基于磁巴克豪森效应的P92钢热老化状态检测.pdf

无损检测2023年第45卷第1 0 期322023远东无损检测新技术论坛论文精选DOI:10.11973/wsjc202310007基于磁巴克豪森效应的P92钢热老化状态检测曾晨明，丁同乐，刘向兵”，雷屹坤，陈怀东，王海涛（1 中广核检测技术有限公司，深圳51 8 0 31；2.南京航空航天大学自动化学院，南京2 1 0 0 1 6；3.苏州热工研究院，苏州2 1 50 0 4）摘要：针对火电厂锅炉和主蒸汽管道P92钢服役时的热老化状态检测，开发了基于MBN（磁巴克豪森噪声）效应的热老化检测仪器；对不同硬度P92钢进行MBN信号测量，选择了基于启发式硬阈值原则的小波包算法作为滤波算法；得到了MBN信号4种特征值与P92钢硬度值之间的关系；以硬度作为评价热老化状态的参数，对不同服役时长的P92钢试样进行MBN信号检测。试验结果表明，当服役时间小于30 0 0 0 h时，材料的硬度有小幅度的增大，当服役时间为30 0 0 0 70000h时，材料的硬度下降较快，并在服役时间达到7 0 0 0 0 h后，硬度下降趋于平缓，微观上表现为4种强化机制对于材料硬度的影响。关键词：磁巴克豪森效应；P92钢；热老化；特征值中图分类号：TG115.28文献标志码：A文章编号：1 0 0 0-6 6 56（2 0 2 3）1 0-0 0 32-0 5Thermal ageing detection of P92 steel based on the magnetic Barkhausen effectZENG Chenming,DING Tongle?,LIU Xiangbing,LEI Yikun,CHEN Huaidong,WANG Haitao?(1.CGN Inspection Technology Co.,Ltd.,Shenzhen 518031,China;2.School of Automation Engineering,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,China;3.Suzhou Nuclear Power Research Institute,Suzhou 215004,China)Abstract:Aiming at the detection of thermal aging state of P92 steel of boilers and main steam pipelines ofthermal power plants in service,a thermal aging detection instrument based on MBN effect was developed.TheMBN signals of P92 steel with different hardness were measured,and the wavelet packet algorithm based on theheuristic hard threshold principle was selected as the filtering algorithm.The relationships between the foureigenvalues of the MBN signals and the hardness values of P92 steel were obtained.Taking hardness as a parameterfor evaluating the thermal aging state,the MBN signals were detected on P92 steel specimens with different servicetime,and the results showed that when the service time was less than 30 000 hours,there was a small increase inthe hardness of the material,and the hardness of the material decreased faster when the service time was between30 000 and 70 000 hours,and tended to decrease to a After the service time reached 70 000 hours,the decrease ofhardness tended to level off,which was microscopially manifested as the influence of four strengtheningmechanisms on