount of change in plate thickness due to corrosion by measuring these environmental factors (see Patent Documents 1 and 2).
Ministry of Construction, Public Works Research Institute, Steel Club, Japan Bridge Construction Association: Joint Research Report on the Application of Weathering Steel to Bridges (XII), March 1992 Miki et al .: JSCE Proceedings No. 738 / I-64, pp271-281, (2003) JP-A-2005-134320 JP 2006-208346 A

しかしながら、従来の鋼材の板厚変化量予測方法および鋼材の選定方法では、以下に示す問題がある。
これらの文献では、Ｂ値がＡ値と相関すると仮定し、Ａ値とＢ値の分布図から、Ｂ値を求めるためのＡ値を変数とする近似関数を求めている。ここで、ＪＩＳ耐候性鋼（ＳＭＡ材）の暴露データより求めたＡ値とＢ値の分布図が特許文献２にも公開されているが、分布図から明らかなように、同じＡ値についてＢ値は分布幅をもち、近似式によるＢ値の導出や分布を考慮した導出では、Ｂ値の誤差は大きく、長期腐食量を推測する場合に腐食量誤差が大きくなってしまう。そのため、これらの方法は、ライフサイクルコストの観点から、最適な構造用鋼材の選定方法に用いる板厚変化量予測式としては不十分である。ここで、ＪＩＳ耐候性鋼のＡ値とＢ値の関係を示すグラフを図１に示す。図１は、Ａ値が同一であっても、Ｂ値は同一にならないことを示すためのものである。なお、プロットに用いているデータは、全国４１橋暴露試験のデータで、様々な環境の橋データをプロットしている。従来技術では、Ｂ値をＡ値の関数として求めているが、図１の示すように、実際のＡ値とＢ値からプロットすると、同じＡ値、あるいは、ほぼ同じＡ値であっても、Ｂ値にはばらつきがでることがわかる。 However, the conventional method for predicting the change in sheet thickness of steel and the method for selecting steel have the following problems.
In these documents, it is assumed that the B value correlates with the A value, and an approximate function using the A value as a variable for obtaining the B value is obtained from the distribution diagram of the A value and the B value. Here, although the distribution chart of A value and B value calculated | required from the exposure data of JIS weathering steel (SMA material) is also published by patent document 2, as it is clear from the distribution chart, it is B about the same A value. The value has a distribution width, and when the B value is derived by an approximate expression or the distribution is taken into consideration, the error of the B value is large, and the corrosion amount error becomes large when estimating the long-term corrosion amount. Therefore, these methods are inadequate as a plate thickness change prediction formula used for the optimum method for selecting a structural steel material from the viewpoint of life cycle cost. Here, the graph which shows the relationship between A value and B value of JIS weathering steel is shown in FIG. FIG. 1 shows that even if the A value is the same, the B value is not the same. The data used for plotting is data from the 41-bridge exposure test nationwide, and plots bridge data for various environments. In the prior art, the B value is obtained as a function of the A value. As shown in FIG. 1, when plotting from the actual A value and the B value, even if the same A value or almost the same A value, It can be seen that the B value varies.

本発明は、前記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、大気環境で使用される鋼材の板厚変化量を精度よく予測できる鋼材の板厚変化量予測方法、および、最適な構造用鋼材の選定ができる鋼材の選定方法を提供することにある。 The present invention has been made in view of the above problems, and its object is to predict a steel plate thickness change amount that can accurately predict a steel plate thickness change amount used in an atmospheric environment, and an optimal structure. It is to provide a method of selecting a steel material that can select a steel material.

本願発明者らは、大気環境における鋼材の経年変化に基づく板厚変化量を予測する方法を詳細に検討した結果、板厚変化量予測式（腐食量予測式）：Ｙ＝ＡＸ^Ｂ（ただし、Ｙ：鋼材の板厚変化量、Ｘ：経過年数）において、関数ＡおよびＢを、それぞれ環境因子をパラメータとする関数で表し、かつ、前記ＡおよびＢを、それぞれ独立した関数とすることにより、Ｂ値の誤差を低減でき、ひいては精度よく鋼材の板厚変化量を予測できることを見出した。 As a result of examining in detail a method for predicting a plate thickness change amount based on a secular change of a steel material in an atmospheric environment, the inventors of the present application have found a plate thickness change prediction formula (corrosion amount prediction formula): Y = AX ^B (however, Y: steel sheet thickness change amount, X: elapsed years), functions A and B are expressed as functions with environmental factors as parameters, respectively, and A and B are independent functions. It has been found that the error of the B value can be reduced, and as a result, the plate thickness change amount of the steel material can be accurately predicted.

すなわち、本発明の請求項１に係る鋼材の板厚変化量予測方法は、大気環境における鋼材の板厚変化量を予測する鋼材の板厚変化量予測方法であって、板厚変化量予測式として、Ｙ＝ＡＸ^Ｂ（ただし、Ｙ：鋼材の板厚変化量、Ｘ：経過年数）を用い、前記ＡおよびＢが、それぞれ、環境因子をパラメータとする一次関数で表され、かつ、前記ＡおよびＢが、それぞれ、独立した関数であり、前記ＡおよびＢが、それぞれ、環境因子として、年平均気温、年平均湿度、年平均風速、飛来塩分量、および、硫黄酸化物量を含み、大気環境における飛来塩分量が０．０５ｍｄｄ未満であり、前記Ａに含まれる年平均湿度の係数が正であり、前記Ｂに含まれる年平均風速の係数、飛来塩分量の係数、および、硫黄酸化物量の係数が負であることを特徴とする。 That is, the steel sheet thickness variation prediction method according to claim 1 of the present invention is a steel thickness variation prediction method for predicting a steel thickness variation in an atmospheric environment, and is a plate thickness variation prediction formula. Y = AX ^B (where Y is the amount of change in the thickness of the steel material, X is the number of years elapsed), and A and B are each represented by a linear function with environmental factors as parameters, and A and B comprises each Ri independent function der, wherein a and B, respectively, as environmental factors, annual average temperature, annual average humidity, annual average wind speed, airborne salt amount, and the sulfur oxide amount, the air The amount of airborne salinity in the environment is less than 0.05 mdd, the coefficient of annual average humidity contained in A is positive, the coefficient of yearly average wind speed, the coefficient of airborne salinity contained in B, and the amount of sulfur oxides JP that coefficient is negative To.

本発明の請求項２に係る鋼材の板厚変化量予測方法は、大気環境における鋼材の板厚変化量を予測する鋼材の板厚変化量予測方法であって、板厚変化量予測式として、Ｙ＝ＡＸ ^Ｂ（ただし、Ｙ：鋼材の板厚変化量、Ｘ：経過年数）を用い、前記ＡおよびＢが、それぞれ、環境因子をパラメータとする一次関数で表され、かつ、前記ＡおよびＢが、それぞれ、独立した関数であり、前記ＡおよびＢが、それぞれ、環境因子として、年平均気温、年平均湿度、年平均風速、飛来塩分量、および、硫黄酸化物量を含み、大気環境における飛来塩分量が０．０５ｍｄｄ以上０．５ｍｄｄ未満であり、前記Ａに含まれる年平均湿度の係数が負であり、前記Ｂに含まれる年平均風速の係数、飛来塩分量の係数、および、硫黄酸化物量の係数が正であることを特徴とする。 The steel sheet thickness change prediction method according to claim 2 of the present invention is a steel thickness change prediction method for predicting the steel thickness change in the atmospheric environment, and as a plate thickness change prediction formula, Y = AX ^B (where Y is the change in thickness of the steel material, X is the number of years elapsed), and A and B are each represented by a linear function with environmental factors as parameters, and A and B Are independent functions, and A and B include the annual average temperature, the annual average humidity, the annual average wind speed, the amount of incoming salinity, and the amount of sulfur oxide as environmental factors. The salinity is 0.05 mdd or more and less than 0.5 mdd, the coefficient of annual average humidity contained in A is negative, the coefficient of annual average wind speed contained in B, the coefficient of incoming salinity, and sulfur oxidation Dearuko coefficient of the amount is positive The features.

本発明の請求項３に係る鋼材の板厚変化量予測方法は、大気環境における鋼材の板厚変化量を予測する鋼材の板厚変化量予測方法であって、板厚変化量予測式として、Ｙ＝ＡＸ ^Ｂ（ただし、Ｙ：鋼材の板厚変化量、Ｘ：経過年数）を用い、前記ＡおよびＢが、それぞれ、環境因子をパラメータとする一次関数で表され、かつ、前記ＡおよびＢが、それぞれ、独立した関数であり、前記ＡおよびＢが、それぞれ、環境因子として、年平均気温、年平均湿度、年平均風速、飛来塩分量、および、硫黄酸化物量を含み、大気環境における飛来塩分量が０．５ｍｄｄ以上であり、前記Ａに含まれる年平均湿度の係数が負であり、前記Ｂに含まれる年平均風速の係数、および、硫黄酸化物量の係数が負であり、前記Ｂに含まれる飛来塩分量の係数が正であることを特徴とする。 A steel plate thickness change amount prediction method according to claim 3 of the present invention is a steel thickness change amount prediction method for predicting a steel plate thickness change amount in an atmospheric environment, and as a plate thickness change prediction formula, Y = AX ^B (where Y is the change in thickness of the steel material, X is the number of years elapsed), and A and B are each represented by a linear function with environmental factors as parameters, and A and B Are independent functions, and A and B include the annual average temperature, the annual average humidity, the annual average wind speed, the amount of incoming salinity, and the amount of sulfur oxide as environmental factors. The amount of salinity is 0.5 mdd or more, the coefficient of annual average humidity contained in A is negative, the coefficient of annual average wind speed contained in B and the coefficient of sulfur oxide amount are negative, and B The coefficient of the amount of incoming salt contained in Characterized in that there.

