第一篇：影響大學生學習成績 因素優秀論文申請

大學生學習成績影響因素的實證分析

專業年級：信息與計算科學09-1班

學生姓名：李媛媛

指導教師： 張慶豐

職

稱：講師

摘要：大學承擔著科學研究、培養人才和服務社會的重要使命，而為社會培養優秀人才是大學最根本的使命。學習成績是對大學生是否掌握相應科學知識的評價，同時也在一定程度上影響其學業、求職和就業，也反映出大學生對學習、知識的態度甚至整體素質的高低。非智力因素是大學生全面發展的主導，是影響大學生成績的主要因素。本文在問卷調查的基礎上，分析了非智力因素對大學生學習成績的影響，采用方差分析法，因子分析法和主成分分析法，利用SPSS軟件對調查數據進行統計分析，從而找出影響學生學習成績的主要原因，對如何提高大學生學習成績提出了有效的建議，也為進一步的教育改革提供了一定的理論依據。

關鍵詞：非智力因素 學習成績 方差分析 因子分析 主成分分析

一、本課題研究的目的和意義

在高校中，學習成績量化指標在考查學生中所占比重最大，如評定優秀畢業生，評定獎學金，評定文明大學生以及向用人單位推薦優秀畢業生等。當今社會，隨著高校的擴招，越來越多的大學生不得不參與到殘酷激烈的競爭中。在人才市場人滿為患時，許多用人單位紛紛提高了自己的招聘要求，在許多在大學期間成績不是很好的同學被用人單位拒絕的情況下，為了提高就業機會，一份漂亮出眾的成績就顯得尤為重要了。對大學生的學習成績進行分析已成為高校中的熱門話題，學習成績的好壞不僅直接影響大學生能否完成學業，而且對今后的求職和職業選擇都有著重要的影響，如何改善如今大學生普遍成績不太好的現狀，則需要對這一系列影響大學生學習成績的因素進行分析，從而找出影響大學生成績的主要因素，這對如何提高大學生學習成績提出了有效的建議，對大學生的管理與成才起著重要的作用。

二、設計方法（設計思想或、設計方案論證、研究方法等）

（一）研究方法

1、文獻法

通過對教育學、教育心理學等相關資料的收集整理，分析大學生學習狀況的理論研究和實證研究，為問卷調查的設計做必要的準備。

2、問卷調查法

在文獻分析的基礎上采用問卷調查形式。對所調查的內容做了歸納和總結，反復修改完善，設計了一份“關于影響大學生成績的主要因素調查問卷”進行調查。

（二）技術路線

1、查找相關文獻，確定論文框架。

2、進行問卷調查，收集分析數據資料，分析影響大學生成績的主要因素。

3、從非智力因素入手，綜合分析結果,提出提高大學生成績的對策。

4、大學生成績的影響因素種類多樣，結構復雜，難以完全用定量方法或簡單歸結而進行優化分析與評價，需采用方差分析法，因子分析法和主成分分析法，利用SPSS軟件對調查數據進行統計分析。

三、主要設計參數

四、設計要點及特點（或設計內容、研究內容等）

高校是教學和科研的重要基地，也是培養人才的重要場所。大學生活作為同學們從學校步入社會的過渡階段，學習成績依然是同學們關注的主要問題，學業成績是對學生進行測評的主要指標，對個體的發展具有重要意義。因此，有關學業成績的研究引起了教育界的重視。影響學業成績的因素一直是人們關注和研究的重要問題。在實際的教學過程中，影響學生成績的因素是多方面的。比如學生學習的興趣、學習積極性、性別、家庭因素、高考成績和生活娛樂因素等影響學生的成績。這些因素有的對成績影響大，有的對成績影響小，究竟哪些因素的影響是顯著的，哪些因素的影響是不顯著的呢？針對這些問題，本文通過對我院大

一、大二和大三136名大學生進行抽樣問卷調查，以他們的最重要的基礎課成績——數學和英語成績為例，考察影響大學生學習成績的主要因素，包括學生性別、父母受教育程度、家庭收入、父母影響度、籍貫、學習氣氛等客觀因素，學習興趣、學習時間、上網時間、出勤率、自覺看書等主觀因素，還有高考成績。根據搜集的數據，運用方差分析法、因子分析法和主成分分析法,經SPSS軟件的計算，分析影響學生學習成績的因素。