the hardness of the material.Key words:magnetic Barkhausen effect;P92 steel;thermal aging;eigenvalue收稿日期：2 0 2 3-0 7-1 8基金项目：广东省基础与应用基础研究重大项目（2 0 1 9 B0 30 30 2 0 1 1)作者简介：曾晨明（1 9 8 7 一），男，高级工程师，主要从事无损检测技术与装备研究工作通信作者：王海涛（1 9 6 8 一），男，教授，主要从事电磁、超声无损检测以及图像处理模式识别方向的研究工作，目前我国电力来源的重点仍是燃煤发电机组，而高强度的耐热钢能够为其安全运行提供保障P92钢是一种铁素体耐热钢，以其优异的高温性能被广泛应用于超超临界机组的锅炉和主蒸汽管道中 2 ，但由于其长期在高温、高压、强腐蚀环境下工作，材料内部会产生位错密度改变和金属元素析出等微观结构变化，称为钢的热老化现象，宏观表现为无损检测3基于磁巴克豪森效应的P92钢热老化状态检测曾晨明，等：材料硬度、屈服强度和冲击吸收功等力学性能变化 3，当材料的力学性能不能满足实际工作需求时，需要对其进行更换，否则就会引发安全事故。因此为确保火电厂安全有效地运行，需要对P92钢材料的热老化程度进行监测P92钢材料的无损检测方法主要有超声检测和磁巴克豪森噪声（MBN）检测。超声检测方法需要耦合剂且设备昂贵，不适用于P92钢热老化程度的检测。P92钢热老化的根本原因是位错密度变化和金属相析出等微观结构的改变 4-6 ，而MBN信号对此类缺陷敏感，可在保证材料完整性的同时进行检测，同时检测便捷，适用于现场和在线检测7-81试验与分析1.1试样制备与MBN信号测量试验对象为进口威曼高登P92耐热钢，该材料用于国内某电厂超超临界机组主蒸汽管道。为了方便后续对被测试件进行扫描电镜和电子背散射衍射分析技术的观测和研究，设计P92钢试件的尺寸为1 5mmX15mmX1mm(长宽高),所检测的P92钢试件分为两种，一种是已知硬度(HB)分别为1 6 5，1 7 5,1 8 5，2 0 5,2 1 5的试件，另一种是已知服役时间分别为0,31 0 4，4.9 1 0 4，5.6 1 0 4，7 104，9.31 0 4h 的试件，试件实物如图1 所示。图1P92钢试件实物基于MBN产生原理研制了一套P92钢热老化检测仪器，检测仪器的硬件框图如图2 所示。该仪器整体设计轻巧，并通过增加大容量的锂电池组进行供电，使检测仪器能够用于现场检测。MBN信号检测的缺点是信噪比低，虽然在获取MBN信号的过程中通过硬件高通滤波电路滤除了低频干扰成分，但硬件以及周围环境的干扰仍然会使得MBN信号信噪比降低。故为了提高信噪比，选用时、频域相结合进行信号分解的小波包算法以及可以对信号进行自适应分解的VMD算法来对MBN信号进行处理数字信号处理器功放模块(DSP)激励线圈数模转换IUSB存储(DAC)(SPD)磁轭、检测串行通信模数转换线圈接口显示屏(SCn)(ADC)屏蔽层被测试件信号调理电路放大电路滤波电路放大电路图2P92钢热老化检测仪器硬件框图1.2基于小波包分解算法的硬度测定试验应用小波包算法需选择合适的小波基函数 9 ，选用Dmey小波函数作为小波基函数，其具有良好的对称性和光滑性，可以进行快速离散小波变换 1 0 1，能够有效呈现MBN信号中的有用信息检测标准P92钢得到其MBN信号，其基于启发式阅值原则的硬值方法和软阅值方法 1 1 的降噪信号图像如图3所示。200150100500-50-100-150-20002004006008001000采样点(a）硬阅值降噪信号200150100Au/草500-50-100-150-20002004006008001000采样点（b）软阅值降噪信号图3MBN信号启发式阈值原则降噪信号图像采用启发式阈值原则的硬阈值、软阈值方法对硬度分别为1 6 5，1 7 5，1 8 5，2 0 5，2 1 5的P92钢试件进行基于MBN的检测，对检测结果进行量化，其能量比和均方根误差如表1 所示。从表1 可知，启发式硬阈值的方法对MBN信号进行降噪处理时的能量比大、均方根误差小，可以获得较好的滤波效果。2023年第45卷第1 0 期无损检测2023年第45卷第1 0 期34基于磁巴克豪森效应的P92钢热老化状态检测曾晨明，等：表1不同硬度P92钢的MBN信号小波包降噪后的能量比和均方根误差启发式硬阈值启发式软阅值硬度/HB均方根均方根能量比/dB能量比/dB误差/mV误差/mV1657.7550.515.3466.611756.9545.973.9379.271856.9739.863.8956.812056.6032.453.3747.082156.5831.373.2545.121.3基于VMD算法的硬度测定试验采用VMD算法对标准P92钢的MBN信号进行处理。