これらのような板厚変化量予測方法によれば、板厚変化量予測式として前記の式を使用し、前記ＡおよびＢを、それぞれ、環境因子をパラメータとする関数で表し、かつ、それぞれ独立した関数とすることで、Ｂ値の誤差が低減されて、大気環境で使用される鋼材の板厚変化量の予測の精度が向上する。また、前記ＡおよびＢを、それぞれ、環境因子をパラメータとする一次関数とすることで、演算処理の負担が軽減される。また、前記ＡおよびＢが、環境因子として、前記データを含むことで、腐食環境における鋼材の板厚変化量の予測が行いやすくなる。
さらに、これらのような板厚変化量予測方法によれば、飛来塩分量に基づく、環境がマイルドな低腐食環境、環境がやや厳しい中腐食環境、環境が厳しい高腐食環境に応じて、これらの大気環境で使用される鋼材の板厚変化量の予測の精度が向上する。 According to these such thickness change amount prediction method, using the above equation as thickness change amount prediction equation, the A and B, respectively, expressed by a function of the environmental factors and parameters, and each independently By using the function, the error of the B value is reduced, and the accuracy of prediction of the thickness change amount of the steel material used in the atmospheric environment is improved. Further, by making A and B a linear function with environmental factors as parameters, the burden of calculation processing is reduced. Moreover, when the A and B include the data as an environmental factor, it becomes easy to predict the change in thickness of the steel material in a corrosive environment.
Furthermore, according to the plate thickness change prediction methods such as these, these environments are mildly corrosive, moderately harsh, moderately harsh, and highly corrosive. The accuracy of predicting the change in thickness of steel used in the atmospheric environment is improved.

本発明の請求項４に係る鋼材の選定方法は、前記記載の鋼材の板厚変化量予測方法を用いて予測された鋼材の板厚変化量に基づいて、大気環境での鋼材の使用可否を判断することを特徴とする。
このような鋼材の選定方法によれば、前記の板厚変化量予測方法を用いることで、種々の鋼材から、種々の大気環境での最適な鋼材（鋼種）を選定することが可能となる。 The method for selecting a steel material according to claim 4 of the present invention determines whether or not the steel material can be used in an atmospheric environment based on the steel plate thickness change amount predicted using the steel thickness change prediction method described above. It is characterized by judging.
According to such a method for selecting a steel material, it is possible to select an optimal steel material (steel type) in various atmospheric environments from various steel materials by using the above-described plate thickness change amount prediction method.

請求項１〜３に係る鋼材の板厚変化量予測方法によれば、大気環境で使用される鋼材の経年変化による板厚変化量を、精度よく予測することができる。また、演算処理の負担を軽減することができ、また、腐食環境における鋼材の板厚変化量の予測が行いやすくなる。そのため、当該予測をより簡便に行うことができる。さらに、飛来塩分量に基づいて分類した、低腐食環境、中腐食環境、高腐食環境に応じて、これらの大気環境で使用される鋼材の板厚変化量を、精度よく予測することができる。 According to the steel plate thickness change amount prediction method according to claims 1 to 3 , the plate thickness change amount due to secular change of the steel material used in the atmospheric environment can be accurately predicted. Further, it is possible to reduce the burden of arithmetic processing, also, the prediction of the thickness variation of the steel in corrosive environment easily performed. Therefore, the prediction can be performed more easily. Furthermore, classified on the basis of the flight came salinity, low corrosive environments, medium-corrosive environment, in accordance with the highly corrosive environment, the thickness variation of the steel used in these air quality can be predicted accurately .

請求項４に係る鋼材の選定方法によれば、種々の鋼材から、種々の大気環境での最適な鋼材（鋼種）を、初期コストのみでなく、構造物建設後の維持・管理費をも含めたライフサイクルコストを考慮して選定することが可能となる。 According to the method for selecting a steel material according to claim 4 , an optimal steel material (steel type) in various atmospheric environments is selected from various steel materials, including not only the initial cost but also the maintenance and management costs after construction of the structure. It is possible to select in consideration of the life cycle cost.

次に、本発明に係る鋼材の板厚変化量予測方法および鋼材の選定方法ついて詳細に説明する。
≪鋼材の板厚変化量予測方法≫
鋼材の板厚変化量予測方法は、大気環境における鋼材の板厚変化量（腐食量）を予測するものであり、板厚変化量予測式（腐食量予測式）として、Ｙ＝ＡＸ^Ｂ（ただし、Ｙ：鋼材の板厚変化量、Ｘ：経過年数）を用いる。そして、前記ＡおよびＢが、それぞれ、環境因子をパラメータとする関数で表され、かつ、前記ＡおよびＢが、それぞれ、独立した関数であることを特徴とするものである。
なお、ここでの独立した関数とは、Ａが、変数としてＢを含まない関数、Ｂが、変数としてＡを含まない関数のことである。 Next, a steel thickness change prediction method and a steel material selection method according to the present invention will be described in detail.
≪Method for predicting steel plate thickness change≫
The steel thickness change prediction method predicts the steel thickness change (corrosion amount) in the atmospheric environment, and the plate thickness change prediction formula (corrosion prediction formula) is Y = AX ^B (however, , Y: plate thickness change amount of steel material, X: elapsed years). The A and B are each expressed by a function having an environmental factor as a parameter, and the A and B are independent functions.
The independent functions here are functions where A does not include B as a variable, and B does not include A as a variable.

板厚変化量予測方法の対象となる鋼材としては、ＪＩＳのＳＭ規格に代表される通常の溶接構造用鋼、ＪＩＳ耐候性鋼等の耐候性鋼（耐食鋼材）、Ｎｉ系耐候性鋼、これらに、さび安定化処理や重防食塗装等の表面処理を施したもの等が挙げられる。 Steel materials that are subject to sheet thickness change prediction methods include ordinary steels for welded structures represented by JIS SM standards, weather resistant steels (corrosion resistant steel materials) such as JIS weather resistant steels, Ni-based weather resistant steels, etc. In addition, there may be mentioned those subjected to surface treatment such as rust stabilization treatment or heavy anticorrosion coating.

ここで、関数Ａ，Ｂは、演算処理の負担軽減の観点から、それぞれ、環境因子をパラメータとする一次関数で記載されることが好ましい。 Here, it is preferable that the functions A and B are each described as a linear function with an environmental factor as a parameter, from the viewpoint of reducing the burden of arithmetic processing.

また、関数Ａ，Ｂのパラメータとなる環境因子としては、例えば、年平均気温（℃）、年平均湿度（％ＲＨ）、年平均風速（ｍ／ｓｅｃ．）、飛来塩分量（ｍｇ／ｄｍ^２／ｄａｙ＝ｍｄｄ）、硫黄酸化物量（ｍｇ／ｄｍ^２／ｄａｙ＝ｍｄｄ）等を用いることができる。なお、これらの環境因子のうちの一部のみ（一種以上）を用いてもよいが、全て用いることが好ましい。これらの環境因子を用いることで、鋼材の板厚変化量の予測が行いやすくなる。 Examples of environmental factors that serve as parameters for the functions A and B include an annual average temperature (° C.), an annual average humidity (% RH), an annual average wind speed (m / sec.), And an incoming salinity (mg / dm ² ). / Day = mdd), sulfur oxide amount (mg / dm ² / day = mdd), and the like can be used. Although some (one or more) of these environmental factors may be used, it is preferable to use all of them. By using these environmental factors, it becomes easy to predict the amount of change in the thickness of the steel material.

以上により、板厚変化量予測式は以下のように表すことができる。
Ｙ＝ＡＸ^Ｂ・・・・（１）
Ａ=ａ_０＋ａ_１・Ｔ＋ａ_２・Ｈ＋ａ_３・Ｗ＋ａ_４・Ｃ＋ａ_５・Ｓ・・・（２）
Ｂ=ｂ_０＋ｂ_１・Ｔ＋ｂ_２・Ｈ＋ｂ_３・Ｗ＋ｂ_４・Ｃ＋ｂ_５・Ｓ・・・（３） From the above, the plate thickness change amount prediction formula can be expressed as follows.
Y = AX ^B (1)
_{_{A = a 0 + a 1 ·}} T + a 2 · H + a 3 · W + a 4 · C + a 5 · S ··· (2)
B = b ₀ + b ₁ · T + b ₂ · H + b ₃ · W + b ₄ · C + b ₅ · S (3)

ただし、Ｙ：鋼材の板厚変化量、Ｘ：経過年数、Ｔ：年平均気温（℃）、Ｈ：年平均湿度（％ＲＨ）、Ｗ：年平均風速（ｍ／ｓｅｃ．）、Ｃ：飛来塩分量（ｍｄｄ）、Ｓ：硫黄酸化物量（ｍｄｄ）、ａ_０〜ａ_５およびｂ_０〜ｂ_５：鋼材の成分および環境に応じて適宜設定される係数である。
ここで、係数ａ_０〜ａ_５およびｂ_０〜ｂ_５は、腐食量を予測したい鋼材を、環境条件の分かっている複数の環境下に暴露して板厚変化を測定した結果に基づき、上記の式をフィッティングすることによって求められる。 However, Y: Steel thickness change amount, X: Elapsed years, T: Average annual temperature (° C), H: Annual average humidity (% RH), W: Annual average wind speed (m / sec.), C: Flying weight salt (mdd), S: sulfur oxide amount _(mdd), a 0 ~a ₅ and _b 0 ~b _5: is a coefficient which is set appropriately according to the components of the steel material and the environment.
Here, the coefficients a _{0 to} a ₅ and b _{0 to} b ₅ are based on the results of measuring the plate thickness change by exposing the steel material whose corrosion amount is to be predicted to a plurality of environments whose environmental conditions are known. Is obtained by fitting the following equation.

