面向煤电机组延寿的高温部件寿命评估方法

浙江省能源业联合会 马建勋 浙江省电力锅炉压力容器检验所有限公司 周 桢 赵洲峰

杭州意能电力技术有限公司 张 宝 武汉大学动力与机械学院 宋 涛

1 引言

长期以来，火力发电一直是保障我国电力供应安全的主要来源，2022年我国火电发电量58058.7亿kWh，同比增长8.9%，占总发电量的比重有所下降，但是仍占68.03%，为国家经济快速发展做出了重要贡献。随着20世纪八九十年代兴建的一批燃煤电厂陆续达到设计寿命，在“双碳”战略的推进下，燃煤电厂机组的转型发展和延寿评估问题日趋紧迫，这些燃煤电厂机组的发展方向将对我国保障电力供应安全，顺利实现“碳达峰、碳中和”的目标产生重要影响[1]。

而火电机组延寿评估中的关键是机组核心构件高温承压部件的安全性评价，高温承压部件主要是锅炉水冷壁、高温过热器、高温再热器、省煤器以及炉外汽水管道，这些设备的事故约占全部锅炉事故的50%～70%，有的电厂甚至达到80%。通过对主要高温部件开展寿命管理、寿命评估，及时掌握关键部件的剩余寿命及安全服役条件，并根据监测情况适时开展检修，缩短检修周期、及时更换缺陷部件，能够消除安全隐患，现役大部分机组具备在设计寿命基础上延寿运行10～15年的能力[2]。

为了更好的服务煤电机组延寿，本文总结了几种主要的煤电机组高温部件寿命评估方法，通过对高温部件开展剩余寿命、服役安全性评估，结合寿命管理、监测高温部件的服役情况适时开展状态检修，为煤电机组延寿安全服役提供保障。

2 煤电机组高温部件主要材料

2.1 贝氏体耐热钢

煤电机组用贝氏体耐热钢主要是以12CrMo、12Cr2Mo和12CrlMoV代表的Cr-Mo及Cr-Mo-V系低合金耐热钢，一般服役于蒸汽参数545℃以下。贝氏体耐热钢具有良好的热强性和抗高温氧化性能，但是焊接性能较差[3]。

2.2 铁素体耐热钢

铁素体耐热钢具有高温性能良好、低成本、易加工等优点，长期以来作为燃煤电厂锅炉管道关键部件的首选材料而获得广泛应用[4]。铁素体耐热钢的发展一方面是逐渐提高Cr元素的成分来提升高温性能，另一方面是添加V、Nb、Mo、W、Co等合金元素使得材料的10万h蠕变断裂强度从35MPa逐步提高到60MPa、100MPa、180MPa。铁素体耐热钢主要是以T/P91、T/P92和T/P122为代表的9%～12%Cr耐热钢，但是9%～12%Cr铁素体耐热钢抗高温氧化性能不足，不能应用于超过650℃的机组。

2.3 奥氏体耐热钢

燃煤机组高温部件用奥氏体耐热钢主要是通过调整18Cr-8Ni型奥氏体不锈钢的化学成分来得到不同型号的奥氏体耐热钢，最初是通过添加Ti、Nb来提高钢的高温稳定性，在保持稳定性的前提下适当降低Ti和Nb来提高蠕变强度，然后添加Cu来提高沉淀强化效果，添加W来增加固溶强化效果。主要有TP304H、Super304H、TP347H、TP347HFG、TP310、HR3C以及镍基高温合金等。

3 煤电机组高温部件寿命评估方法

3.1 等温线外推法

等温线外推法是高温材料在一定温度下，根据金属蠕变断裂的基础理论，由较高应力下的短时试验数据外推较低应力下长时数据的一种安全性评价方法，其公式如下：

式中，τ为断裂时间，h；σ为应力，MPa；A、B为与试验温度和材料有关的参数。

将式（1）中两边分别取对数可得：

由此可知，在双对数坐标中，τ与σ为直线关系，由持久强度试验获得材料特性参数A和B，即可预测部件的理论寿命，进而评价材料的安全性。

李巨峰[5]等人对高温蒸汽发生器出口蒸汽接管管嘴用F91钢开展了总计50757台时的600℃高温持久性能试验。利用等温线法外推了105h、3×105h的高温持久强度极限，外推结果如图1所示，结果表明材料能满足设计规范要求。

3.2 Larson-Miller参数法（LM参数法）

LM参数法是基于提高试验温度来缩短试验时间，把时间-温度表示成一个互相补偿的参数，其公式如下：

式中，τr为断裂时间，h；T为试验温度，K；C为材料常数；P（σ）为应力的函数。

LM参数法在高于服役温度的条件下进行试验，材料应力曲线转折点会提前，因此只要将几个温度下的数据进行统计处理，就能把转折点包含进去，具有较高的准确度。将lgσ和T（C+lgτr）作图，即可外推剩余寿命，进行完全性评价。孙林根[6]等人利用Larson-Miller参数法对高温管道材料T/P91钢开展寿命评估。在两种LM参数法方程形式中，采用最佳常数C值进行T/P91钢持久强度计算，结果如图2所示，寿命评估结果如图3所示。结果表明，LM参数法的适用温度范围宽，外推结果可靠。