五、結論

在性別因素對大學生學習成績影響的分析中，結果表明，性別因素對大學生的數學成績并無顯著性影響，而對大學英語成績有顯著性影響；在大學生成績的年級差異進行單因素方差分析中，結果表明，三個年級的學生成績有顯著性的差異；在歷史因素對大學生學習成績的相關分析中，結果顯示，高考成績與英語成績相關性顯著，與大學數學成績相關性不高；在影響數學成績的多因素回歸分析中，結果表明，學習時間、自覺看書和專業興趣度都會促進學習成績的提高，而上網時間卻給學習帶來負效應；在大學生綜合影響因素的分析中，結果表明，影響學習成績的首要因素是學習環境和學習積極性(專業興趣度、學習氛圍），其次是家庭因素（父母的文化程度）,生活費用、父母月收入、父母影響、出勤率、學習時間、自覺看書、上網時間各個因素都依次有不同程度的影響。

六、主要參考文獻

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Empirical Analysis of Factors Affecting Academic

Performance in University Abstract: University undertakes the important mission of scientific research, cultivating talents and serving the society, and cultivating the excellent talents for the society is the fundamental mission of university.Academic record is the evaluation of whether college students to master relevant scientific knowledge.At the same time, to a certain extent, it affects their school work, job hunting and employment.It also reflects the college students' attitude towards learning, knowledge and overall quality of high and low.Non-intelligence factor is the all-round development of college students, and it is the main factors affecting college grades.On the basis of questionnaire survey, this paper analyses the influence of non-intelligence factors on college students' academic performance, using analysis of variance, factor analysis and principal component analysis.For the survey data ,we use SPPS software to conduct statistical analysis.Thus find the main reasons affecting students' learning achievement , putting forward effective suggestions on how to improve college students learning and also providing a certain theoretical basis for further education reform.Keywords: non-intelligence factor;academic record;variance analysis;factor analysis;principal component analysis

第二篇：影響學習成績最大的因素是什么？

情商對學習成績的影響究竟有多大？

文：葉樹林

大家有沒有想過，為什么學生A可以上北大，而學生B只能上三本？難道是因為學生A比學生B聰明？還是學生A掌握的知識點比學生B掌握得多？其實都不是，因為我們都知道絕大部分學生的智力并沒有本質的區別。而經歷高中三年的學習，學生掌握的知識點也沒有本質的差別。那么最終影響學生高考成績的又是什么呢？

高考應試專家管衛東這樣描述高考：高考＝知識點+思維+情商。這條公式表明高考作為選拔類考試，它考查的不僅僅是考生對知識點的掌握程度，更重要的是考生的思維能力及情商，尤其是后者，更是重中之重。情商占據著高考的70%!高考就像是砌模型。知識點就是模型的小部件；思維就是如何把小部件組合起來的思想過程；而情商就是影響砌模型的內在因素，如外界太吵導致你靜不下心控制自己的手指做一些細微的動作，或者是覺得自己做不好這樣技術活而導致還沒開始就放棄。由此可知，情商才是最終的決定因素，無論你已經準備好此模型的所有部件或是已經知道如何砌，但只要你的情商沒到位，那么結果都是可想已知。高考同樣如此，上面已經提到，經歷高中三年學習的學生該學習的知識都已經學習過，也就是高考所需的部件已準備好，但此時學生缺的正是思維能力及情商能力。

同時，情商不但影響著學生考場的臨場發揮，也影響學生平時學習的效果。大大小小的考試、家長及老師的關心、距離高考的日子越來越近等諸多因素，無時無刻地影響著學生，就好像是幾面無形的壓力墻逐漸壓著學生，讓學生透不過氣。如此多的壓力鞭策著學生學習，但是學習因為心理焦急而無論如何努力都不見效果。越是沒有效果對學生的壓力就越大，學生的焦急情緒就越強，如此下去就形成了一個惡性循環。這樣的學習怎么會有效果呢？