なお、フィッティングの際には、後記するように、腐食環境の厳しさに応じて、関数Ａ、Ｂに含まれる環境因子の係数の符号（正または負）を予め固定しておくことが好ましい。これにより、誤差を含む実測値に基づいてフィッティングを行っても、Ｂ値を精緻に予測し、長期間の腐食量予測が可能な予測式を求めることができる。
また、式（１）は、鋼材の腐食の観測により、実際に示す腐食の挙動から導き出されたものである。 In the fitting, as described later, it is preferable that the sign (positive or negative) of the coefficient of the environmental factor included in the functions A and B is fixed in advance according to the severity of the corrosive environment. As a result, even when fitting is performed based on actual measurement values including errors, it is possible to accurately predict the B value and obtain a prediction formula that can predict the corrosion amount for a long period of time.
Equation (1) is derived from the actual corrosion behavior by observation of corrosion of the steel material.

次に、用いる環境因子および環境因子の係数について、具体的に説明する。
＜用いる環境因子＞
年平均気温（℃）、年平均湿度（％ＲＨ）、年平均風速（ｍ／ｓｅｃ．）の求め方としては、実際の予測する環境において実測してもよく、気象庁の最寄りの気象観測地点のデータを用いてもよい。 Next, the environmental factor used and the coefficient of the environmental factor will be specifically described.
<Environmental factors used>
The annual average temperature (° C), annual average humidity (% RH), and annual average wind speed (m / sec.) Can be calculated in the actual forecast environment, or the nearest weather observation point of the Japan Meteorological Agency. Data may be used.

飛来塩分量（年飛来塩分量）は、例えばＪＩＳＺ２３８１（屋外曝露試験方法通則）の参考３に規定されている方法で求めることができる。この方法では、まず、純水で、よく塩分を浸出させた後、よく乾燥させたガーゼを二つ折りして、内寸が１００ｍｍ×１００ｍｍの木枠にはめ込む。これを、直接雨が当たらない通風の良いところに１ヶ月垂直に曝露し、曝露後、取り外してＣｌ量を化学分析することにより行う。 The amount of incoming salt (annual amount of incoming salt) can be determined, for example, by the method defined in Reference 3 of JIS Z2381 (General Rules for Outdoor Exposure Test Methods). In this method, first, salt is thoroughly leached with pure water, and then the well-dried gauze is folded in half and fitted into a wooden frame having an inner dimension of 100 mm × 100 mm. This is done by exposing vertically to a well-ventilated place that is not directly exposed to rain for one month, removing it after exposure, and chemically analyzing the amount of Cl.

硫黄酸化物量（年硫黄酸化物量）は、例えばＪＩＳＺ２３８１（屋外曝露試験方法通則）の参考２に規定されている方法で求めることができる。この方法では、二酸化鉛ペーストを塗布したガーゼを貼り付けたプラスチック製等の円筒を、専用のシェルター内に１ヶ月垂直に曝露し、曝露後、取り外してＳ量を化学分析することにより行う。
なお、これら環境因子のデータは、前記した方法で得たものでもよいが、文献等に記載されたデータを用いてもよい。 The amount of sulfur oxide (annual sulfur oxide amount) can be determined, for example, by the method defined in Reference 2 of JIS Z2381 (General Rules for Outdoor Exposure Test Methods). In this method, a plastic cylinder or the like with gauze coated with a lead dioxide paste is exposed vertically in a dedicated shelter for one month, and after exposure, it is removed and the amount of S is chemically analyzed.
In addition, although the data of these environmental factors may be obtained by the above-described method, data described in literatures or the like may be used.

＜環境因子の係数＞
ＪＩＳＧ３１１４で規定されるＪＩＳ耐候性鋼の腐食量を予測する際に用いる関数Ａ，Ｂの各環境因子の係数について、建設省土木研究所、社団法人鋼材倶楽部、社団法人日本橋梁建設協会の三者により行われた耐候性鋼の全国４１橋暴露試験結果を用いて検討した結果、腐食環境の厳しさにより、影響の寄与方向が変わることに着目し、Ａ値、Ｂ値を求めるための関数Ａ，Ｂを構築した。そして、腐食環境の厳しさとして、環境がマイルドな低腐食環境、環境がやや厳しい中腐食環境、環境が厳しい高腐食環境の３つに分けて、環境因子の係数を構築した。なお、これらの環境の分類は、大気環境における年平均気温、年平均湿度、年平均風速、飛来塩分量、硫黄酸化物量等に基づいて行うことができる。 <Coefficient of environmental factors>
Regarding the coefficients of environmental factors of functions A and B used for predicting the corrosion amount of JIS weathering steel specified in JIS G 3114, the Ministry of Construction Public Works Research Institute, Steel Club, Japan Bridge Construction Association As a result of examining the weather resistance steel conducted by the three parties using nationwide 41 bridge exposure test results, paying attention to the fact that the direction of contribution of the effect changes depending on the severity of the corrosive environment, to obtain the A value and B value Functions A and B were constructed. The severity of the corrosive environment was divided into three factors: a mild, low-corrosion environment, a moderately severe medium-corrosion environment, and a severe, highly corrosive environment. The classification of these environments can be performed based on the annual average temperature, the annual average humidity, the annual average wind speed, the amount of airborne salinity, the amount of sulfur oxide, etc. in the atmospheric environment.

［環境がマイルドな低腐食環境］
（年平均気温）
年平均気温は、温度増大による腐食反応性の増大により、腐食速度増大に寄与、つまり、経過年数が１年のときの腐食量であるＡ値において増加側に寄与する。したがって、関数Ａに含まれる年平均気温の係数ａ_１は、正にすることが好ましい。また、腐食速度の経年変化率をあらわすＢ値については、マイルドな低腐食環境においては錆厚の増大に伴い、酸素や水分等の腐食因子の遮断性が向上し、Ｂ値に対しては、減少側へ寄与する。したがって、関数Ｂに含まれる年平均気温の係数ｂ_１は、負にすることが好ましい。 [Low-corrosion environment with mild environment]
(Average annual temperature)
The annual average temperature contributes to an increase in corrosion rate due to an increase in corrosion reactivity due to an increase in temperature, that is, contributes to an increase in the A value that is the amount of corrosion when the elapsed years are one year. Accordingly, the coefficient a ₁ of the mean annual temperature included in the function A, it is preferable to positively. In addition, with regard to the B value that represents the rate of change in corrosion rate over time, in a mild, low-corrosion environment, as the rust thickness increases, the ability to block corrosion factors such as oxygen and moisture is improved. Contributes to the decline side. Accordingly, the coefficient b ₁ of the mean annual temperature included in the function B are preferably negative.

（年平均湿度）
年平均湿度は、湿度増大による鋼材表面の水膜形成時間の増大により、腐食速度増大に寄与し、Ａ値において増加側に寄与する。したがって、関数Ａに含まれる年平均湿度の係数ａ_２は、正にすることが好ましい。また、Ｂ値については、湿度増大により錆中への水分供給が十分となり、腐食速度の増加側へ寄与する。したがって、関数Ｂに含まれる年平均湿度の係数ｂ_２は、正にすることが好ましい。 (Annual average humidity)
The annual average humidity contributes to an increase in the corrosion rate due to an increase in the water film formation time on the steel surface due to an increase in humidity, and contributes to an increase in the A value. Accordingly, the coefficient a ₂ year average humidity contained in the function A, it is preferable to positively. In addition, regarding the B value, moisture supply to the rust becomes sufficient due to an increase in humidity, which contributes to an increase in the corrosion rate. Therefore, the annual average humidity coefficient b ₂ included in the function B is preferably positive.

