CN107881318A - 一种优化设计9%Cr热强钢管道焊后热处理分区数量的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种优化设计9％Cr热强钢管道焊后热处理分区数量的方法，使用计算流体力学方法精确获得了9％Cr热强钢管道焊后热处理温度场分布；使用RBF神经网络方法建立了管径、壁厚、管内空气流速、热处理分区数量与热处理环向温差的预测模型；使用三线性插值的方法确定任意规格(管径和壁厚)9％Cr热强钢管道热处理需要的最少分区数量；应用本发明可以在满足热处理环向温差要求的基础上，确定最少分区数量从而节约成本，确保焊后热处理施工质量，从而保障火电机组长期安全稳定运行。

Description

一种优化设计9％Cr热强钢管道焊后热处理分区数量的方法

技术领域

本发明属于耐热钢焊接技术领域，具体涉及一种优化设计9％Cr热强钢管道焊后热处理分区数量的方法。

背景技术

P91、P92等9％Cr热强钢具有良好的导热性和抗热疲劳性能，特别是具有优异的高温蠕变性能，被广泛应用于制造超(超)临界火电机组的主蒸汽管、再热管道和集箱等部件。受施工条件限制，管道现场焊后热处理时难以在内壁安装加热装置或采取保温措施。热处理时管道内壁与管内空气存在较强的对流换热，管内空气的自然对流，使得热空气向管道上部流动，导致管道出现环向温差。当环向温差过大时，为了减少温度较低区域的内外壁温差就必须增加热处理加热宽度。但是，增加加热宽度一方面造成材料和能源的浪费，另一方面也会使母材的热损伤区域增大。因此，控制9％Cr热强钢管道现场焊后热处理时的环向温差对于节约成本，保证焊后热处理质量，保障火电机组的长期安全稳定运行具有重要意义。目前，中华人民共和国电力行业标准DL/T819-2010《火力发电厂焊接热处理技术规程》虽然提出了采取分区加热的方法控制焊后热处理时的环向温差，但没有给出分区数量的确定方法。分区数量不足，难以有效控制环向温差；分区数量过多又显著增加施工成本，因此有必要提出一种优化设计9％Cr热强钢管道焊后热处理分区数量的方法。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明为解决现有技术中存在的问题采用的技术方案如下：

本发明的目的在于解决现有技术所存在的技术问题，提供一种优化设计9％Cr热强钢管道焊后热处理分区数量的方法，以节约焊后热处理成本，保证热处理质量。从兼顾施工成本和保证热处理质量要求两方面考虑，本发明优化设计分区数量的原则是控制热处理环向温差不超过内外壁温差的25％。

本发明原理是根据发明人发表于《焊接学报》(2016，37(11)，104-108)上的文章《管内空气流动对大口径厚壁P92管道局部焊后热处理温度场的影响》中建立的9％Cr热强钢管道焊后热处理时管道与管内空气的共轭传热模型，采用计算流体力学软件(如AnsysCFX软件)计算M组不同规格(管径和壁厚)9％Cr热强钢管道，在P种管内空气流速以及Q种热处理分区数量情况下，焊后热处理时的热处理环向温差数据。基于计算结果，建立管道规格(管径和壁厚)、管内空气流速和热处理分区数量与热处理环向温差的人工神经网络模型。最后根据热处理环向温差小于热处理内外壁温差25％的原则，确定热处理时的最少分区数量，使得工程技术人员只需要根据管道规格(管径和壁厚)和管内空气流速就可以得到热处理需要的最少分区数量。

本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：

一种优化设计9％Cr热强钢管道焊后热处理分区数量的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、焊后热处理环向温差计算模块：使用计算流体力学软件计算M组不同管道规格(管径和壁厚)的9％Cr热强钢管道，在P种管内空气流速以及Q种热处理分区数量条件下，焊后热处理时的热处理环向温差；

步骤2、RBF神经网络建立模块：基于步骤1计算得到的热处理环向温差数据，使用Matlab软件建立管径、壁厚、管内空气流速、热处理分区数量与热处理环向温差的RBF神经网络模型；

步骤3、热处理分区数量确定模块：对于步骤1中选取的M组规格的9％Cr钢管道规格，使用步骤2中建立的RBF神经网络模型计算不同热处理分区数量时的热处理环向温差，根据热处理环向温差小于预设热处理内外壁温差25％的要求，确定热处理需要的最少分区数量，使用三线性插值的方法确定任意规格9％Cr热强钢管道热处理需要的最少分区数量。