綜上所述，要想取得好成績，除了知識點打扎實，思維能力到位之外，更重要的擁有一個成熟的心理，也就是上面提到的情商。而且不單單是在考場上注重心理成熟，在平時學習生活中也需注重心理成熟。

第三篇：影響初中生學習成績的非智力因素

影響學習成績的非智力因素

（劉艷江蘇省泰州市孔橋中學225321）

學習是一個漫長而復雜的過程。學習成績的高低，不僅取決于學生的注意力、觀察力、記憶力、思維力和想象力等智力因素，也取決于興趣、情感、意志和性格等非智力因素的積極參與。這兩者對于優秀成績的獲取都是不可缺少的。案例中這位學生智力并沒有問題，導致他成績退步的原因應該是非智力因素。

非智力因素是指智力因素之外參與并影響學習活動的個性心理因素，它主要通過對心理過程產生起動、導向、維持與強化作用而影響學生學習成績。根據非智力因素對心理活動的調節范圍以及對學習活動直接作用的程度，可將非智力因素劃分三個不同層次：第一層次，指學生的理想、信念、世界觀。它屬于高層次水平，對學習具有廣泛的制約作用，對學習活動具有持久影響；第二層次，主要是指個性心理品質，如需要、興趣、動機、意志、情緒情感、性格與氣質等，這些屬于中間層次。它們對學習活動起著直接的影響；第三層次，指學生的自制力、頑強性、榮譽感、學習熱情、求知欲望和成就動機等等，它們是與學習活動有直接聯系的非智力因素，對學習產生具體的影響。這些因素充滿活力，對學習的作用十分明顯。

因此，要改善“小升初”學生的學習成績，重點是激發孩子學習動機，培養學習自律性，逐步引導其將聰明才智運用到學習中來。

另外，在引導和激發的過程里，還應注意處于青春期學生思維變化與心理成長。一般來說，在這階段，學生思維變化上的特點是：形式邏輯思維逐漸發展并趨向成熟的同時，辯證邏輯思維出現、形成和較快發展且逐漸占優；思維的創造性和批判性日益明顯，但片面性和表面性依然存在。在心理上，其自我意識高漲，反抗心理普遍存在，情緒表現矛盾性突出。所以，家長和老師應了解并結合上述思維和心理特點，合理制訂學習計劃與目標，盡量采取積極鼓勵與正向評價的方法，避免學生產生逆反心理。

附：（作者姓名：劉艷；單位：江蘇省泰州市孔橋中學；郵編：225321；聯系方法：***；E-mail:suanbao@yeah.net）

第四篇：對高等數學課學習成績影響因素的統計分析

對高等數學課學習成績影響因素的統計分析

摘 要：本文調查了我校3個學院9個班級共371名學生，利用t檢驗、方差分析等方法和SPSS17.0軟件，分析了性別、高考分數、生源和專業對高等數學學習成績的影響，在此基礎上，對如何提高學生學習成績提出了一些建議。

關鍵詞：高等數學；學習成績；t檢驗；方差分析

中圖分類號：G642 文獻標識碼：B 文章編號：1002-7661（2015）16-003-01

一、問題背景和文獻綜述

高等數學課是理工專業學生必修的基礎課程之一，是學習專業基礎課、專業課的基礎，但由于各種原因的客觀存在，例如高校擴大招生，生源質量下降，學生學習興趣不高、學習態度消極，學生管理難度加大等，包括高等數學在內的基礎課程學習狀態越來越差。解決該問題的關鍵在于，對大學生學習現狀的準確把握，包括學生學習興趣、聽課狀況、學習目標、學習計劃、學習習慣、學習時間以及學習的主動性、自覺性等方面，只有準確掌握上述細節信息，才能有針對性的提出對策，相關研究整理如下：

