面向煤電機組延壽的高溫部件壽命評估方法

浙江省能源業聯合會 馬建勛 浙江省電力鍋爐壓力容器檢驗所有限公司 周 楨 趙洲峰

杭州意能電力技術有限公司 張 寶 武漢大學動力與機械學院 宋 濤

1 引言

長期以來，火力發電一直是保障我國電力供應安全的主要來源，2022年我國火電發電量58058.7億kWh，同比增長8.9%，占總發電量的比重有所下降，但是仍占68.03%，為國家經濟快速發展做出了重要貢獻。隨著20世紀八九十年代興建的一批燃煤電廠陸續達到設計壽命，在“雙碳”戰略的推進下，燃煤電廠機組的轉型發展和延壽評估問題日趨緊迫，這些燃煤電廠機組的發展方向將對我國保障電力供應安全，順利實現“碳達峰、碳中和”的目標產生重要影響[1]。

而火電機組延壽評估中的關鍵是機組核心構件高溫承壓部件的安全性評價，高溫承壓部件主要是鍋爐水冷壁、高溫過熱器、高溫再熱器、省煤器以及爐外汽水管道，這些設備的事故約占全部鍋爐事故的50%～70%，有的電廠甚至達到80%。通過對主要高溫部件開展壽命管理、壽命評估，及時掌握關鍵部件的剩余壽命及安全服役條件，并根據監測情況適時開展檢修，縮短檢修周期、及時更換缺陷部件，能夠消除安全隱患，現役大部分機組具備在設計壽命基礎上延壽運行10～15年的能力[2]。

為了更好的服務煤電機組延壽，本文總結了幾種主要的煤電機組高溫部件壽命評估方法，通過對高溫部件開展剩余壽命、服役安全性評估，結合壽命管理、監測高溫部件的服役情況適時開展狀態檢修，為煤電機組延壽安全服役提供保障。

2 煤電機組高溫部件主要材料

2.1 貝氏體耐熱鋼

煤電機組用貝氏體耐熱鋼主要是以12CrMo、12Cr2Mo和12CrlMoV代表的Cr-Mo及Cr-Mo-V系低合金耐熱鋼，一般服役于蒸汽參數545℃以下。貝氏體耐熱鋼具有良好的熱強性和抗高溫氧化性能，但是焊接性能較差[3]。

2.2 鐵素體耐熱鋼

鐵素體耐熱鋼具有高溫性能良好、低成本、易加工等優點，長期以來作為燃煤電廠鍋爐管道關鍵部件的首選材料而獲得廣泛應用[4]。鐵素體耐熱鋼的發展一方面是逐漸提高Cr元素的成分來提升高溫性能，另一方面是添加V、Nb、Mo、W、Co等合金元素使得材料的10萬h蠕變斷裂強度從35MPa逐步提高到60MPa、100MPa、180MPa。鐵素體耐熱鋼主要是以T/P91、T/P92和T/P122為代表的9%～12%Cr耐熱鋼，但是9%～12%Cr鐵素體耐熱鋼抗高溫氧化性能不足，不能應用于超過650℃的機組。

2.3 奧氏體耐熱鋼

燃煤機組高溫部件用奧氏體耐熱鋼主要是通過調整18Cr-8Ni型奧氏體不銹鋼的化學成分來得到不同型號的奧氏體耐熱鋼，最初是通過添加Ti、Nb來提高鋼的高溫穩定性，在保持穩定性的前提下適當降低Ti和Nb來提高蠕變強度，然后添加Cu來提高沉淀強化效果，添加W來增加固溶強化效果。主要有TP304H、Super304H、TP347H、TP347HFG、TP310、HR3C以及鎳基高溫合金等。

3 煤電機組高溫部件壽命評估方法

3.1 等溫線外推法

等溫線外推法是高溫材料在一定溫度下，根據金屬蠕變斷裂的基礎理論，由較高應力下的短時試驗數據外推較低應力下長時數據的一種安全性評價方法，其公式如下：

式中，τ為斷裂時間，h；σ為應力，MPa；A、B為與試驗溫度和材料有關的參數。

將式（1）中兩邊分別取對數可得：

由此可知，在雙對數坐標中，τ與σ為直線關系，由持久強度試驗獲得材料特性參數A和B，即可預測部件的理論壽命，進而評價材料的安全性。

李巨峰[5]等人對高溫蒸汽發生器出口蒸汽接管管嘴用F91鋼開展了總計50757臺時的600℃高溫持久性能試驗。利用等溫線法外推了105h、3×105h的高溫持久強度極限，外推結果如圖1所示，結果表明材料能滿足設計規范要求。

3.2 Larson-Miller參數法（LM參數法）

LM參數法是基于提高試驗溫度來縮短試驗時間，把時間-溫度表示成一個互相補償的參數，其公式如下：

式中，τr為斷裂時間，h；T為試驗溫度，K；C為材料常數；P（σ）為應力的函數。

LM參數法在高于服役溫度的條件下進行試驗，材料應力曲線轉折點會提前，因此只要將幾個溫度下的數據進行統計處理，就能把轉折點包含進去，具有較高的準確度。將lgσ和T（C+lgτr）作圖，即可外推剩余壽命，進行完全性評價。孫林根[6]等人利用Larson-Miller參數法對高溫管道材料T/P91鋼開展壽命評估。在兩種LM參數法方程形式中，采用最佳常數C值進行T/P91鋼持久強度計算，結果如圖2所示，壽命評估結果如圖3所示。結果表明，LM參數法的適用溫度范圍寬，外推結果可靠。

