深海资源的勘探与开发，离不开先进的深海装备。其中，装备运行系统中涂层的耐腐蚀、耐磨损是装备发展的关键问题之一。这类涂层，在深海环境下，受到“复杂”力学-电化学的耦合作用，通过数据驱动的表面失效分析以及表面结构优化，对于装备在深海等极端环境的服役稳定性具有重要意义。
      传统寿命预测方法面临小样本下过拟合与机理解释性差的挑战。本文基于电化学阻抗谱（EIS）数据进行深度挖掘，建立一套数据驱动的涂层寿命预测框架，以充分发挥机器学习从有限腐蚀数据中学习复杂失效规律的能力。通过引入浸泡时间、静水压力与低频阻抗作为特征参数，系统构建了集成机器学习模型，对不同静水压力下涂层的使役性能与服役寿命进行训练预测。结果表明，数据驱动方法能有效捕捉涂层失效过程的时序与压力依赖关系，准确预测其剩余寿命，为深海环境下涂层的可靠性评估提供了高效的数据分析手段，彰显了数据挖掘技术在表面工程寿命预测中的关键作用。
 

涂层,机器学习,寿命预测,电化学