舒蘇（2011）認為學習目的不明確，學習方式轉變認識不足等是影響大學生學習高等數學的原因，并據此提出了一些提高學習高等數學效率的對策。袁芳（2011）對理工科大學生高等數學學習困難的成因解釋為：學生數學認知結構缺陷、心理表象錯誤、知識聯系錯誤、思維定勢負面影響、認知水平限制以及元認知能力缺陷等。鄭艷玲（2010）以濟南大學文科專業100名學生和86名理科學生為研究對象，通過調查問卷，結合訪談、觀察和比較等方法，對高校文科學生數學學習過程中的非智力因素進行了調查研究，并認為數學學習態度不明確，學習興趣、學習動機不高是學習困難的主要原因。徐勇、黃思翔（1997）認為高校新生入學后會存在各種不適，并以某學院59名新生高等數學學習情況為研究樣本，主要結論在于，入學數學成績與高等數學學習相關不顯著，但學習適應性存在性別差異，女生能夠較快適應高校學習。上述研究從教學過程的特定環節出發，分析了可能影響學生學習成績的因素，參考上述研究，本文對我校學生高等數學學習成績的影響因素進行了一些分析，并相應的提出了一些建議。

二、樣本選擇和數據分析

此次共統計了3個學院9個班級共378名同學的性別、高考分數、生源所在地以及高等數學A2期末考試分數幾個指標，其中3名同學生源所在地不清楚，4名同學缺考，剔除后樣本量為371個，并利用SPSS17.0軟件進行相關數據分析，相關結果如下。

1、性別與學習成績

所統計學生中男、女生分別為245和126個，平均成績分別為65.2367和74.8524，差異較大，t檢驗結果也顯示平均成績顯著不同（顯著性水平0.05和0.01）。同時，方差是否相等的檢驗顯示男女生之間存在差異，女生間成績較平均，男生成績離散程度較大。

2、專業（學院）與學習成績

所統計3個學院的學生數分別為75、114和182個，平均成績分別為62.09、70.61和69.80分，以學院作為因素的單因素方差分析結果顯示，不同學院的學生成績有顯著差異（顯著性水平0.05）。不同學院學生成績的方差間無顯著差異。

3、高考成績與學習成績

所統計371個學生高考成績與高等數學成績之間的相關系數為0.1026，考慮到不同省份的高考試卷難易程度、總分不同，又計算了吉林省內同學（共213名，占所統計同學的57.41%）的高考成績與高等數學成績之間的相關系數，為0.1071。由于其余各省的同學數均較少，無統計意義，所以未計算。從上述計算結果上看，高考成績與大學學習成績之間的相關程度不高。

4、生源與學習成績

所統計371個學生中，東北三省共228名學生為第一組，山東、江蘇、天津、江西等省共45名學生為第二組，海南、云南、貴州、新疆、內蒙等省（自治區）共19名學生為第三組，按照不同組別，分析其對學生成績的影響。第一、二、三組的成績分別為66.56、77.44和55.68分，成績差異較大，方差分析結果也顯示，不同組別的學生成績有顯著差異（顯著性水平0.05），也就是說，生源所在地對學生成績具有顯著影響。而且，分數較高組成績的方差也較小，但在統計上無顯著差異。

三、主要結論和相關建議

本文分析結果顯示，學生入學成績與高等數學學習成績之間關聯程度不大；女生成績顯著高于男生；不同專業、生源所在地學生的學習成績具有顯著差異。

女生較男生適應性更強，所以我們認為，讓學生更快適應大學學習生活，完成從高中較大壓力下、被督促的被動學習，向學習動機明確、較少督促下的主動學習轉變，是提高學生學習成績的關鍵因素。同時，專業和生源對學習成績具有顯著影響，說明良好的學風是提高學習成績的關鍵因素，大到學校、學院，小到班級、宿舍，都要建立好的學習風氣，高考成績反倒影響不大。

參考文獻：

[1] 舒蘇.大學生學習高等數學的影響因素及對策[J].江蘇教育學院學報（自然科學），2011，27（6），29-30.[2] 袁芳.理工科大學生高等數學學習困難成因及教學對策[J].菏澤學院學報，2011，33（2），132-135.[3] 鄭艷玲.影響高校文科學生數學學習的非智力因素的調查[J].高等函授學報（自然科學版），2010，23（3），52-54，64.[4] 徐勇，黃思翔.高校新生高等數學學習情況初探[J].廣東教育學院學報，1997，（2），74-79.

