Predicción de la velocidad de corrosión de aceros al carbono en condiciones atmosféricas mediante Redes Neuronales Artificiales
Herramienta diseñada por:
Nuñez Morales, Michelleᵃ; Domínguez Rodríguez, Gustavoᵃ;
Pech Pech, Ildefonso Estebanᵃ; May Tzuc, Oscar de Jesúsᵇ. ᵃ Universidad Autónoma de Campeche, Centro de Investigación en Corrosión, Campeche, México. ᵇ Universidad Autónoma de Campeche, Facultad de Ingeniería, Campeche, México.(al077821@uacam.mx)
Descargo de responsabilidad
Esta herramienta de predicción de velocidad de corrosión está desarrollada
con fines académicos y de investigación. Los resultados no deben utilizarse como criterio único para la toma de
decisiones técnicas, normativas o comerciales. Antes de utilizar la información para cualquier fin importante, los usuarios
deben evaluar cuidadosamente su precisión y obtener asesoramiento
profesional apropiado para cualquier uso particular.
LABORATORIO VIRTUAL DE CORROSIÓN IICYPREM
Predicción de Velocidad de Corrosión Atmosférica de Aceros al Carbón
Modelo basado en Red Neuronal Artificial (ANN)
Vcorr = ---
Fundamentos del Modelo ANN
Arquitectura: Red Neuronal Multicapa (MLP) 5–30–1
Variables de entrada:
Temperatura, Humedad Relativa, TOW, Cl⁻, SO₂
Base de datos:
635 experimentos atmosféricos
Método de validación:
División entrenamiento / validación / prueba
R² (test): 0.93
RMSE: 5.2 µm/año
MAE: 3.8 µm/año
Clasificación de corrosividad:
Basada en ISO 9223 (acero al carbono, primer año)
Versión del modelo: ANN-Corrosión-UACAM v1.0 (2026)
C1
C2
C3
C4
C5
C1: ≤ 1.3 µm/año — Muy Baja
C2: 1.3 – 25 µm/año — Baja
C3: 25 – 50 µm/año — Media
C4: 50 – 80 µm/año — Alta
C5: 80 – 200 µm/año — Muy Alta
Clasificación basada en ISO 9223:2012 para acero al carbono (primer año de exposición).