圖2 最佳常數C的持久曲線

圖3 壽命評估結果

但是LM參數法關鍵在于C值的確定，靠查表或者簡單將C值確定為20都存在較大的偏差。戴長清[7]等人則通過數據統計和分析的方法給出了T91/P91、T92/P92、T122/P122鋼的LM參數法最佳C值，其中T91/P91中C=30、T92/P92中C=38、T122/P122中C=27.5，這對于工程應用也具有較高的參考價值。

3.3 基于熱力學的壽命評估方法

傳統的利用蠕變曲線外推的方法普遍都不夠準確，考慮到耐熱鋼的使用壽命和微觀組織結構存在必然的聯系，因此有學者提出了基于熱力學的蠕變使用壽命預測方法，因為這些方法加入了微觀組織結構變化的因素，所得結論更為精確。

Kyu Seop Park[8]等人利用基于熱力學的Ω應變速率方法研究了T91鋼600～650℃的壽命預測情況，結果如圖4所示，結果表明考慮材料微觀結構修正傳統算法所得到的壽命評估方法預測結果更為精準。

圖4 基于熱力學方法的T91鋼剩余使用壽命評價結果

3.4 基于超聲波檢測技術的壽命評估方法

超聲波用于高溫金屬部件壽命評估有兩個方案。一個是雖然金屬蠕變初期，蠕變孔洞尺寸遠小于超聲波波長，超聲波無法直接檢測出蠕變損傷，但是超聲波在蠕變損傷的材料中傳播時，超聲波的反射回波、聲速、聲衰減等都會發生變化，這些參數的變化可以表征材料的蠕變損傷程度，進而進行壽命的評估。另一個是高溫金屬在使用過程中會形成氧化膜，在高溫部件運行的當量溫度下精確測量氧化層厚度，進而實現預測高溫部件剩余壽命的目標。

Chung-Seok Kim[8]利用非線性超聲技術對12Cr 3.45W鐵素體進行蠕變壽命進行評估，結果如圖5所示，由圖5可知，在蠕變第Ⅰ階段，超聲波非線性參數急劇下降，在蠕變第Ⅱ階段和第Ⅲ階段，超聲波非線性參數呈現線性下降趨勢，一直到試樣斷裂為止。在蠕變斷裂后，由于材料內部出現了孔洞，非線性參數顯著上升。借助此成果，構建非線性參數與蠕變曲線之間的聯系，工程應用時測試對象的非線性參數即可知曉材料的蠕變狀態，進而獲得材料剩余使用壽命的結果。

圖5 非線性參數和蠕變曲線的關系

張華愷[9]等人利用ODS2002超聲波檢測技術對544～589℃服役14萬h的高溫過熱器和高溫再熱器用鋼102進行基于氧化膜厚度的剩余使用壽命評估。結果對80根高溫過熱器管和204根高溫再熱器管給出了較為準確的剩余使用壽命范圍。

3.5 基于機器學習的高溫部件安全性評價方法

近年來，利用人工智能和大數據，基于機器學習已經成為材料研究的熱點方向，此方法在材料使用安全性評估上也取得了一定的進展。機器學習的基本原理是，將材料服役環境因素作為輸入，將服役性能（如蠕變速率、疲勞強度、蠕變壽命）作為目標量，建立機器學習模型，將大量的已知參數輸入模型，完成機器自學習，選擇BP神經網絡算法對材料力學性能進行預測；如果將材料參數和環境因素作為輸入建立機器學習模型，也可以設計出高性能材料。

Osman Mamun[10]等人基于機器學習，提出了針對9%～12%Cr鐵素體不銹鋼和奧氏體不銹鋼的算法流程，基于GBDT算法的數據集進行蠕變斷裂強度預測，如圖6所示，同時基于通過Shapley值進行優化分析，該模型能夠有效應用于預測9%～12%Cr鐵素體不銹鋼和奧氏體不銹鋼的蠕變性能，進而分析剩余使用壽命。

圖6 基于GBDT算法的蠕變斷裂預測結果

4 總結和展望

目前，對于煤電機組高溫部件用耐熱鋼的剩余使用壽命評估已經取得了很多研究成果，在工程應用上也成效顯著能夠比較準確地預測材料壽命。但是現行評估技術都是基于材料的實際特征信息來進行預測，比如材料的成分、力學性能、服役參數、試驗參數等，并且試驗工況與實際工況上存在差異，這其實無法真正實現對高溫材料蠕變斷裂走向的預測。同時，基于蠕變斷裂理論、熱力學或者機器學習等壽命評估方法需要大量的試驗數據作為支撐，人力物力耗費較大。此外，現有壽命評估方法多數采用取樣分析，無法實現實時在線的壽命評估，這不利于煤電機組延壽后的在線壽命管理。

因此，對于未來煤電機組高溫部件壽命評估有兩個發展方向：一是研究清楚高溫材料蠕變—溫度—時間之間的宏觀、微觀機理，建立更為精準的預測分析模型；二是利用計算機仿真技術對高溫材料進行使用壽命評估、在線監測和壽命預測。相信通過大量的研究工作和不斷地工程技術實踐，煤電機組高溫部件壽命評估一定能夠真正實現。