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P92鋼及其焊接接頭的蠕變-疲勞壽命預測

2022-01-05 13:35:40宋宇軒秦富饒高增梁
壓力容器 2021年11期
關鍵詞:延性修正壽命

宋宇軒,余 婷,秦富饒,高增梁,2

(1.浙江工業(yè)大學 化工機械設計研究所,杭州 310014;2.過程裝備及其再制造教育部工程研究中心,杭州 310014)

0 引言

超超臨界發(fā)電機組主蒸汽管道等高溫部件長期服役于連續(xù)調峰和頻繁開停車的工況,承受著高溫疲勞、蠕變與蠕變-疲勞交互作用的損傷[1]。高溫高壓等嚴苛的服役環(huán)境造成許多未預期的過早失效,特別是焊接接頭結構,其熱影響區(qū)在服役過程中的過早開裂導致壓力容器損壞的案例時有發(fā)生[2-3]。高溫蠕變-疲勞損傷歷程中,焊接接頭微觀組織結構不連續(xù)性所造成的復雜斷裂機制,嚴重制約壓力容器結構完整性評估的發(fā)展。目前,國內高校和科研院所,如華東理工大學[4]、天津大學[5]、南京工業(yè)大學[6]、浙江工業(yè)大學[7]、合肥通用機械研究院有限公司[8]等也相繼開展相關高溫服役材料與焊接接頭的壽命評估與結構完整性研究。

P92鋼是目前世界各國大力發(fā)展的一種適用于超超臨界發(fā)電機組主蒸汽管道的新型馬氏體鋼,該鋼憑借其優(yōu)異的高溫力學性能還廣泛應用于其他高溫管道和設備。P92 鋼主要組織為回火馬氏體,具有較高的位錯密度[9-10],還受到固溶強化[10]、晶界強化與析出物強化[10-14]等強化機制的影響,具備優(yōu)異的高溫強度、抗蠕變性能、抗腐蝕性和抗氧化能力。P92鋼的微觀組織結構由原奧氏體晶粒、馬氏體塊、馬氏體束、馬氏體板條、位錯以及細小的碳化物(M6C23)組成的多尺度結構[15-17]。目前,國內外已有許多學者研究了高溫下Cr-Mo鋼的蠕變-疲勞壽命預測模型。紀冬梅等[18]對P91鋼的蠕變-疲勞壽命進行預測,發(fā)現(xiàn)修正的延性耗竭模型較為適用于P91鋼的蠕變-疲勞壽命預測,而現(xiàn)有國際標準中ASME Ⅲ-NH卷采用的時間分數(shù)法和RCC-MR規(guī)范采用的延性耗竭法雖然都屬于典型的線性損傷累積法,但對于P91鋼,利用ASME規(guī)范預測的壽命偏保守,利用RCC-MR規(guī)范預測的壽命則高于試驗值。WANG等[19-20]對應變能密度模型進行修正,獲得更適合P92鋼蠕變-疲勞壽命預測的修正模型,其預測結果的準確度要高于傳統(tǒng)的蠕變-疲勞壽命預測模型,然而,修正的應變能密度模型還未在Cr-Mo鋼焊接接頭的蠕變-疲勞壽命預測研究中應用,并且在應變能密度壽命預測模型中采用不同的應力松弛擬合方程,會對預測精度產生重要影響。目前使用較多的應力松弛擬合方法有Gittus應力松弛模型[21]、Feltham應力松弛模型[22]以及Jeong應力松弛模型[23]。這些研究主要集中在P91鋼和P92鋼母材上,對焊接接頭的研究相對較少。

本文針對P92鋼及其焊接接頭,開展650 ℃下不同保載時間的蠕變-疲勞試驗,通過3種應力松弛擬合模型(Gittus,F(xiàn)eltham,Jeong模型)對特征蠕變-疲勞中的應力松弛進行擬合,并基于不同的擬合結果,分別采用兩種修正的應變能密度壽命預測模型進行預測,分析比較其對P92鋼及其焊接接頭壽命預測精度,研究結果對高溫壓力容器焊接接頭的蠕變-疲勞壽命評估與結構完整性研究具有借鑒意義。