（年平均風速）
年平均風速は、増大による腐食因子である酸素の水膜中への拡散が十分になり、腐食速度増大に寄与し、Ａ値において増加側に寄与する。したがって、関数Ａに含まれる年平均風速の係数ａ_３は、正にすることが好ましい。また、Ｂ値については、風速の増大により、マイルドな低腐食環境においては錆厚の増大に伴い、酸素や水分等の腐食因子の遮断性が向上し、Ｂ値に対しては、減少側へ寄与する。したがって、関数Ｂに含まれる年平均風速の係数ｂ_３は、負にすることが好ましい。 (Average annual wind speed)
The annual average wind speed sufficiently diffuses oxygen, which is a corrosion factor due to the increase, into the water film, contributing to an increase in the corrosion rate and contributing to an increase in the A value. Accordingly, the coefficient a ₃ year average wind speed included in the function A, it is preferable to positively. As for the B value, as the wind speed increases, in a mild, low-corrosion environment, the blocking performance of corrosion factors such as oxygen and moisture is improved as the rust thickness increases. Contribute. Accordingly, the coefficient b ₃ average annual wind speed included in the function B are preferably negative.

（飛来塩分量）
飛来塩分量は、付着水膜の導電性向上により腐食速度の増大および吸湿性による水の濡れ時間増大により、腐食速度増大に寄与し、Ａ値において増加側に寄与する。したがって、関数Ａに含まれる飛来塩分量の係数ａ_４は、正にすることが好ましい。また、Ｂ値については、マイルドな低腐食環境においては錆厚の増大に伴い、酸素や水分等の腐食因子の遮断性が向上し、Ｂ値に対しては、減少側へ寄与する。したがって、関数Ｂに含まれる飛来塩分量の係数ｂ_４は、負にすることが好ましい。 (Flying salt content)
The amount of incoming salt contributes to an increase in the corrosion rate due to an increase in the corrosion rate due to the improved conductivity of the adhered water film and an increase in the water wetting time due to hygroscopicity, and contributes to an increase in the A value. Therefore, it is preferable that the coefficient a ₄ of the amount of incoming salt contained in the function A is positive. As for the B value, in a mild low-corrosion environment, as the rust thickness increases, the blocking performance of corrosion factors such as oxygen and moisture is improved, and the B value contributes to the decrease side. Therefore, it is preferable that the coefficient b ₄ of the amount of incoming salt contained in the function B is negative.

（硫黄酸化物量）
硫黄酸化物量は、腐食反応初期には鋼材表面への吸着によるインヒビター効果により、腐食速度の抑制側へ寄与し、Ａ値において減少側に寄与する。したがって、関数Ａに含まれる硫黄酸化物量の係数ａ_５は、負にすることが好ましい。また、Ｂ値については、錆中に取り込まれることにより、電荷の同じ腐食速度増大に寄与するＣｌイオンを遮断して、腐食速度の低減に寄与し、Ｂ値に対しては、減少側へ寄与する。したがって、関数Ｂに含まれる硫黄酸化物量の係数ｂ_５は、負にすることが好ましい。 (Sulfur oxide content)
The amount of sulfur oxide contributes to the inhibition side of the corrosion rate and contributes to the decrease side in the A value due to the inhibitor effect due to adsorption to the steel material surface at the beginning of the corrosion reaction. Accordingly, the coefficient a ₅ of sulfur oxide amount included in the function A is preferably negative. In addition, the B value is taken into the rust, thereby blocking Cl ions that contribute to the same increase in the corrosion rate of the charge, contributing to the reduction of the corrosion rate, and contributing to the decrease side for the B value. To do. Accordingly, the coefficient b ₅ SOx amount contained in the function B are preferably negative.

＜環境がやや厳しい中腐食環境＞
（年平均気温）
年平均気温は、温度増大による腐食反応性の増大により、腐食速度増大に寄与、つまり、経過年数が１年のときの腐食量であるＡ値において増加側に寄与する。したがって、関数Ａに含まれる年平均気温の係数ａ_１は、正にすることが好ましい。また、腐食速度の経年変化率をあらわすＢ値については、やや厳しい中腐食環境においては錆厚の増大に伴い、酸素や水分等の腐食因子の遮断性が向上し、Ｂ値に対しては、減少側へ寄与する。したがって、関数Ｂに含まれる年平均気温の係数ｂ_１は、負にすることが好ましい。 <Medium corrosive environment with slightly severe environment>
(Average annual temperature)
The annual average temperature contributes to an increase in corrosion rate due to an increase in corrosion reactivity due to an increase in temperature, that is, contributes to an increase in the A value that is the amount of corrosion when the elapsed years are one year. Accordingly, the coefficient a ₁ of the mean annual temperature included in the function A, it is preferable to positively. In addition, with regard to the B value representing the rate of change in corrosion rate over time, in a somewhat severe medium corrosion environment, the blocking performance of corrosion factors such as oxygen and moisture is improved with an increase in rust thickness. Contributes to the decline side. Accordingly, the coefficient b ₁ of the mean annual temperature included in the function B are preferably negative.

（年平均湿度）
年平均湿度は、湿度増大による鋼材表面の水膜形成時間の増大に加えて、水膜の厚膜化により、鋼材表面への腐食因子である酸素の拡散が妨げられ、腐食速度の減少に寄与し、Ａ値において減少側に寄与する。したがって、関数Ａに含まれる年平均湿度の係数ａ_２は、負にすることが好ましい。また、Ｂ値については、湿度増大により錆中への水分供給が十分となり、腐食速度の増加側へ寄与する。したがって、関数Ｂに含まれる年平均湿度の係数ｂ_２は、正にすることが好ましい。 (Annual average humidity)
In addition to increasing the water film formation time on the steel surface due to increased humidity, the annual average humidity prevents the diffusion of oxygen, which is a corrosion factor, to the steel surface by increasing the water film thickness, contributing to a decrease in the corrosion rate. And contributes to a decrease in the A value. Accordingly, the coefficient a ₂ year average humidity contained in the function A is preferably negative. In addition, regarding the B value, moisture supply to the rust becomes sufficient due to an increase in humidity, which contributes to an increase in the corrosion rate. Therefore, the annual average humidity coefficient b ₂ included in the function B is preferably positive.

（年平均風速）
年平均風速は、増大による腐食因子である酸素の水膜中への拡散が十分になり、腐食速度増大に寄与し、Ａ値において増加側に寄与する。したがって、関数Ａに含まれる年平均風速の係数ａ_３は、正にすることが好ましい。また、Ｂ値については、やや厳しい中腐食環境により、錆が変質し、環境遮断性が低下し、錆の厚さ増大による腐食速度の経時的な低下効果が小さい。そのため、厚い錆の形成下においても、酸素の供給が十分に行われ、Ｂ値に対しては、増加側へ寄与する。したがって、関数Ｂに含まれる年平均風速の係数ｂ_３は、正にすることが好ましい。 (Average annual wind speed)
The annual average wind speed sufficiently diffuses oxygen, which is a corrosion factor due to the increase, into the water film, contributing to an increase in the corrosion rate and contributing to an increase in the A value. Accordingly, the coefficient a ₃ year average wind speed included in the function A, it is preferable to positively. As for the B value, the rust changes due to the slightly severe medium corrosion environment, the environmental barrier property is lowered, and the effect of decreasing the corrosion rate over time due to the increase in the rust thickness is small. Therefore, even under the formation of thick rust, oxygen is sufficiently supplied and contributes to the increase side with respect to the B value. Accordingly, the coefficient b ₃ average annual wind speed included in the function B, it is preferable to positively.

（飛来塩分量）
飛来塩分量は、付着水膜の導電性向上により腐食速度の増大および吸湿性による水の濡れ時間増大により、腐食速度増大に寄与し、Ａ値において増加側に寄与する。したがって、関数Ａに含まれる飛来塩分量の係数ａ_４は、正にすることが好ましい。また、Ｂ値については、やや厳しい中腐食環境においては、飛来塩分量の増大に伴い、錆厚は増大するが、その速度が大きい場合は、錆の環境遮断性が低下するとともに、錆中に取り込まれた飛来塩分によって、水の電気伝導度が向上し、腐食の電池形成が生じやすくなる。そのため、腐食が促進する傾向にあり、腐食速度の低減効果が見られず、Ｂ値に対しては、増加側へ寄与する。したがって、関数Ｂに含まれる飛来塩分量の係数ｂ_４は、正にすることが好ましい。 (Flying salt content)
The amount of incoming salt contributes to an increase in the corrosion rate due to an increase in the corrosion rate due to the improved conductivity of the adhered water film and an increase in the water wetting time due to hygroscopicity, and contributes to an increase in the A value. Therefore, it is preferable that the coefficient a ₄ of the amount of incoming salt contained in the function A is positive. As for the B value, in a moderately harsh medium corrosion environment, the rust thickness increases with an increase in the amount of incoming salt. The taken-in salinity increases the electrical conductivity of water, and corrosion battery formation is likely to occur. Therefore, the corrosion tends to be accelerated, the effect of reducing the corrosion rate is not seen, and the B value contributes to the increase side. Therefore, it is preferable that the incoming salt content coefficient b ₄ included in the function B is positive.