所述步骤1中9％Cr热强钢管道焊后热处理环向温差计算模块建立的具体方法为：

步骤1.1、根据9％Cr热强钢在的我国超(超)临界火电机组中的应用情况，在管道内径范围300～1500mm，壁厚范围30～150mm内均匀选取M组不同管径和壁厚的9％Cr热强钢管道；

步骤1.2，根据施工依据的焊后热处理标准(如中华人民共和国电力行业标准DL/T819-2010《火力发电厂焊接热处理技术规程》)，确定步骤1.1中选取的M组不同规格管道的焊后热处理参数：加热宽度、保温宽度、加热和冷却速度、控温温度；

步骤1.3，在计算流体力学软件-Ansys CFX软件中建立计算模型，分别计算P种管内空气流速和Q种热处理分区数量时的热处理环向温差。

所述步骤2中，RBF神经网络建立模块建立的具体方法为：

步骤2.1、对于步骤1中计算得到的M×P×Q组热处理环向温差数据，随机选取其中80％作为训练样本，20％作为测试样本，并进行数据归一化处理；

步骤2.2、确定网络中心向量，使用自组织选取中心法，径向基函数选取高斯函数，最后综合训练时间和训练误差曲线，确定网络中心数量；

步骤2.3、径向基网络创建函数和散布常数SPREAD的选取，径向基网络的创建函数选用newrb函数，确定散布常数和径向基层的阈值；

步骤2.4，训练和测试RBF神经网络，使用步骤2.1中选取的训练样本对建立的RBF神经网络进行训练，训练完成后将步骤2.1中选取的测试样本带入建立的RBF神经网络，如果测试结果相对误差小于15％，则完成RBF神经网络建立，否则重新对RBF神经网络进行训练。

所述步骤3中，热处理分区数量确定模块建立的具体方法为：

步骤3.1、将步骤1中选取的M组不同管径和壁厚的9％Cr热强钢管道和P种管内空气流速输入步骤2中建立的RBF神经网络模型，使用该模型分别计算Q种热处理分区数量时的热处理环向温差；

步骤3.2、在满足焊后热处理环向温差小于热处理内外壁温差25％的条件下，确定最小的热处理分区数量；

步骤3.3、使用三线性插值的方法确定任意不同管径和壁厚的9％Cr热强钢管道焊后热处理需要的最少分区数量。

本发明具有如下优点：

本发明使用计算流体力学方法精确获得了9％Cr热强钢管道焊后热处理温度场分布；使用RBF神经网络方法建立了管径、壁厚、管内空气流速、热处理分区数量与热处理环向温差的预测模型；使用三线性插值的方法确定任意规格(管径和壁厚)9％Cr热强钢管道热处理需要的最少分区数量；应用本发明可以在满足热处理环向温差要求的基础上，确定最少分区数量从而节约成本，确保焊后热处理施工质量，从而保障火电机组长期安全稳定运行。

本发明提供的一种优化设计9％Cr热强钢管道焊后热处理分区数量的方法，可用于指导P91、P92等9％Cr热强钢管道焊后热处理分区数量的选取，对于节约成本，确保焊后热处理施工质量，保障火电机组长期安全稳定运行具有重要意义。

附图说明

图1为分区数量为4时的9％Cr热强钢管道现场焊后热处理立体示意图；

图2为分区数量为4时的9％Cr热强钢管道现场焊后热处理轴向剖视示意图；

其中：1-一号加热器，2-二号加热器，3-三号加热器，4-四号加热器。

具体实施方式

下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明，

本发明的一种优化设计9％Cr热强钢管道焊后热处理分区数量的方法，包括以下步骤：

步骤1、热处理环向温差计算模块，使用计算流体力学软件(如AnsysCFX软件)计算M组不同管道规格(管径和壁厚)的9％Cr热强钢管道，在P种管内空气流速以及Q种热处理分区数量条件下，焊后热处理时的热处理环向温差，具体方法为：

步骤1.1，根据9％Cr热强钢在的我国超(超)临界火电机组中的应用情况，在管径范围300～1500mm，壁厚范围30～150mm内均匀选取M＝64组不同规格的9％Cr热强钢管道；

步骤1.2，根据中华人民共和国电力行业标准DL/T 819-2010《火力发电厂焊接热处理技术规程》，确定步骤1.1中选取的M＝64组规格9％Cr热强钢管道焊后热处理参数：加热宽度、保温宽度、加热和冷却速度、控温温度；

步骤1.3，在计算流体力学软件(如Ansys CFX软件)中建立计算模型，分别计算管内空气流速v分别为0m/s、1m/s、3m/s和5m/s，热处理分区数量分别为1、2、4、6时的热处理环向温差；

