拉线棒是拉线塔重要的组成部分,与拉线和拉线盘共同作用,支撑杆塔伫立在基础上。由于拉线棒长期埋于土壤中,容易发生腐蚀,造成有效截面积减小,对拉线塔的稳定运行产生严重的威胁。目前,若想了解拉线棒的腐蚀情况,只能进行开挖检测,该方法不仅耗时费力,且效率低下。因此,如果在不开挖的情况下,就能准确掌握拉线棒的腐蚀状况,进行预测判定,并采取相应的保护措施,对拉线塔的安全、稳定运行具有重要的指导意义和实际价值。本文对拉线塔所处区域土壤进行采样,测量土壤中相关影响因素的腐蚀数据,利用灰色关联度分析法研究影响因素与拉线棒腐蚀深度之间的关联程度。计算结果得出,土壤的p H值、F^-浓度、Cl^-浓度、NO₃^-浓度、含水量、电阻率、氧化还原电位等7种因素与拉线棒腐蚀之间存在较强的相关性,证明在拉线棒的腐蚀研究中应该考虑这7种因素的影响。为对拉线棒的腐蚀情况进行预测,利用粒子群算法优化最小二乘支持向量机中两个关键参数,利用灰色关联度权重对腐蚀数据进行处理,建立了考虑灰色关联度权重的PSO-LSSVM（Particle Swarm Optimization-Least Squares Support Vector Machine）拉线棒腐蚀预测模型,并利用测量数据对模型精度进行检验。由计算结果可知,与LSSVM预测模型相比,PSO-LSSVM模型预测集的精度提高了35.71%;考虑灰色关联度权重后的PSO-LSSVM模型预测集的精度进一步提高了20%,证明PSO-LSSVM适合应用于拉线棒腐蚀预测,考虑灰色关联度权重后的模型预测精度更高。由于灰色关联度分析法主要研究7种因素与拉线棒腐蚀深度之间的关联程度,无法对土壤本身潜在的腐蚀信息进行解释。为确定土壤的腐蚀性质及拉线棒的腐蚀类型,并制定有效的防腐措施,运用因子分析法对影响因素数据进行处理,将原始变量综合为四个主要公共因子,最大程度保留了土壤腐蚀的全部信息。由分析结果可知,四个公共因子均反映了土壤的电化学性质,即该地区拉线棒主要受电化学腐蚀的影响。利用聚乙烯吡络烷酮对石墨烯的分散性进行改性,制备了不同质量分数的改性石墨烯/水性环氧树脂防腐涂料。通过电化学交流阻抗对涂层的耐腐蚀性进行研究,实验结果表明,涂层的保护性能随着石墨烯的添加量先增大后减小,当石墨烯的添加量为2%wt时,涂层的保护性能最好,此时涂层的硬度值最佳,适量的石墨烯添加量有利于提高涂料的防腐效果。