（硫黄酸化物量）
硫黄酸化物量は、腐食反応初期には鋼材表面への吸着によるインヒビター効果により、腐食速度の抑制側へ寄与し、Ａ値において減少側に寄与する。したがって、関数Ａに含まれる硫黄酸化物量の係数ａ_５は、負にすることが好ましい。また、Ｂ値については、やや厳しい中腐食環境においては、環境遮断性が低下した錆中に取り込まれると、錆中水分の水の電気伝導度上昇への寄与が大きくなる。そのため、腐食速度の増大に寄与し、Ｂ値に対しては、増加側へ寄与する。したがって、関数Ｂに含まれる硫黄酸化物量の係数ｂ_５は、正にすることが好ましい。 (Sulfur oxide content)
The amount of sulfur oxide contributes to the inhibition side of the corrosion rate and contributes to the decrease side in the A value due to the inhibitor effect due to adsorption to the steel material surface at the beginning of the corrosion reaction. Accordingly, the coefficient a ₅ of sulfur oxide amount included in the function A is preferably negative. Further, regarding the B value, in a slightly severe medium corrosion environment, when the B value is taken into rust having reduced environmental barrier properties, the contribution of water in rust to the electrical conductivity increases. Therefore, it contributes to an increase in the corrosion rate and contributes to the increase side for the B value. Accordingly, the coefficient b ₅ SOx amount contained in the function B, it is preferable to positively.

＜環境が厳しい高腐食環境＞
（年平均気温）
年平均気温は、温度増大による腐食反応性の増大により、腐食速度増大に寄与、つまり、経過年数が１年のときの腐食量であるＡ値において増加側に寄与する。したがって、関数Ａに含まれる年平均気温の係数ａ_１は、正にすることが好ましい。また、腐食速度の経年変化率をあらわすＢ値については、さらに厳しい高腐食環境においては錆厚の増大に伴い、酸素や水分等の腐食因子の遮断性が向上し、Ｂ値に対しては、減少側へ寄与する。したがって、関数Ｂに含まれる年平均気温の係数ｂ_１は、負にすることが好ましい。 <Hard corrosive environment>
(Average annual temperature)
The annual average temperature contributes to an increase in corrosion rate due to an increase in corrosion reactivity due to an increase in temperature, that is, contributes to an increase in the A value that is the amount of corrosion when the elapsed years are one year. Accordingly, the coefficient a ₁ of the mean annual temperature included in the function A, it is preferable to positively. In addition, with regard to the B value representing the rate of change in corrosion rate over time, in a more severe and highly corrosive environment, as the rust thickness increases, the blocking performance of corrosion factors such as oxygen and moisture is improved. Contributes to the decline side. Accordingly, the coefficient b ₁ of the mean annual temperature included in the function B are preferably negative.

（年平均風速）
年平均風速は、増大による腐食因子である酸素の水膜中への拡散が十分になり、腐食速度増大に寄与し、Ａ値において増加側に寄与する。したがって、関数Ａに含まれる年平均風速の係数ａ_３は、正にすることが好ましい。また、Ｂ値については、さらに厳しい高腐食環境においては、錆中水分の低減効果があらわれ、腐食速度の低減側、つまり、Ｂ値に対しては、減少側へ寄与する。したがって、関数Ｂに含まれる年平均風速の係数ｂ_３は、負にすることが好ましい。 (Average annual wind speed)
The annual average wind speed sufficiently diffuses oxygen, which is a corrosion factor due to the increase, into the water film, contributing to an increase in the corrosion rate and contributing to an increase in the A value. Accordingly, the coefficient a ₃ year average wind speed included in the function A, it is preferable to positively. Further, regarding the B value, in a more severe highly corrosive environment, an effect of reducing moisture in the rust appears, and contributes to the decreasing side of the corrosion rate, that is, to the decreasing side with respect to the B value. Accordingly, the coefficient b ₃ average annual wind speed included in the function B are preferably negative.

（飛来塩分量）
飛来塩分量は、付着水膜の導電性向上により腐食速度の増大および吸湿性による水の濡れ時間増大により、腐食速度増大に寄与し、Ａ値において増加側に寄与する。したがって、関数Ａに含まれる飛来塩分量の係数ａ_４は、正にすることが好ましい。また、Ｂ値については、さらに厳しい高腐食環境においては、飛来塩分量の増大に伴い、錆厚は増大するが、その速度が大きい場合は、錆の環境遮断性が低下する。また、錆中に取り込まれた飛来塩分によって、水の電気伝導度が向上し、腐食の電池形成が生じやすくなる。そのため、腐食が促進する傾向にあり、腐食速度の低減効果が見られず、Ｂ値に対しては、増加側へ寄与する。したがって、関数Ｂに含まれる飛来塩分量の係数ｂ_４は、正にすることが好ましい。 (Flying salt content)
The amount of incoming salt contributes to an increase in the corrosion rate due to an increase in the corrosion rate due to the improved conductivity of the adhered water film and an increase in the water wetting time due to hygroscopicity, and contributes to an increase in the A value. Therefore, it is preferable that the coefficient a ₄ of the amount of incoming salt contained in the function A is positive. As for the B value, in a more severe highly corrosive environment, the rust thickness increases as the amount of incoming salt increases, but when the speed is high, the environmental barrier property of rust decreases. In addition, the flying salt content taken into the rust improves the electrical conductivity of the water, and corrosion battery formation is likely to occur. Therefore, the corrosion tends to be accelerated, the effect of reducing the corrosion rate is not seen, and the B value contributes to the increase side. Therefore, it is preferable that the incoming salt content coefficient b ₄ included in the function B is positive.

（硫黄酸化物量）
硫黄酸化物量は、腐食反応初期には鋼材表面への吸着によるインヒビター効果により、腐食速度の抑制側へ寄与し、Ａ値において減少側に寄与する。したがって、関数Ａに含まれる硫黄酸化物量の係数ａ_５は、負にすることが好ましい。また、Ｂ値については、さらに厳しい高腐食環境においては、錆中に取り込まれた硫黄酸化物由来の硫酸イオンがイオン選択性を示し、飛来塩分量の多い環境においても、塩化物イオンの遮断効果が働く。そのため、腐食速度の減少に寄与し、Ｂ値に対しては、減少側へ寄与する。したがって、関数Ｂに含まれる硫黄酸化物量の係数ｂ_５は、負にすることが好ましい。 (Sulfur oxide content)
The amount of sulfur oxide contributes to the inhibition side of the corrosion rate and contributes to the decrease side in the A value due to the inhibitor effect due to adsorption to the steel material surface at the beginning of the corrosion reaction. Accordingly, the coefficient a ₅ of sulfur oxide amount included in the function A is preferably negative. As for the B value, in more severe and highly corrosive environments, sulfate ions derived from sulfur oxides incorporated in rust exhibit ion selectivity, and even in environments with a large amount of incoming salt, the blocking effect of chloride ions Work. Therefore, it contributes to the reduction of the corrosion rate and contributes to the decrease side for the B value. Accordingly, the coefficient b ₅ SOx amount contained in the function B are preferably negative.

＜板厚変化の予測＞
次に、ＪＩＳＧ３１１４で規定されるＪＩＳ耐候性鋼の各地の暴露データと環境因子（全国４１橋暴露試験結果と気象庁の最寄りの気象観測地点のデータ）を用いて、前記の関数をフィッティングさせることにより構築した関数Ａ、Ｂの例を以下に示す。 <Prediction of plate thickness change>
Next, fit the above function using the exposure data and environmental factors of JIS weather-resistant steel specified in JIS G 3114 (the results of the 41-bridge exposure test in Japan and the data of the nearest weather observation point of the Japan Meteorological Agency). Examples of functions A and B constructed by the above are shown below.

[低腐食環境]
Ａ＝−１．２×１０^−２＋１．８×１０^−４×［年平均気温（℃）］＋２．２×１０^−４×［年平均湿度（％ＲＨ）］＋３．３×１０^−４×［年平均風速（ｍ・ｓｅｃ^−１）］＋２．２×１０^−１×［飛来塩分量（ｍｄｄ）］−３．７×１０^−３×［硫黄酸化物量（ｍｄｄ）］ [Low corrosion environment]
A = −1.2 × 10 ⁻² + 1.8 × 10 ⁻⁴ × [annual average temperature (° C.)] + 2.2 × 10 ⁻⁴ × [annual average humidity (% RH)] + 3.3 × 10 ⁻⁴ × [Annual average wind speed (m · sec ⁻¹ )] + 2.2 × 10 ⁻¹ × [Amount of incoming salt (mdd)] − 3.7 × 10 ⁻³ × [Sulfur oxide amount (mdd)]

Ｂ＝５．６×１０^−１−２．５×１０^−４×［年平均気温（℃）］＋４．５×１０^−３×[年平均湿度（％ＲＨ）]−２．９×１０^−２×［年平均風速（ｍ・ｓｅｃ^−１）］−１．８×［飛来塩分量（ｍｄｄ）］−３．７×１０^−２×［硫黄酸化物量（ｍｄｄ）］ B = 5.6 × 10 ⁻¹ −2.5 × 10 ⁻⁴ × [annual average temperature (° C.)] + 4.5 × 10 ⁻³ × [annual average humidity (% RH)] − 2.9 × 10 ^{− 2} × [Annual average wind speed (m · sec ⁻¹ )] − 1.8 × [Amount of incoming salt (mdd)] − 3.7 × 10 ⁻² × [Sulfur oxide amount (mdd)]