步骤2、RBF神经网络建立模块，基于步骤1计算得到的热处理环向温差数据，使用Matlab软件建立管径、壁厚、管内空气流速、热处理分区数量与热处理环向温差的RBF神经网络模型，具体方法为：

步骤2.1，对于步骤1中计算得到的1024组热处理环向温差数据，随机选取其中819组作为训练样本，205组作为测试样本，并进行数据归一化处理。

式中，x为实际值，x_n为归一化矢量，为实际值的平均值，x_min和x_max分别为实际值最小以及最大值；

步骤2.2，确定网络中心向量，使用自组织选取中心法，径向基函数选取高斯函数，最后综合训练时间和训练误差曲线，选取网络中心为600个；

步骤2.3，径向基网络创建函数和散布常数SPREAD的选取，径向基网络的创建函数选用newrb函数，散布常数设置为0.8，径向基层的阈值为0.8326/SPREAD；

步骤2.4，训练和测试RBF神经网络，使用步骤2.1中选取的819组训练样本对建立的RBF神经网络进行训练，训练完成后将步骤2.1中选取的205组测试样本带入建立的RBF神经网络，如果测试结果相对误差小于15％，则完成RBF神经网络建立，否则重新对RBF神经网络重新训练。

步骤3、热处理分区数量确定模块，对于步骤1中选取的M组规格9％Cr钢管道规格，使用步骤2中建立的RBF神经网络模型计算不同热处理分区数量时的热处理环向温差，控制热处理内外壁温差小于20℃，那么热处理环向温差应小于5℃，据此确定热处理分区数量，使用三线性插值的方法确定任意规格9％Cr热强钢管道热处理需要的最少分区数量：

步骤3.1，将步骤1中选取的M＝64组规格(管径和壁厚)9％Cr热强钢管道和P＝4种管内空气流速输入步骤2中建立的RBF神经网络模型，使用该模型分别计算热处理分区数量分别为1、2、3、4、5、6、7、8时的热处理环向温差；

步骤3.2，在满足焊后热处理环向温差要求的基础上，确定最小的热处理分区数量；

步骤3.3，使用三线性插值的方法确定任意规格(管径和壁厚)9％Cr热强钢管道热处理需要的最少分区数量，具体方法如下：

记管径为D，壁厚为δ的9％Cr热强钢管道在管内空气流速为v时热处理需要的最少分区数量为n，即n＝f(D,δ,v)。对于管径为D*，壁厚为δ*的9％Cr热强钢管道，在步骤2.3中的M＝64组不同规格管道中选取与管径D*和壁厚δ*最接近的4组管道，记其管径和壁厚分别(D₁,δ₁)、(D₁,δ₂)、(D₂,δ₁)、(D₂,δ₁)，在P＝4种管内空气流速中选取与热处理时管内空气流速v*最接近的2组空气流速v₁和v₂，记上述4组管道在2种管内空气流速下热处理需要的最少分区数量分别为n₁、n₂、n₃、n₄、n₅、n₆、n₇和n₈，根据三线性插值方法，管径为D*，壁厚为δ*的9％Cr热强钢管道，当管内空气流速为v*时，热处理需要的最少分区数量n*为：

n^*＝[f(D^*,δ^*,v^*)]+1-[[f(D^*,δ^*,v^*)]/f(D^*,δ^*,v^*)] (2)

所述步骤3.3中利用三线性插值法计算管径为D*，壁厚为δ*的9％Cr热强钢管道当管内空气流速为v*时，热处理需要的最少分区数量n*过程如下：

对管径进行线性插值：

对壁厚进行线性插值

对管内空气流速进行插值

将公式(3)～(8)带入公式(9)得到：

那么，n*取为不小于f(D^*,δ^*,v^*)的最小正整数：

n^*＝[f(D^*,δ^*,v^*)]+1-[[f(D^*,δ^*,v^*)]/f(D^*,δ^*,v^*)] (11)