按分解个数K值（分别为2 1 0）进行VMD分解。在试验中，可以通过在最佳临界K值和K一1 的分解层数分别进行信号比较，通过分析试验所需信号所处的频带和分解结果，筛选出最佳K值 1 2 。为了使包含MBN信号特征频带信息的分解信号充分显示，选择K值为4进行VMD分解。通过计算互相关系数和能量比，可以筛选出有效IMF分量，再使用有效IMF分量来进行MBN信号的重构。相关系数可表示为Cov(X,Y)C(1)VVar|X/Var|Y式中：X为IMF分量信号；Y为原始信号经过计算，MBN信号经过VMD分解后各分量的能量比和互相关系数C如表2 所示。从表2 可以看出，IMF3分量能量比和互相关系数都远大于其他分量，因此选择了信号的IMF3分量作为滤波处理后的信号表2原始信号与各个分量的能量比与相关系数项目IMF1IMF2IMF3IMF4能量比/dB0.050.089.590.15互相关系数0.100.140.950.18基于此处理过程采用VMD算法对硬度(HB)分别为1 6 5，1 7 5，1 8 5,2 0 5的P92钢试件的MBN检测信号进行处理，其能量比和均方根误差如表3所示。表3不同硬度P92钢MBN信号VMD分解结果硬度/HB能量比/dB均方根误差/mV1656.1860.831755.6948.721854.5652.972054.1743.892153.9540.13通过对比不同硬度P92钢的MBN检测信号经过小波包算法和VMD算法降噪处理得到的能量比与均方根误差两个参数的大小，发现基于启发式硬阈值原则的小波包算法降噪效果最优，因此使用此方法作为滤波算法。1.4硬度试验特征值提取结果分析提取滤波处理之后的MBN信号4种典型特征值，即均方根、峰峰值、半高宽和包络面积，不同特征值与P92钢硬度的关系曲线如图4所示。图4（a)，（b），（d)中均方根、峰峰值、包络面积随着硬度值的增大逐渐减小，且近似为线性关系，图4(c)中半高宽随着硬度值的增大逐渐增大，但硬度在大于1 7 5后，半高宽的增大明显变缓。此4种特征值的变化表明，随着P92钢材料硬度的增加，MBN信号逐渐变得“矮胖”,与文献 1 3 描述一致。2P92钢热老化规律试验对超超临界机组主蒸汽管道未服役P92钢样品以及服役时间分别为31 0 4，4.9 1 0 4，5.6 104,7104,9.3104h的P92钢试样分别进行了3次MBN检测，并对检测结果进行基于启发式硬阈值原则的小波包算法处理，绘制4种特征值与服役时间的关系曲线，其结果如图5所示。由从图5可知，当服役时间小于30 0 0 0 h时，均方根、峰峰值和包络面积均有小幅度的下降，半高宽呈小幅度的上升态势，表现为材料硬度小幅度的增加，在此阶段材料的性能有所提升；当服役时间为300007 0 0 0 0 h 时，均方根、峰峰值和包络面积均上升，半高宽下降，表现为材料的硬度逐渐减小，在这一阶段材料的性能下降较快；当服役时间大于70000h时，均方根、峰峰值和包络面积均上升缓慢，表现为材料硬度减小趋于平缓，在这一阶段，P92钢材料在长时间服役过程中热老化程度达到一定阈值，由老化带来的性能下降速率明显下降。P92耐热钢服役过程中发生的微观结构变化可以归结为4种强化机制所涉及的微观组织结构演变，在4种强化途径中，固溶强化效果有限。亚结构强化和位错强化起到降低硬度作用，而析出相强化起到增加硬度的作用1 1。析出相强化是指高温条件下析出的大量第二相会随着硬度条件的增加在尺寸、分布等方面发生变化，第二相颗粒在其周围产生应力场，阻碍位错的运动，从而提高材料的强度。对于亚结构强化,P92耐热钢中最主要的亚结构为马氏无损检测基于磁巴克豪森效应的P92钢热老化状态检测曾晨明，等：120300*110280100260Au/902408022070602005018040160165170175180185190195200205210215165170175180185190195200205210215硬度/HB硬度/HB(a)均方根值(b)峰峰值5014000r4913 0001200048()11000101119.000800070004360004250001655170175180185190195200205210215165170175180185190195200205210215硬度/HB硬度/HB(c)半高宽(d)包络面积图41MBN信号4种特征值与硬度值的关系曲线64195第一组数据62第一组拟合曲线190第二组数据60第二组拟合曲线88Au/185第三组数据第三组拟合曲线第一组数据180第一组拟合曲线第二组数据175第二组拟合曲线50第三组数据17048第三组拟合曲线4616501234567 8910012345678910服役时间/(X104h)服役时间/(X104 h)(a)均方根值(b)峰峰值49.307400第一组数据49.257 200第一组拟合曲线7000第二组数据()49.206.800第二组拟合曲线49.15第一组数据第三组数据第一组拟合曲线6600第三组拟合曲线49.10第二组数据640049.05第二组拟合曲线6200第三组数据49.00第三组拟合曲线6000580048.955600012 345678910012345678910服役时间/(1 0 4h)服役时间/(1 0 4 h)(c)半高宽(d)包络面积图5MBN信号4种特征值与服役时间的关系曲线体板条结构，服役时的强化效果主要靠板条来实现，板条宽度越小，数量越多，强化效果越好。