1 材料及試驗方案

1.1 材料與焊接工藝

試驗所用的P92鋼與焊接接頭試樣均取自直徑、厚度和長度分別為840,80,600 mm的國產商用P92鋼管(帶有環(huán)焊縫)。鋼管的焊接方式為埋弧自動焊(SAW)與鎢極惰性氣體保護焊(GTAW)。焊后在760 ℃下熱處理2 h,并在空氣中自然冷卻,隨后進行無損檢測,確保焊接接頭能滿足相應的工業(yè)要求。P92鋼和焊材的化學成分如表1所示,焊接接頭母材區(qū)(BM)、焊縫區(qū)(WM)和熱影響區(qū)中的粗晶區(qū)(CGHAZ)與細晶區(qū)(FGHAZ)的微觀組織形貌如圖1所示。

表1 P92鋼和焊材的化學成分

圖1 P92鋼焊接接頭各微區(qū)的微觀形貌

1.2 試樣與試驗參數(shù)

焊接接頭試樣的取樣位置與結構尺寸如圖2所示。蠕變-疲勞試驗在RPL100型電子蠕變-疲勞試驗機進行,如圖3所示。應變幅0.2%,應變速率0.001 s-1,試樣變形監(jiān)測采用的引伸計為3448型高溫動態(tài)引伸計,標距段為25 mm。試驗溫度650 ℃,試驗實時溫度由綁在試樣上、中、下部的S形熱電偶測量。P92鋼與焊接接頭試樣均采用峰值拉伸保載,保載時間為30,120,300,600,900 s。

圖2 P92鋼焊接接頭試樣的取樣位置及結構尺寸

圖3 RPL100蠕變-疲勞試驗機

2 應力松弛擬合方法與壽命預測模型

2.1 應力松弛擬合方法

本研究主要采用的應力松弛擬合方法有Gittus 應力松弛模型[21]、Feltham應力松弛模型[22]以及Jeong應力松弛模型[23]。

(1)Gittus應力松弛公式[21]。

(1)

式中,σG為采用Gittus應力松弛模型擬合的應力;σ0為保持期開始時的應力;t為保載時間;Ω,θ為擬合Gittus應力松弛公式所需的參數(shù)。

保載期間的應力松弛速率為:

(2)

(2)FELTHAM[22]提出的應力松弛模型。

σF=σ0[1-Aln(Bt+1)]

(3)

式中,σF為采用Feltham應力松弛模型擬合的應力;A,B為蠕變變形常數(shù),通過擬合得到。

保載期間的應力松弛速率計算如下:

(4)

(3)JEONG等[23]也提出了一種應力松弛擬合方法,該方法考慮塑性應變范圍以及保載時間的影響,其松弛應力的計算公式如下:

σJ=σ0-(A′-lgΔεp+B′)lg(1+t)

(5)

式中,σJ為采用Jeong應力松弛模型擬合的應力;A′,B′為常數(shù),由材料性能確定;Δεp為50%壽命的塑性應變范圍。

(6)

2.2 蠕變-疲勞壽命預測模型

本文主要采用損傷線性累積法來預測P92鋼及其焊接接頭的蠕變-疲勞壽命,采用的模型主要為時間分數(shù)模型、延性耗竭模型以及兩種應變能密度耗竭模型。

(1)時間分數(shù)模型。

(7)

式中,th為保載時間;tR為根據(jù)一定溫度和應力確定的蠕變斷裂時間。

(2)延性耗竭模型。

(8)

需要注意的是,本文沒有明確區(qū)分塑性變形和蠕變變形,而是統(tǒng)一將它們視為非彈性應變。在該模型中,應力松弛行為也是通過Feltham應力松弛公式擬合得到。

(3)修正的應變能密度耗竭模型。

(9)

(10)

(11)

由于在蠕變-疲勞試驗中引入保載時間會使斷裂模式由穿晶型向混合型(跨+沿晶型)轉變,因此在計算失效應變能密度和蠕變損傷時,應考慮孔洞的力學擴展。在修正的應變能密度耗竭模型中,考慮到臨界極限應力以及平均應力效應,在給定瞬時非彈性應變能密度耗散速率與溫度條件下,用于機械空腔生長的失效應變能密度與瞬時非彈性應變能耗散速率之間的冪律關系為:

(12)

式中,B1,n1為與溫度無關的擬合常數(shù);Q為激活能;R為通用氣體常數(shù)。

(13)

所以在恒定溫度下,根據(jù)修正應變能密度耗竭法的蠕變-疲勞預測壽命為:

(14)

(15)

(16)

(17)

(18)

(19)

(20)

3 試驗結果分析與討論

3.1 應力松弛擬合方法

P92鋼及其焊接接頭是一種循環(huán)軟化材料,其循環(huán)軟化過程主要分為3個階段:快速軟化階段、穩(wěn)態(tài)軟化階段和斷裂階段。由于斷裂階段的材料已經出現(xiàn)裂紋,實際已無法使用,因此為提高評估的保守性,將第二階段峰值拉伸應力軟化10%后的循環(huán)次數(shù)作為P92鋼及其焊接接頭的理論循環(huán)壽命。P92鋼及其焊接接頭的蠕變-疲勞理論循環(huán)壽命如表2所示??梢钥闯?,P92鋼母材的循環(huán)壽命隨著保載時間的增加而縮短;而焊接接頭的循環(huán)壽命則隨著保載時間的增加先增長、再縮短,其轉變點出現(xiàn)在保載時間為120 s的蠕變-疲勞試驗中。

表2 采用延性耗竭模型的壽命預測結果

根據(jù)文獻[19-20],應變能密度模型需要擬合材料在50%循環(huán)壽命時的應力松弛行為。表3,4 分別列出P92鋼母材和焊接接頭基于不同應力松弛公式的擬合數(shù)據(jù)。圖4,5分別示出不同保載時間下,P92鋼母材和焊接接頭基于不同應力松弛公式的擬合曲線,可以看出,擬合結果與試驗數(shù)據(jù)吻合較好。由公式(1)(3)(5)可知,Gittus和Feltham應力松弛模型中的應力松弛行為與保載時間相關,而Jeong應力松弛模型認為,應力松弛行為與塑性應變范圍和應變保持時間有關。從圖4,5中可以看出,采用Jeong應力松弛模型得到的應力松弛量最大,采用Feltham應力松弛模型得到的應力松弛量最小。應力松弛量與蠕變損傷密切相關,應力松弛量高反映出材料的蠕變損傷程度高,從而導致材料的循環(huán)壽命縮短。因此,基于Jeong應力松弛擬合模型的預測結果可能最為保守;而采用Feltham應力松弛擬合方法的預測結果的保守性最小。

表3 P92鋼基于不同應力松弛公式的擬合數(shù)據(jù)

表4 焊接接頭基于不同應力松弛公式的擬合數(shù)據(jù)

(a)保載時間30 s

(a)保載時間30 s

3.2 蠕變-疲勞壽命預測結果

P92鋼母材和焊接接頭在不同保載時間下,采用時間分數(shù)模型與延性耗竭模型得到的預測結果如圖6所示。從圖6(a)可以看出,對于P92鋼母材,所有的數(shù)據(jù)點都位于±1.5倍的誤差帶范圍內,說明壽命預測精度較好;而對于焊接接頭,80%的數(shù)據(jù)點都在±2倍的誤差帶范圍內,只有保載900 s的數(shù)據(jù)點超出±2倍的誤差帶范圍。此外,可以觀察到時間分數(shù)模型在短時保載下預測數(shù)據(jù)點都在中間黑色實線的上方,長時保載的數(shù)據(jù)點在中間黑色實線的下方,表明時間分數(shù)模型在短時保載的情況下會存在不保守性。

(a)時間分數(shù)模型

從圖6(b)中可以看出,采用延性耗竭模型的全部預測點都位于±2倍的誤差帶內,說明壽命預測精度較好。另外,P92鋼母材的壽命預測結果都在黑色實線的下方,說明延性耗竭模型對母材壽命預測的保守性較好,但是對焊接接頭的預測結果存在一定的不保守性。兩種傳統(tǒng)壽命預測方法存在不保守性的原因,可能是忽視了蠕變-疲勞交互作用,且焊接接頭因存在梯度性微觀組織結構而使得蠕變-疲勞損傷分布不均勻所導致。