n*即为由本发明方法确定的管径为D*，壁厚为δ*的9％Cr热强钢管道，当管内空气流速为v*时，热处理需要的最少分区数量。

本发明方法中选取管道规格(管径和壁厚)、预设热处理内外壁温差、管内空气流速、热处理环境温度以及控温温度作为变量参数，适用的范围如下：

管道材料：9％Cr热强钢；

管道内径：300～1200mm；

管道壁厚：30～150mm；

预设热处理内外壁温差：20～50℃；

管内空气流速：0～5m/s。

根据本发明提出的一种优化设计9％Cr热强钢管道焊后热处理分区数量的方法控制环向温差的结果通过与热处理试验测量的环向温差进行对比，验证本方法的准确性：

试验选用规格为Φ575mm×35mm的P91钢管道，热处理加热宽度为490mm，保温宽度为790mm。热处理时管道两端封堵，管内空气流速为0m/s，预设热处理内外壁温差为20℃，那么应控制热处理环向温差为5℃。使用本发明方法计算得到热处理最少分区数量为4，加热器分区示意图如图1和图2所示。试验测量热处理环向温差为3.8℃，与预测值相差1.2℃，结果表明，使用本方法确定的热处理分区数量对9％Cr热强钢管道进行局部焊后热处理可以有效的控制热处理环向温差，热处理环向温差预设值与实验值相差仅1.2℃，结果十分精确。使用本方法可以有效的控制9％Cr热强钢管道现场焊后热处理环向温差，以确保焊后热处理施工质量，保障火电机组长时间安全稳定运行。

本发明的保护范围并不限于上述的实施例，显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变形而不脱离本发明的范围和精神。倘若这些改动和变形属于本发明权利要求及其等同技术的范围内，则本发明的意图也包含这些改动和变形在内。

Claims (4)

1.一种优化设计9％Cr热强钢管道焊后热处理分区数量的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、焊后热处理环向温差计算模块：使用计算流体力学软件计算M组不同管道规格(管径和壁厚)的9％Cr热强钢管道，在P种管内空气流速以及Q种热处理分区数量条件下，焊后热处理时的热处理环向温差；

步骤2、RBF神经网络建立模块：基于步骤1计算得到的热处理环向温差数据，使用Matlab软件建立管径、壁厚、管内空气流速、热处理分区数量与热处理环向温差的RBF神经网络模型；

步骤3、热处理分区数量确定模块：对于步骤1中选取的M组规格的9％Cr钢管道规格，使用步骤2中建立的RBF神经网络模型计算不同热处理分区数量时的热处理环向温差，根据热处理环向温差小于预设热处理内外壁温差25％的要求，确定热处理需要的最少分区数量，使用三线性插值的方法确定任意规格9％Cr热强钢管道热处理需要的最少分区数量。

2.如权利要求1所述的一种优化设计9％Cr热强钢管道焊后热处理分区数量的方法，其特征在于，所述步骤1中9％Cr热强钢管道焊后热处理环向温差计算模块建立的具体方法为：

步骤1.1、根据9％Cr热强钢在的我国超(超)临界火电机组中的应用情况，在管道内径范围300～1500mm，壁厚范围30～150mm内均匀选取M组不同管径和壁厚的9％Cr热强钢管道；

步骤1.2，根据施工依据的焊后热处理标准(如中华人民共和国电力行业标准DL/T819-2010《火力发电厂焊接热处理技术规程》)，确定步骤1.1中选取的M组不同规格管道的焊后热处理参数：加热宽度、保温宽度、加热和冷却速度、控温温度；

步骤1.3，在计算流体力学软件-Ansys CFX软件中建立计算模型，分别计算P种管内空气流速和Q种热处理分区数量时的热处理环向温差。

3.如权利要求1所述的一种优化设计9％Cr热强钢管道焊后热处理分区数量的方法，其特征在于，所述步骤2中，RBF神经网络建立模块建立的具体方法为：

步骤2.1、对于步骤1中计算得到的M×P×Q组热处理环向温差数据，随机选取其中80％作为训练样本，20％作为测试样本，并进行数据归一化处理；

步骤2.2、确定网络中心向量，使用自组织选取中心法，径向基函数选取高斯函数，最后综合训练时间和训练误差曲线，确定网络中心数量；

步骤2.3、径向基网络创建函数和散布常数SPREAD的选取，径向基网络的创建函数选用newrb函数，确定散布常数和径向基层的阈值；

步骤2.4，训练和测试RBF神经网络，使用步骤2.1中选取的训练样本对建立的RBF神经网络进行训练，训练完成后将步骤2.1中选取的测试样本带入建立的RBF神经网络，如果测试结果相对误差小于15％，则完成RBF神经网络建立，否则重新对RBF神经网络进行训练。

4.如权利要求1所述的一种优化设计9％Cr热强钢管道焊后热处理分区数量的方法，其特征在于，所述步骤3中，热处理分区数量确定模块建立的具体方法为：

步骤3.1、将步骤1中选取的M组不同管径和壁厚的9％Cr热强钢管道和P种管内空气流速输入步骤2中建立的RBF神经网络模型，使用该模型分别计算Q种热处理分区数量时的热处理环向温差；

步骤3.2、在满足焊后热处理环向温差小于热处理内外壁温差25％的条件下，确定最小的热处理分区数量；

步骤3.3、使用三线性插值的方法确定任意不同管径和壁厚的9％Cr热强钢管道焊后热处理需要的最少分区数量。