[中腐食環境]
Ａ＝−９．１×１０^−３＋４．０×１０^−４×［年平均気温（℃）］−１．１×１０^−４×［年平均湿度（％ＲＨ）］＋４．３×１０^−３×［年平均風速（ｍ・ｓｅｃ^−１）］＋２．６×１０^−１×［飛来塩分量（ｍｄｄ）］−２．９×１０^−２×［硫黄酸化物量（ｍｄｄ）］ [Medium corrosion environment]
A = −9.1 × 10 ⁻³ + 4.0 × 10 ⁻⁴ × [annual average temperature (° C.)] − 1.1 × 10 ⁻⁴ × [annual average humidity (% RH)] + 4.3 × 10 ^{− 3} × [annual average wind speed (m · sec ⁻¹ )] + 2.6 × 10 ⁻¹ × [flying salt content (mdd)] − 2.9 × 10 ⁻² × [sulfur oxide amount (mdd)]

Ｂ＝−３．７×１０^−２−２．６×１０^−３×［年平均気温（℃）］＋７．０×１０^−３×［年平均湿度（％ＲＨ）］＋２．２×１０^−２×［年平均風速（ｍ・ｓｅｃ^−１）］＋１．３×［飛来塩分量（ｍｄｄ）］＋７．４×１０^−１×［硫黄酸化物量（ｍｄｄ）］ B = −3.7 × 10 ⁻² −2.6 × 10 ⁻³ × [annual average temperature (° C.)] + 7.0 × 10 ⁻³ × [annual average humidity (% RH)] + 2.2 × 10 ^{− 2} × [Annual average wind speed (m · sec ⁻¹ )] + 1.3 × [Amount of incoming salt (mdd)] + 7.4 × 10 ⁻¹ × [Sulfur oxide amount (mdd)]

[高腐食環境]
Ａ＝７．９×１０^−１＋６．６×１０^−３×［年平均気温（℃）］−８．８×１０^−３×［年平均湿度（％ＲＨ）］＋１．７×１０^−３×［年平均風速（ｍ・ｓｅｃ^−１）］＋１．４×１０^−１×［飛来塩分量（ｍｄｄ）］−７．７×［硫黄酸化物量（ｍｄｄ）］ [Highly corrosive environment]
A = 7.9 × 10 ⁻¹ + 6.6 × 10 ⁻³ × [annual average temperature (° C.)] − 8.8 × 10 ⁻³ × [annual average humidity (% RH)] + 1.7 × 10 ⁻³ × [Annual average wind speed (m · sec ⁻¹ )] + 1.4 × 10 ⁻¹ × [Amount of incoming salt (mdd)] − 7.7 × [Sulfur oxide amount (mdd)]

Ｂ＝−５．５−２．３×１０^−２×［年平均気温（℃）］＋９．２×１０^−２×［年平均湿度（％ＲＨ）］−２．０×１０^−３×［年平均風速（ｍ・ｓｅｃ^−１）］＋１．７×１０^−１×［飛来塩分量（ｍｄｄ）］−２．５×１０^−１×［硫黄酸化物量（ｍｄｄ）］ B = −5.5−2.3 × 10 ⁻² × [annual average temperature (° C.)] + 9.2 × 10 ⁻² × [annual average humidity (% RH)] − 2.0 × 10 ⁻³ × [ Annual average wind speed (m · sec ⁻¹ )] + 1.7 × 10 ⁻¹ × [flying salt content (mdd)] − 2.5 × 10 ⁻¹ × [sulfur oxide amount (mdd)]

これらの関数Ａ，Ｂを、Ｙ＝ＡＸ^Ｂ（Ｙ：鋼材の板厚変化量（ｍｍ）、Ｘ：経過年数）に適用することで、ＪＩＳ耐候性鋼の腐食量の予測を行うことができる。
また、他の耐候性鋼の鋼種についても、同様に各地に暴露したデータを用いて、式を構築することができる。 By applying these functions A and B to Y = AX ^B (Y: plate thickness change amount (mm), X: elapsed years), the corrosion amount of JIS weather resistant steel can be predicted. .
Similarly, formulas can be constructed for other weatherproof steel types using data exposed to various locations.

さらに、他のＮｉ系耐候性鋼については、当該環境におけるＪＩＳ耐候性鋼のＡ値およびＪＩＳ耐候性鋼のＢ値を精緻に求めることが出来れば、非特許文献２に記載されている鋼材の成分組成から決定される耐候性合金指標Ｖ値を用いることで、Ｎｉ系耐候性鋼のＡ値、Ｂ値とＪＩＳ耐候性鋼のＡ値、Ｂ値との比が求められ、Ｎｉ系耐候性鋼に対応したＡ値、Ｂ値を求めることが可能である。そして、算出したＮｉ系耐候性鋼のＡ値、Ｂ値を、式「Ｙ＝ＡＸ^Ｂ」に適用すれば、腐食量を求めることが可能である。 Furthermore, as for other Ni-based weathering steels, if the A value of the JIS weathering steel and the B value of the JIS weathering steel in the environment can be determined precisely, the steel materials described in Non-Patent Document 2 can be obtained. By using the weather resistant alloy index V value determined from the component composition, the ratio of the A value and B value of the Ni weathering steel to the A value and B value of the JIS weathering steel is obtained. It is possible to obtain A value and B value corresponding to steel. Then, if the calculated A value and B value of the Ni weathering steel are applied to the formula “Y = AX ^B ”, the corrosion amount can be obtained.

＜飛来塩分量に基づく腐食環境の分類方法＞
このように、腐食環境を、その厳しさで分類することにより、広範囲の腐食環境において、腐食量を精緻に予測することができる式を構築することができる。
ここで、腐食環境の分類方法としては、大気環境における飛来塩分量で分類する方法を用いることが好ましい。腐食環境を厳密に判定するためには、全ての環境因子を考慮することが望ましいが、全ての環境因子を考慮しようとすると、腐食環境の判定が煩雑になってしまう。ここで、腐食の進行速度に最も影響が大きいのは、飛来塩分量であるため、飛来塩分量を考慮すれば、ある程度の精度は担保できる。したがって、腐食環境を、飛来塩分量で分類することで、簡便性と精度とを両立することができる。
具体的には、飛来塩分量が、０．０５ｍｄｄ未満を低腐食環境、０．０５ｍｄｄ以上０．５ｍｄｄ未満を中腐食環境、０．５ｍｄｄ以上を高腐食環境とする。 <Corrosion environment classification method based on incoming salt content>
Thus, by classifying the corrosive environment according to its severity, an expression that can accurately predict the amount of corrosion in a wide range of corrosive environments can be constructed.
Here, as a classification method of the corrosive environment, it is preferable to use a method of classifying based on the amount of incoming salt in the atmospheric environment. In order to determine the corrosive environment strictly, it is desirable to consider all the environmental factors. However, if all the environmental factors are considered, the determination of the corrosive environment becomes complicated. Here, since it is the amount of flying salt that has the greatest influence on the rate of progress of corrosion, a certain degree of accuracy can be guaranteed if the amount of flying salt is taken into consideration. Therefore, by classifying the corrosive environment by the amount of incoming salt, both simplicity and accuracy can be achieved.
Specifically, the amount of incoming salt is less than 0.05 mdd, a moderate corrosion environment is 0.05 mdd or more and less than 0.5 mdd, and a high corrosion environment is 0.5 mdd or more.

ここで、大気環境における飛来塩分量が０．０５ｍｄｄ未満の低腐食環境の場合は、関数Ａに含まれる年平均湿度の係数が正であり、関数Ｂに含まれる年平均風速の係数、飛来塩分量の係数、および、硫黄酸化物量の係数が負である。
大気環境における飛来塩分量が０．０５ｍｄｄ以上０．５ｍｄｄ未満の中腐食環境の場合は、関数Ａに含まれる年平均湿度の係数が負であり、関数Ｂに含まれる年平均風速の係数、飛来塩分量の係数、および、硫黄酸化物量の係数が正である。
大気環境における飛来塩分量が０．５ｍｄｄ以上の高腐食環境の場合は、関数Ａに含まれる年平均湿度の係数が負であり、関数Ｂに含まれる年平均風速の係数、および、硫黄酸化物量の係数が負であり、前記Ｂに含まれる飛来塩分量の係数が正である。 Here, in the case of a low-corrosion environment where the amount of flying salt in the atmospheric environment is less than 0.05 mdd, the coefficient of annual average humidity included in function A is positive, the coefficient of annual average wind speed included in function B, and flying salt The coefficient of quantity and the coefficient of sulfur oxide quantity are negative.
In the case of a moderately corrosive environment where the amount of salt in the air environment is 0.05 mdd or more and less than 0.5 mdd, the coefficient of annual average humidity included in function A is negative, the coefficient of annual average wind speed included in function B, The coefficient of salinity and the coefficient of sulfur oxide are positive.
In the case of a highly corrosive environment where the amount of incoming salt in the atmospheric environment is 0.5 mdd or more, the coefficient of annual average humidity included in function A is negative, the coefficient of annual average wind speed included in function B, and the amount of sulfur oxides Is a negative coefficient, and the coefficient of the amount of flying salt contained in B is positive.

なお、ここで規定したもの以外の環境因子の係数は、正でも負でもよいが、前記「環境因子の係数」で説明したとおりに設定するのが好ましい。
前記環境因子の係数の構築に基づき、腐食環境と環境因子の係数の関係をこのようにすることで、大気環境で使用される鋼材の経年変化による板厚変化量（腐食量）を、広範囲の腐食環境において、精度よく予測することができる。 The coefficients of environmental factors other than those specified here may be positive or negative, but are preferably set as described above in “Coefficients of environmental factors”.
Based on the construction of the environmental factor coefficient, the relationship between the corrosive environment and the environmental factor coefficient is made in this way. Predicts accurately in a corrosive environment.

