脆化30Cr2MoV汽轮机转子钢化学腐蚀行为的研究
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摘要
本文对当前汽轮机转子钢热脆性非破坏性检测方法的原理及其特点进行了分析，提出了采用化学腐蚀法无损检测转子钢热脆性的方案。利用实验室冶炼的30Cr2MoV转子钢材料，通过进行力学试验、金相分析试验和化学腐蚀试验，根据得到的试验数据建立了精度较高的预测转子钢热脆性的模型。在不同侵蚀条件下对30Cr2MoV汽轮机转子钢进行侵蚀，最终找到了一种既能够最大限度的侵蚀30Cr2MoV汽轮机转子钢晶界又不腐蚀到晶粒的蚀刻工艺。采用多元线性回归法建立了材料韧脆转变温度(FATT_(50))的预测模型，拟合误差和预测误差均在在±7℃以内。该项研究的成果可应用于所有以Cr-Mo-V钢制造的汽轮机部件的热脆化检测、安全性评估和寿命预测等，为汽轮机的运行、检修和寿命管理以及机组报废决策提供定量依据，提高设备的检修质量、寿命管理和机组报废决策的科学水平。
The principle and character of the nondestructive test method for steam turbine rotor steel was reviewed. A kind of nondestructive test method based on chemical etch technique was proposed. The test of mechanical properties, metallography analysis and chemical etch was carried out on lab-charged 30Cr2MoV rotor steels, and then a predicting model for detecting nondestructively the fracture appearance transition temperature (FATT50) of the steels was constructed. Under different condition to etch 30Cr2MoV, the essay find the maximum etch to 30Cr2MoV, and at the same time not to the crystal. The models for predicted temper embrittlement of rotor steels were obtained by multiple linear regression. The result showed that the prediction error of the models obtained by multiple linear regression and genetic programming was within the scatter of ±7℃. The result could be used as the bases in the management work of turbine, including overhaul, life-forecast and abandon.
The principle and character of the nondestructive test method for steam turbine rotor steel was reviewed. A kind of nondestructive test method based on chemical etch technique was proposed. The test of mechanical properties, metallography analysis and chemical etch was carried out on lab-charged 30Cr2MoV rotor steels, and then a predicting model for detecting nondestructively the fracture appearance transition temperature (FATT50) of the steels was constructed. Under different condition to etch 30Cr2MoV, the essay find the maximum etch to 30Cr2MoV, and at the same time not to the crystal. The models for predicted temper embrittlement of rotor steels were obtained by multiple linear regression. The result showed that the prediction error of the models obtained by multiple linear regression and genetic programming was within the scatter of ±7℃. The result could be used as the bases in the management work of turbine, including overhaul, life-forecast and abandon.
引文
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