第五篇：申請優秀論文

鑄鐵和20號鋼在撫順東露天礦區飽和土壤溶液中腐蝕行為研究

高嘉汐

（機械工程學院 材料成型及控制工程0701班）

摘要：本研究采用埋片和電化學實驗研究了鑄鐵和20號鋼在撫順東露天礦飽和土壤溶液中的腐蝕行為。研究獲得以下結論：通過埋片法試驗可知，20號鋼的年腐蝕速率為0.0388mm/a，鑄鐵的年腐蝕速率為0.0287mm/a，20號鋼的腐蝕速率為鑄鐵的1.35倍。電化學實驗表明，在礦質土壤中鑄鐵的電荷轉移電阻很高，最大阻值達108100Ω·cm2，20號鋼的電荷轉移電阻較低，最大阻值為4381Ω·cm2，鑄鐵比20號鋼更耐蝕。

關鍵詞：礦質土壤，埋片腐蝕，電化學測試，土壤腐蝕 1前言

隨著工業發展，地下設施越來越多，常用結構材料的土壤腐蝕越來越受到關注。土壤腐蝕研究中礦區土壤對地下設施的腐蝕與人身安全和生產安全密切相關。越來越頻繁的礦難帶給我們更沉重的思考。

礦區土壤中的礦物質可分為原生礦物和次生礦物。原生礦物主要包括硅酸鹽礦物，氧化物類礦物，硫化物好磷酸鹽類礦物。次生礦物主要包括各種簡單鹽類，次生氧化物和鋁硅酸鹽類礦物等。其特點與有機土壤相似，由此推斷金屬在礦質地區土壤中的腐蝕會比在其他土壤中的腐蝕要更加嚴重[1-2]。球墨鑄鐵是20世紀五十年代發展起來的一種高強度鑄鐵材料，其綜合性能接近于鋼，性能優異[3]；20鋼的是指含碳量為0.2%的低碳鋼[4]，這兩種材質土壤腐蝕的研究較多[5-7]，但在礦區土壤中耐蝕性能如何具有研究的必要，對該地區地下構件的選材具有一定的參考價值。

本研究以常用的20號鋼和鑄鐵為研究對象，研究其在東露天礦土壤中的腐蝕行為和規律。在撫順東露天礦區土壤中進行埋片腐蝕和電化學實驗。對比研究鑄鐵和20號鋼在該土壤環境中的腐蝕行為，期望明確鑄鐵和20號鋼在礦質土壤中的腐蝕行為和規律。2研究方法

2.1實驗儀器與藥品

器材：電化學測試設備(PARSTAT 2273)，賽多利斯天平，佳能數碼照相機，超聲波清洗器、電吹風機，水磨砂紙，鑷子，若干燒杯(250ml)，石墨電極，標準分樣篩(0.4mm)，導線若干，醫用膠帶。

藥品：飽和KCl溶液，HCl，六次甲基四胺，去離子水，環氧樹脂，乙二胺。2.2 埋片試驗

埋片試驗主要有四個步驟：試樣制備、配制土壤溶液、埋片兩周、稱量并計算腐蝕速率。

將實驗室內的管型鑄鐵和20鋼板按照需要的尺寸切割(25mm×50mm×2.5mm)成試樣。對試樣表面進行前清理，用100、200、500、800#砂紙依次打磨。除去試片表明鐵銹及氧化膜，使試樣露出金屬光澤，打磨過后再用去離子水清洗。清洗后用吹風機烘干并記錄每塊試樣的尺寸和重量。

將現場取來的土進行烘干，烘干后研磨，再用40目篩子篩土，使土壤成分粒徑達到均勻。將篩好的土與水在燒杯中混合，配制成粘稠狀飽和土壤溶液。

將20號鋼試樣和鑄鐵試樣分別放在兩個燒杯中的飽和土壤溶液中。試樣在燒杯中腐蝕兩周后取出，觀察腐蝕形貌并用除銹液(500ml水、500mlHCl、3.5g六次甲基四胺)超聲清洗試樣3min，稱量后計算腐蝕失重，計算腐蝕速率。2.3 電化學試驗