在循環(huán)加載期間,平均應力的演變是表征循環(huán)變形行為的關鍵指標,也是影響材料壽命的關鍵因素之一。WANG等[19]提出的修正應變能密度耗竭模型考慮了反向加載的過程中產生的峰值壓縮應力,其絕對值∣σmin∣會高于峰值拉伸應力的絕對值∣σmax∣,此時會出現(xiàn)負的壓縮平均應力。P92鋼母材和焊接接頭在蠕變-疲勞試驗過程中產生的平均應力如表5所示。

表5 蠕變-疲勞試驗中不同保載時間下的平均應力

ZHAO等[20]提出了一種修正應變能密度耗竭模型,認為當應力達到蠕變極限應力時才會發(fā)生蠕變損傷。本文的蠕變-疲勞試驗中,認為當應力低于蠕變極限應力時不會產生蠕變損傷,并且假設只有拉伸蠕變才會造成損傷。在本文中,蠕變極限應力σth=σ650 ℃=60 MPa,當拉伸應力σ>σ650 ℃時將會造成蠕變損傷。應變能密度耗竭模型中所需要的參數(shù)須來自純蠕變試驗,如表6[20]所示??紤]壓力容器中的焊接接頭存在大量不同焊接方式與結構,而針對各種焊接方式與結構開展純蠕變試驗費時費力。如果采用P92鋼母材的模型參數(shù),能使P92鋼焊接接頭的預測結果具有較高的精度與保守性,可對模型的工業(yè)應用價值產生重要意義。因此,本文在焊接接頭的壽命預測中使用母材蠕變試驗所獲得的相關參數(shù)進行計算。

表6 P92鋼蠕變-疲勞壽命預測所需參數(shù)

圖7為P92鋼母材和焊接接頭的預測結果,其中,W-G SEDE, W-F SEDE, W-J SEDE分別為基于Gittus,F(xiàn)eltham,Jeong應力松弛擬合方法,以及WANG等修正的應變能密度耗竭模型[19]的預測結果;Z-G SEDE,Z-F SEDE,Z-J SEDE分別為基于Gittus,F(xiàn)eltham,Jeong應力松弛擬合方法,以及ZHAO等修正的應變能密度耗竭模型[20]的預測結果。

(a)P92鋼

從圖7中可以看出,采用修正應變能密度耗竭模型得到的P92鋼母材壽命預測結果都位于±2倍的誤差帶內并比時間分數(shù)法與延性耗竭法精度高;且但對于P92鋼焊接接頭預測結果,除保載30 s的試樣在誤差帶外,其他預測結果都位于±2倍的誤差帶內并具有很大的離散性,且保守性較低。值得注意的是,焊接接頭預測結果的離散性還是無法降低,這可能是由于具有微觀組織結構不均勻性焊接接頭中各微區(qū)損傷分布差異所導致。未來亟需結合焊接接頭的蠕變試驗,獲取合適的材料參數(shù),從而進一步提高蠕變-疲勞壽命預測精度。

4 結論

本文針對P92鋼及其焊接接頭,開展650 ℃下不同保載時間的蠕變-疲勞試驗,通過3種應力松弛擬合模型對特征蠕變-疲勞中的應力松弛進行擬合,并基于不同的擬合結果,分別采用兩種修正的應變能密度壽命預測模型進行預測,分析比較其對P92鋼及其焊接接頭壽命預測精度,得到如下結論。

(1)650 ℃下,P92鋼母材的循環(huán)壽命隨著保載時間的增加而縮短;而焊接接頭的循環(huán)壽命則隨著保載時間的增加先增長、再縮短,其轉變點出現(xiàn)在保載時間為120 s的蠕變-疲勞試驗中。

(2)根據(jù)3種擬合方法的擬合結果,發(fā)現(xiàn)采用Jeong應力松弛模型得到的應力松弛量最大,采用Feltham應力松弛模型得到的應力松弛量最小。因此,基于Jeong應力松弛擬合模型的預測結果可能最為保守;而采用Feltham應力松弛擬合方法的預測結果的保守性最小。

(3)對于P92鋼母材,兩種應變能密度模型相較于時間分數(shù)法與延性耗竭法壽命預測精度高;但對于焊接接頭,4種模型的預測結果都存在較大的離散性,但保守性較低。

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