≪鋼材の選定方法≫
鋼材の選定方法は、前記説明した本発明に係る鋼材の板厚変化量予測方法を用いて予測された鋼材板厚変化量に基づいて、前記大気環境での鋼材の使用可否を判断して、鋼材を選定する方法である。 ≪Method for selecting steel materials≫
The method for selecting a steel material is based on the steel plate thickness change amount predicted using the steel plate thickness change prediction method according to the present invention described above, and determines whether or not the steel material can be used in the atmospheric environment. This is a method of selecting steel materials.

前記したように、鋼材としては、腐食環境としてマイルドな山間部等で使用する場合では、ＪＩＳのＳＭ規格に代表される通常の溶接構造用鋼が選定され、海洋に近く腐食性の厳しい環境で使用する場合では、合金元素添加により耐食性を向上させた耐食鋼材（耐候性鋼）が選定される。また、裸仕様に加えて、場合によっては、さび安定化処理や重防食塗装等の表面処理を施して用いられる。 As described above, as steel materials, when used in mild mountainous areas as a corrosive environment, ordinary welded structural steels typified by JIS SM standards are selected. When used, a corrosion-resistant steel material (weather-resistant steel) whose corrosion resistance is improved by addition of alloy elements is selected. Further, in addition to the bare specification, in some cases, it is used after being subjected to surface treatment such as rust stabilization treatment or heavy anticorrosion coating.

そして、前記鋼材の板厚変化量予測方法を用いて予測された鋼材の板厚変化量に基づいて、初期コストのみでなく、構造物建設後の維持・管理費をも含めたライフサイクルコストの観点から、大気環境、例えば、環境がマイルドな低腐食環境、環境がやや厳しい中腐食環境、環境が厳しい高腐食環境でのこれらの鋼材の使用可否を判断する。この判断に基づき、種々の鋼材から、種々の大気環境での最適な鋼材（鋼種）を選定する。 Based on the steel plate thickness change amount predicted using the steel plate thickness change prediction method, not only the initial cost but also the life cycle cost including the maintenance and management costs after construction of the structure From the viewpoint, it is determined whether or not these steel materials can be used in an atmospheric environment, for example, a mildly corrosive environment where the environment is mild, a moderately corrosive environment where the environment is somewhat severe, or a highly corrosive environment where the environment is severe. Based on this judgment, an optimal steel material (steel type) in various atmospheric environments is selected from various steel materials.

例えば、マイルドな環境（飛来塩分量が０．０５ｍｄｄ未満）では、ＳＭＡ（ＪＩＳ耐候性鋼）を無塗装で使用することができる。また、厳しい環境での無塗装使用の可否判断は、例えば、「ある設置環境において、環境パラメータからＳＭＡのＡ値、Ｂ値を予測（実測）し、合金成分から求められる耐候性鋼金指標（非特許文献２に記載）の換算パラメータを用いて、適用鋼種のＡ値、Ｂ値を求めて、それらから計算される１００年後の板厚減少量が構造から許容される腐食量より小さい鋼種を使用できる。」という判断基準がある。なお、構造から許容される腐食量は、橋梁等の設計によって様々であり、例としては、５０年で板厚減少量が０．３ｍｍ未満、１００年で０．５ｍｍ未満等がある。 For example, in a mild environment (the amount of incoming salt is less than 0.05 mdd), SMA (JIS weathering steel) can be used without painting. In addition, for example, in a certain installation environment, whether or not unpainted can be used is determined by predicting (actually measuring) the A and B values of SMA from environmental parameters, and using a weathering steel index ( Using the conversion parameters described in Non-Patent Document 2, the A and B values of the applicable steel types are obtained, and the steel thickness reduction amount after 100 years calculated from them is smaller than the corrosion amount allowed from the structure. Can be used. ” The amount of corrosion allowed from the structure varies depending on the design of the bridge and the like, and examples include a reduction in thickness of less than 0.3 mm in 50 years and less than 0.5 mm in 100 years.

ここで、従来においては、ＳＭＡのＡ値、Ｂ値の予測精度が低いため、誤差が大きい場合があることから、腐食による問題が起こらないように安全係数を考え、基準を厳しく、例えば、１００年で０．５ｍｍ未満のものに対して、０．５ｍｍよりも大きく下回る鋼種でなければ、提案しないとしている。しかし、Ａ値、Ｂ値の予測精度が向上して、適用鋼種の腐食量が精緻に予測できるようになれば、その判断基準がより０．５ｍｍに近づき、これまで、過剰スペック（高合金による高耐食鋼種）を提案していた場所に、適正な合金添加量の鋼種を提案することが可能となる。
すなわち、橋梁等に使用する鋼種としては、耐食性が高いものほどよいが、耐食性が高いほど、コストが高くなる等、別の欠点も生じることとなる。しかし、腐食量を精緻に予測して、設計基準を確実にクリアでき、かつ他の欠点が少なくなるような鋼種を選定することができるようになる。 Here, since the accuracy of prediction of the A and B values of the SMA is low in the past, the error may be large. Therefore, a safety factor is considered so as not to cause a problem due to corrosion, and the standard is strict, for example, 100 If the steel grade is less than 0.5 mm, it is not proposed for those less than 0.5 mm per year. However, if the prediction accuracy of the A value and B value is improved and the corrosion amount of the applicable steel type can be accurately predicted, the judgment criteria will be closer to 0.5 mm. It is possible to propose a steel grade with an appropriate alloy addition amount at a place where a high corrosion resistance steel grade) has been proposed.
That is, as the steel type used for bridges and the like, the higher the corrosion resistance, the better. However, the higher the corrosion resistance, the higher the cost and the other disadvantages. However, it is possible to select a steel type that can accurately predict the amount of corrosion, reliably clear design criteria, and reduce other defects.

以上、本発明の最良の実施形態について説明したが、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲を逸脱しない範囲で変更することができる。
例えば、板厚変化量予測方法の対象となる鋼材として、前記記載のものに限らず、ステンレス鋼材、炭素鋼材、低合金鋼材、鉄鋼材等に適用してもよい。さらに、アルミニウム合金材やチタン合金材等の鋼材以外の金属材料に適用してもよい。 Although the best embodiment of the present invention has been described above, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be changed without departing from the scope of the present invention.
For example, the steel material to be subjected to the plate thickness change prediction method is not limited to the above-described one, but may be applied to stainless steel materials, carbon steel materials, low alloy steel materials, steel materials, and the like. Furthermore, you may apply to metal materials other than steel materials, such as an aluminum alloy material and a titanium alloy material.

次に、本発明に係る鋼材の板厚変化量予測方法および鋼材の選定方法について、実施例を挙げて具体的に説明する。 Next, a steel thickness change prediction method and a steel selection method according to the present invention will be specifically described with reference to examples.

まず、１０箇所の暴露地点（Ａ〜Ｊ）について、実際にＪＩＳ耐候性鋼を暴露して腐食量を測定したデータにより、式：Ｙ＝ＡＸ^Ｂ（Ｙ：鋼材の板厚変化量（ｍｍ）、Ｘ：経過年数）を近似し、地点ごとにＡ値、Ｂ値を求めた。なお、測定データとしては、「耐候性鋼材の橋梁への適用に関する共同研究報告書（XVIII）」（建設省土木研究所、（社）鋼材倶楽部、（社）日本橋梁建設協会、平成５年（１９９３年））に記載されたものを使用した。また、求めたＡ値、Ｂ値を、前記の式：Ｙ＝ＡＸ^Ｂに代入して、１００年後の板厚変化量（板厚減少量）の予測値を地点ごとに求めた。
各地点の環境因子と前記の結果とを表１に示す。 First, with respect to 10 exposure points (A to J), an equation: Y = AX ^B (Y: plate thickness change amount of steel (mm)) based on data obtained by actually exposing JIS weathering steel and measuring the corrosion amount , X: elapsed years) were approximated, and A value and B value were obtained for each point. The measurement data includes the “Joint Research Report on the Application of Weathering Steel to Bridges (XVIII)” (Ministry of Construction, Civil Engineering Research Institute, Steel Club, Japan Bridge Construction Association, 1993) (1993)) was used. Moreover, the obtained A value and B value were substituted into the above formula: Y = AX ^B, and the predicted value of the plate thickness change amount (plate thickness reduction amount) after 100 years was obtained for each point.
Table 1 shows the environmental factors at each point and the results.

なお、各地点の環境因子のうち、年平均気温、年平均湿度については、気象庁のウェブサイトに公開されている理科年表に記載されたものを使用した。年平均風速については、気象庁のウェブサイトに公開されている隣接地点のものを使用した。飛来塩分量については、「耐候性鋼橋梁の可能性と新しい技術」（社団法人日本鋼構造協会（２００６年））に記載されたものを使用した。硫黄酸化物量については、前記した「耐候性鋼材の橋梁への適用に関する共同研究報告書（XVIII）」に記載されたものを使用した。 Of the environmental factors at each site, the annual average temperature and annual average humidity described in the scientific chronology published on the website of the Japan Meteorological Agency were used. For the annual average wind speed, we used the wind speed at the neighboring sites published on the website of the Japan Meteorological Agency. As for the amount of incoming salt, the one described in “Possibility of weather-resistant steel bridge and new technology” (Japan Steel Structure Association (2006)) was used. As for the amount of sulfur oxide, the amount described in the above-mentioned “Joint Research Report on Application of Weathering Steel to Bridges (XVIII)” was used.