電化學試驗主要三個步驟：制作試樣、配置土壤溶液和電化學腐蝕試驗。

將PVC管子用鋸條鋸成15mm寬的小段，豎直放置在桌上用透明膠帶固定好。把10mm× 10mm的20#鋼和鑄鐵試樣與電線釬焊到一起，再將試塊分別放置在管子截面中心，用配制好的樹脂溶液(環氧樹脂與乙二胺的質量比為100:8)倒入管中，等待其冷卻。經過12小時的冷卻，將試樣取下，完成制備。其中方形金屬為實驗金屬，如圖2.1所示（該照片試樣未經打磨）。

圖2.1左側為20號鋼試樣，右側為鑄鐵試樣

將烘干、研磨，篩好后的土壤在燒杯中與水混合，使溶液呈現粘稠狀。完成飽和溶液的制備。將試樣、鹽橋（其中是飽和的KCl溶液）、石墨電極用醫用膠帶固定在實驗板上，然后輕放入配制好的飽和土壤溶液中。

電化學實驗采用的PARSTAT2273電化學綜合測試系統，采用三電極體系，以飽和甘汞電極作為參比電極，石墨作為對電極（尺寸為20×20mm2），試樣作為工作電極。分別對20號鋼和鑄 2

鐵進行開路電位、阻抗譜測試、極化曲線測試。每個試樣的浸泡實驗周期為7天，浸泡1小時后開始測試開路電位，阻抗譜和極化曲線，而后每隔24小時進行阻抗譜測試，浸泡168小時后再做一次極化曲線。3 結果與討論

3.1 20號鋼與鑄鐵埋片腐蝕結果與分析 3.1.1 埋片前后形貌觀察

金屬試樣經過兩周的腐蝕在形貌上發生明顯變化。圖3.1為20號鋼和鑄鐵埋片實驗前試樣的形貌，圖3.2為20號鋼和鑄鐵通埋片兩周后試樣經過除銹液清洗后的形貌。通過對比圖3.1和3.2可以看出在埋片實驗前兩金屬試樣表面充滿金屬光澤，表面也沒有發生腐蝕和蝕坑。但經過兩周的埋片腐蝕20號鋼試樣和鑄鐵試樣表面不僅銹跡斑斑，失去了金屬光澤，而且在表面還有大量的腐蝕產物。20號鋼表面為黑色和褐色銹斑；鑄鐵表面為黃褐色銹斑。由兩種材質腐蝕前后的形貌發現在礦質土壤中鑄鐵和20號鋼均發生明顯腐蝕，對比發現20號鋼腐蝕的更為嚴重，腐蝕產物更多。將20好鋼試樣和鑄鐵試樣埋片腐蝕前后數據列于表3.1中。

圖3.1 埋片實驗前試樣的形貌

左圖為20號鋼；右圖為鑄鐵

圖3.2 埋片兩周后試樣經過除銹液清洗后的形貌

左圖為20號鋼，右圖為鑄鐵

3.1.2 腐蝕速率計算

將試樣表面的腐蝕產物清除后，稱量失重量。這樣利用失重法計算腐蝕速率。結果見表3.1。3

通過計算可知，20號鋼的腐蝕速率為鑄鐵的1.35倍，實驗結果與形貌對比結果保持一致。

表3.1 20號鋼試樣和鑄鐵試樣埋片失重及年腐蝕速率

試樣 實驗前重量g 試驗后重量g 失重g 體積m2 腐蝕速率g/m2×h 年腐蝕率mm/a 20號鋼 鑄鐵 27.5446 49.2640

27.5000 49.1958

0.0446 0.0682

0.02632745 0.00374144

0.0345 0.0255

0.0388 0.0287 3.2 20號鋼與鑄鐵電化學實驗結果與分析 3.2.1 電化學阻抗譜分析

對20號鋼和鑄鐵在礦質地區土壤環境中進行電化學阻抗譜測試，連續七天的電化學阻抗圖譜如圖3.3所示。

圖3.3 20號鋼試樣和鑄鐵浸泡7天電化學阻抗譜圖

左圖為20號鋼 右圖為鑄鐵

由圖可見：兩試樣的阻抗譜均表現為單一的容抗弧。20號鋼阻抗譜第一天弧半徑最小，隨浸泡時間延長，試樣的容抗弧半徑先增大后減小，其中第三天弧半徑最大，此后弧逐漸開始減小，第六天，第七天弧半徑又開始增大，呈現波動性變化。鑄鐵阻抗譜第一天弧半徑最小，隨浸泡時間延長，試樣的容抗弧半徑線性增大，直至第七天弧半徑最大。