对于位错强化，P92钢制备的回火过程中形成的位错网络结构是较为理想的位错低能组态，这种位错网络结构的存在，在稳定马氏体板条中的亚晶粒结构的同时，对提高P92钢的热强韧性和热稳定性具有重要的作用。使用SEM(扫描电子显微镜）对试样进行观察，发现当服役时间小于30 0 0 0 h时，析出相强化起到增加硬度的效果，使P92钢材料硬度相较于未服役2023年第45卷第1 0 期无损检测36（上接第31 页）基于磁巴克豪森效应的P92钢热老化状态检测曾晨明，等：状态时的硬度有小幅度增加，当析出相达到强化值的临界尺寸之后，由于析出相强化对材料硬度值的增加效果有限，材料的硬度值随着服役时间的增加逐渐降低，并在7 0 0 0 0 h之后，由于固溶强化、亚结构强化和位错强化相关的微观结构达到稳定值，材料硬度值的下降趋于平缓，3结语针对服役态P92钢的热老化状态检测，研制了P92钢热老化检测仪器并进行试验，试验结果表明该方法可以满足P92钢热老化的检测需求，并得出以下结论。（1）与VMD分解算法相比，小波包分解算法更加适合MBN信号的降噪处理。（2）随着材料硬度的增加，MBN信号的均方根值、峰峰值、包络面积减小，半高宽增大，表现为MBN信号变得“矮胖”。（3）当服役时间小于30 0 0 0 h时，材料的硬度有小幅度的增加，当服役时间为30 0 0 0 7 0 0 0 0 h时，材料的硬度下降较快，并在服役时间达到7 0 0 0 0 h后，硬度下降趋于平缓，微观上表现为4种强化机制对于材料硬度的影响。参考文献：1王树东，吕为智.深度调峰形势下燃煤机组的价值量化评估J动力工程学报，2 0 2 0，40（9）：7 0 1-7 0 6.2张健.能源革命背景下煤炭企业发展战略浅析 J.辽宁经济，2 0 1 9，42 9（1 2)：7 6-7 7.3杨宝磊，赵美兰，邱亮.压水堆一回路主管道热老化现象研究现状 J.大型铸锻件，2 0 2 3（2）：48-52.相控阵超声技术可实现对套管焊缝的声束覆盖，很好地解决了穿顶棚套管焊缝的检测难题，降低了安全风险，值得推广和应用，可为此类复杂焊缝提供借鉴。参考文献：1王志永，王强，李中伟，等.穿顶棚套管焊缝缺陷分析及处理 J.热加工工艺，2 0 1 2，41(1 7）：2 0 4-2 0 5.2宋逵，张洋，于达.在役螺栓的相控阵检测工艺.无2023年第45卷第1 0 期4PEREZ-BENITEZJA,CAPO-SANCHEZJ，ANGLADA-RIVERA J,et al.A model for theinfluence of microstructural defects on magneticBarkhausen noise in plain steels J.Journal ofmagnetism and magnetic materials,2005,288:433-442.5段鹏.超超临界机组耐热钢和高温合金的性能劣化研究 D.北京：华北电力大学（北京），2 0 2 1.6袁周，李建三，卫海童，等超超临界机组锅炉过热器用T92钢高温腐蚀试验 J.热力发电，2 0 1 7，46(11):80-84.7王嘉星，王海涛，刘向兵，等基于数字信号处理的核反应堆压力容器钢辐照脆化的巴克豪森噪声检测仪J.无损检测，2 0 2 0，42（7）：7 2-7 6.8王荣山，任爱，钱王洁，等.巴克豪森噪声在电站用铁磁材料疲劳寿命评估领域的研究现状 J.压力容器，2012,29(12):52-56.9梁茹，叶腾.基于小波变换的学前儿童注意力测试仪故障检测方法 J.自动化与仪器仪表，2 0 2 3(2）：7-1 1.10马栋梁，周涛，冯祥，等.超临界水自然循环流量信号降噪分析LJ.核动力工程，2 0 1 9，40（2）：1 55-1 6 0.11尹玉雪.基于小波包分析及神经网络的木材声学振动信号的研究 D.哈尔滨：东北林业大学，2 0 2 1.12雷春丽，曹鹏瑶，崔攀，等.样本熵和Vmd结合的轴承早期故障预测方法J.机械设计与制造，2 0 2 2（6）：300-304.13何存富，蔡燕超，刘秀成，等基于磁巴克豪森噪声的S136钢表面硬度定量预测模型对比 J.机械工程学报，2 0 1 9，55(1 8)：1 5-2 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