图2 最佳常数C的持久曲线

图3 寿命评估结果

但是LM参数法关键在于C值的确定，靠查表或者简单将C值确定为20都存在较大的偏差。戴长清[7]等人则通过数据统计和分析的方法给出了T91/P91、T92/P92、T122/P122钢的LM参数法最佳C值，其中T91/P91中C=30、T92/P92中C=38、T122/P122中C=27.5，这对于工程应用也具有较高的参考价值。

3.3 基于热力学的寿命评估方法

传统的利用蠕变曲线外推的方法普遍都不够准确，考虑到耐热钢的使用寿命和微观组织结构存在必然的联系，因此有学者提出了基于热力学的蠕变使用寿命预测方法，因为这些方法加入了微观组织结构变化的因素，所得结论更为精确。

Kyu Seop Park[8]等人利用基于热力学的Ω应变速率方法研究了T91钢600～650℃的寿命预测情况，结果如图4所示，结果表明考虑材料微观结构修正传统算法所得到的寿命评估方法预测结果更为精准。

图4 基于热力学方法的T91钢剩余使用寿命评价结果

3.4 基于超声波检测技术的寿命评估方法

超声波用于高温金属部件寿命评估有两个方案。一个是虽然金属蠕变初期，蠕变孔洞尺寸远小于超声波波长，超声波无法直接检测出蠕变损伤，但是超声波在蠕变损伤的材料中传播时，超声波的反射回波、声速、声衰减等都会发生变化，这些参数的变化可以表征材料的蠕变损伤程度，进而进行寿命的评估。另一个是高温金属在使用过程中会形成氧化膜，在高温部件运行的当量温度下精确测量氧化层厚度，进而实现预测高温部件剩余寿命的目标。

Chung-Seok Kim[8]利用非线性超声技术对12Cr 3.45W铁素体进行蠕变寿命进行评估，结果如图5所示，由图5可知，在蠕变第Ⅰ阶段，超声波非线性参数急剧下降，在蠕变第Ⅱ阶段和第Ⅲ阶段，超声波非线性参数呈现线性下降趋势，一直到试样断裂为止。在蠕变断裂后，由于材料内部出现了孔洞，非线性参数显著上升。借助此成果，构建非线性参数与蠕变曲线之间的联系，工程应用时测试对象的非线性参数即可知晓材料的蠕变状态，进而获得材料剩余使用寿命的结果。

图5 非线性参数和蠕变曲线的关系

张华恺[9]等人利用ODS2002超声波检测技术对544～589℃服役14万h的高温过热器和高温再热器用钢102进行基于氧化膜厚度的剩余使用寿命评估。结果对80根高温过热器管和204根高温再热器管给出了较为准确的剩余使用寿命范围。

3.5 基于机器学习的高温部件安全性评价方法

近年来，利用人工智能和大数据，基于机器学习已经成为材料研究的热点方向，此方法在材料使用安全性评估上也取得了一定的进展。机器学习的基本原理是，将材料服役环境因素作为输入，将服役性能（如蠕变速率、疲劳强度、蠕变寿命）作为目标量，建立机器学习模型，将大量的已知参数输入模型，完成机器自学习，选择BP神经网络算法对材料力学性能进行预测；如果将材料参数和环境因素作为输入建立机器学习模型，也可以设计出高性能材料。

Osman Mamun[10]等人基于机器学习，提出了针对9%～12%Cr铁素体不锈钢和奥氏体不锈钢的算法流程，基于GBDT算法的数据集进行蠕变断裂强度预测，如图6所示，同时基于通过Shapley值进行优化分析，该模型能够有效应用于预测9%～12%Cr铁素体不锈钢和奥氏体不锈钢的蠕变性能，进而分析剩余使用寿命。

图6 基于GBDT算法的蠕变断裂预测结果

4 总结和展望

目前，对于煤电机组高温部件用耐热钢的剩余使用寿命评估已经取得了很多研究成果，在工程应用上也成效显著能够比较准确地预测材料寿命。但是现行评估技术都是基于材料的实际特征信息来进行预测，比如材料的成分、力学性能、服役参数、试验参数等，并且试验工况与实际工况上存在差异，这其实无法真正实现对高温材料蠕变断裂走向的预测。同时，基于蠕变断裂理论、热力学或者机器学习等寿命评估方法需要大量的试验数据作为支撑，人力物力耗费较大。此外，现有寿命评估方法多数采用取样分析，无法实现实时在线的寿命评估，这不利于煤电机组延寿后的在线寿命管理。

因此，对于未来煤电机组高温部件寿命评估有两个发展方向：一是研究清楚高温材料蠕变—温度—时间之间的宏观、微观机理，建立更为精准的预测分析模型；二是利用计算机仿真技术对高温材料进行使用寿命评估、在线监测和寿命预测。相信通过大量的研究工作和不断地工程技术实践，煤电机组高温部件寿命评估一定能够真正实现。