次に、実施例と、比較例のそれぞれにおけるＢ値誤差（％）と、板厚変化量の予測値の誤差（％）を求めた。具体的には以下のとおりである。
実施例については、前記説明した「板厚変化の予測」に示す関数Ａ、Ｂに、表１の各地点の環境因子を代入してＡ値、Ｂ値を求めるとともに、このＡ値、Ｂ値と、式：Ｙ＝ＡＸ^Ｂを用いて、１００年後の板厚変化量を推定した（実施例の方法で求めた予測値）。このとき、地点Ａ〜Ｄについては、前記説明した「板厚変化の予測」における「低腐食環境」の式を用い、地点Ｅ〜Ｈについては、「中腐食環境」の式を用い、地点Ｉ、Ｊについては、「高腐食環境」の式を用いた。そして、得られたＢ値（実施例の方法で求めたＢ値）が、前記の暴露試験から求められたＢ値（表１のＢ値）から、どの程度ずれているかを、下記の式により評価した。
Ｂ値誤差（％）＝｜（実施例の方法で求めたＢ値）−（暴露試験から求めたＢ値）｜÷（暴露試験から求めたＢ値）×１００ Next, the B value error (%) and the error (%) in the predicted value of the plate thickness change amount in each of the example and the comparative example were obtained. Specifically, it is as follows.
For the examples, the A and B values are obtained by substituting the environmental factors at each point in Table 1 into the functions A and B shown in the above-mentioned “prediction of plate thickness change”. And the thickness change amount after 100 years was estimated using the formula: Y = AX ^B (predicted value obtained by the method of the example). At this time, for the points A to D, the “low-corrosion environment” formula in the “prediction of plate thickness change” described above is used, and for the points E to H, the “medium-corrosion environment” formula is used. For J and J, the formula of “highly corrosive environment” was used. Then, how much the obtained B value (B value obtained by the method of the example) deviates from the B value obtained from the exposure test (B value in Table 1) by the following equation: evaluated.
B value error (%) = | (B value obtained by the method of the example) − (B value obtained from the exposure test) | ÷ (B value obtained from the exposure test) × 100

同様に、１００年後の板厚変化量について、前記の暴露試験から求められた１００年後の板厚変化量の予測値（表１の予測値）から、どの程度ずれているかを、下記の式により評価した。
板厚変化量の誤差（％）＝｜（実施例の方法で求めた予測値）−（暴露試験から求めた予測値）｜÷（暴露試験から求めた予測値）×１００ Similarly, with respect to the change in thickness after 100 years, the degree of deviation from the predicted value of the change in thickness after 100 years (predicted value in Table 1) obtained from the exposure test is as follows. It was evaluated by the formula.
Error in plate thickness change (%) = | (predicted value obtained by the method of the example) − (predicted value obtained from the exposure test) | ÷ (predicted value obtained from the exposure test) × 100

一方、比較例については、まず、Ａ値を、実施例と同様に、前記説明した「板厚変化の予測」に示す関数Ａを用いて算出した。そして、従来技術（特許文献２）のように、得られたＡ値から、以下の式を用いてＢ値を算出した。
Ａ値が０．０８３未満の時「Ｂ＝−４６１１．３×Ａ^３＋７６９．１９×Ａ^２−３２．４２１×Ａ＋１．０１０９」
Ａ値が０．０８３以上の時「Ｂ＝１」 On the other hand, for the comparative example, first, the A value was calculated using the function A shown in the above-described “prediction of plate thickness change” in the same manner as in the example. And like the prior art (patent document 2), B value was computed from the obtained A value using the following formula | equation.
When the A value is less than 0.083, “B = −4611.3 × A ³ + 769.19 × A ² −32.421 × A + 1.0109”
When A value is 0.083 or more, “B = 1”

そして、得られたＢ値が、前記の暴露試験から求められたＢ値から、どの程度ずれているかを実施例と同様にして評価した。
また、得られたＡ値、Ｂ値を用いて１００年後の板厚変化量を求め、前記の暴露試験から求められた１００年後の板厚変化量の予測値から、どの程度ずれているかを実施例と同様にして評価した。
これらの結果を表２に示す。 Then, how much the obtained B value deviates from the B value obtained from the above exposure test was evaluated in the same manner as in the example.
In addition, the change in thickness after 100 years is obtained using the obtained A value and B value, and how much is deviated from the predicted value of change in thickness after 100 years obtained from the exposure test. Were evaluated in the same manner as in the Examples.
These results are shown in Table 2.

表２に示すように、実施例では比較例に比べ、Ｂ値の誤差が改善され、その結果、１００年後の板厚変化量の予測誤差も改善されていることがわかる。このことから、本発明に係る鋼材の板厚変化量予測方法によれば、大気環境で使用される鋼材の経年変化による板厚変化量を、精度よく予測することができるといえる。
また、本発明に係る鋼材の選定方法によれば、種々の鋼材から、種々の大気環境での最適な鋼材（鋼種）を選定することができるといえる。 As shown in Table 2, it can be seen that the error in the B value was improved in the example as compared with the comparative example, and as a result, the prediction error in the plate thickness change amount after 100 years was also improved. From this, it can be said that the plate thickness change amount prediction method of the steel material according to the present invention can accurately predict the plate thickness change amount due to the secular change of the steel material used in the atmospheric environment.
Moreover, according to the method for selecting a steel material according to the present invention, it can be said that an optimal steel material (steel type) in various atmospheric environments can be selected from various steel materials.

以上、本発明に係る鋼材の板厚変化量予測方法および鋼材の選定方法について最良の実施の形態および実施例を示して詳細に説明したが、本発明の趣旨は前記した内容に限定されることなく、その権利範囲は特許請求の範囲の記載に基づいて広く解釈しなければならない。なお、本発明の内容は、前記した記載に基づいて広く改変・変更等することができることはいうまでもない。 As mentioned above, although the steel plate thickness change amount prediction method and the steel material selection method according to the present invention have been described in detail with reference to the best embodiment and examples, the gist of the present invention is limited to the contents described above. Rather, its scope of rights should be broadly construed based on the claims. Needless to say, the contents of the present invention can be widely modified and changed based on the above description.

ＪＩＳ耐候性鋼のＡ値とＢ値の関係を示すグラフである。It is a graph which shows the relationship between A value and B value of JIS weathering steel.

Claims

A method for predicting a change in thickness of a steel material for predicting a change in thickness of the steel material in an atmospheric environment,
As a plate thickness variation prediction formula, Y = AX ^B (Y: plate thickness variation of steel material, X: elapsed years)
Wherein A and B are each represented by a linear function of the environmental factors and parameters, and said A and B are each, independent function der is,
A and B each include, as environmental factors, annual average temperature, annual average humidity, annual average wind speed, incoming salt content, and sulfur oxide content,
The amount of incoming salt in the atmospheric environment is less than 0.05 mdd,
The coefficient of annual average humidity contained in A is positive,
A method for predicting a change in sheet thickness of a steel material, wherein the coefficient of annual average wind speed, the coefficient of incoming salt content, and the coefficient of sulfur oxide content contained in B are negative .

  A method for predicting a change in thickness of a steel material for predicting a change in thickness of the steel material in an atmospheric environment,
  As a formula for predicting the change in sheet thickness, Y = AX ^ＢB (However, Y: plate thickness variation of steel, X: elapsed years)
  The A and B are each represented by a linear function having an environmental factor as a parameter, and the A and B are independent functions, respectively.
  A and B each include, as environmental factors, annual average temperature, annual average humidity, annual average wind speed, incoming salt content, and sulfur oxide content,
  The amount of salt in the air environment is 0.05mdd or more and less than 0.5mdd,
  The coefficient of annual average humidity contained in A is negative,
  A method for predicting a change in sheet thickness of a steel material, wherein the coefficient of annual average wind speed, the coefficient of the amount of incoming salinity, and the coefficient of sulfur oxide content contained in B are positive.

  A method for predicting a change in thickness of a steel material for predicting a change in thickness of the steel material in an atmospheric environment,
  As a formula for predicting the change in sheet thickness, Y = AX ^ＢB (However, Y: plate thickness variation of steel, X: elapsed years)
  The A and B are each represented by a linear function having an environmental factor as a parameter, and the A and B are independent functions, respectively.
  A and B each include, as environmental factors, annual average temperature, annual average humidity, annual average wind speed, incoming salt content, and sulfur oxide content,
  The amount of incoming salt in the atmospheric environment is 0.5 mdd or more,
  The coefficient of annual average humidity contained in A is negative,
  The coefficient of annual average wind speed contained in B and the coefficient of sulfur oxide amount are negative, and the coefficient of flying salt content contained in B is positive. .

Whether or not the steel material can be used in an atmospheric environment is determined based on the steel sheet thickness change amount predicted using the steel thickness change prediction method according to any one of claims 1 to 3. A method for selecting a steel material.