采用ZsimpWin軟件采用R(QR)等效電路對上述電化學阻抗譜進行數據擬合，其中Rs為溶液電阻、Rct為電荷轉移電阻，Q為常相位角元件，擬合后的Rct列入表3.2中。根據表3.2可知，20號鋼的電荷轉移電阻Rct的峰值在第三天為4381Ω·cm2,，而鑄鐵的電荷轉移電阻Rct的峰值在第七天為108100Ω·cm2。鑄鐵的電化學阻抗譜擬合值Rct要遠大于20號鋼的電化學阻抗譜擬合值Rct。說明在

礦質土壤環境中20號鋼雖然形成銹層，但是該銹層不穩定極易發生溶解，并沒有起到耐蝕作用。而鑄鐵試樣在礦質土壤環境中電荷轉移電阻不僅大且穩定增加，對基體起到較好的保護作用，耐蝕性很好。所以在礦質土壤環境中鑄鐵的耐蝕性要好于20號鋼。

表3.2 20號鋼試樣和鑄鐵試樣等效電路圖處理出Rct數據

(Ω·cm2)

20號鋼 鑄鐵 第一天 1832 1227

第二天 3643 2930

第三天 4381 6866

第四天 4226 30080

第五天 3612 46280

第六天 3815 84590

第七天 3935 108100 3.2.2 動電位極化曲線分析

本文使用動電位極化測試技術在礦質地區土壤環境中對20號鋼試樣和鑄鐵進行了耐蝕性能檢測。20號鋼試樣和鑄鐵試樣實驗開始與結束兩次的極化曲線如圖3.4所示。

圖3.4 20號鋼試樣浸泡1小時和浸泡7天的極化曲線

表3.3 20號鋼試樣和鑄鐵試樣自腐蝕電位、自腐蝕電流密度和年腐蝕速率 參數 時間 ia(uA/cm2)E(V)年腐蝕率(mm/a)

1小時 4.883-0.771

0.0478 20號鋼

七天 4.101-0.815

1小時 7.502-0.773

0.0450 鑄鐵

七天 3.841-0.814 對鑄鐵和20號鋼前后兩次極化曲線采用powersuit軟件獲得各曲線的自腐蝕電位及自腐蝕電流密度如表3.3所示，計算出的年腐蝕速率列于表3.3中。由圖表可知，浸泡7天后20號鋼和鑄鐵的自腐蝕電位下降，曲線下移，說明浸泡七天后材料發生腐蝕，浸泡168小時后20號鋼的年

腐蝕速率為0.0478 mm/a，鑄鐵的年腐蝕速率為0.0450 mm/a，相比而言鑄鐵更加耐蝕。

4結論

通過本次研究獲得以下結論：

（1）通過埋片法試驗，20號鋼的年腐蝕速率為0.0388mm/a，鑄鐵的年腐蝕速率為0.0287mm/a，20號鋼的腐蝕速率為鑄鐵的1.35倍，比較年腐蝕速率，可知在礦質土壤環境中，鑄鐵比20號鋼更耐蝕。

（2）電化學實驗表明，在礦質土壤中鑄鐵的電荷轉移電阻很高，最大阻值達108100Ω·cm2，20號鋼的電荷轉移電阻較低，最大阻值為4381Ω·cm2，鑄鐵比20號鋼更耐蝕。

參考文獻

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Fushun east Open-pit mine Abstract: In this article corrosion behavior of cast and 20# steel was investigated using embedment and electrochemical method in the saturated soil solution of Fushun East Open-pit mine.It was demonstrated that the annual corrosion rate of cast(0.0388 mm/a)is 1.35 times that of 20# steel(0.0287mm/a)by the embedment experiment.The electrochemical experiments show that the Charge-transfer resistance of cast(108100Ω·cm2)is higher than that of the 20# steel(4381Ω·cm2)in the 6

mineral soil.The above results demostrate that the corrosion resistance of cast is better than 20# steel in the mineral soil.Keywords: Mineral soil, Embedment Corrosion, Electrochemical test, Soil corrosion