CN114295505B - 一种奥氏体不锈钢热处理状态快速检验方法 - Google Patents
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Abstract
一种奥氏体不锈钢热处理状态快速检验方法，属于特种设备用金属材料检测技术领域。本发明通过对工件进行硬度测量和超声检测，将测得的数据计算处理获得里氏硬度分散系数、材质衰减系数、小波包频域主峰能量指标和小波包时域主峰能量指标，并构建综合指标，通过综合指标来评价工件的材质状态，以实现奥氏体不锈钢热处理状态的快速检验。
Description
技术领域
本发明属于特种设备用金属材料检测技术领域，具体是涉及一种奥氏体不锈钢热处理状态快速检验方法。
背景技术
奥氏体不锈钢具有优良的耐高温性能和耐腐蚀性能，其生产量和使用量占据不锈钢总产量及用量的大部分，广泛应用于医药、化工、电站锅炉等领域的关键设备和重要工艺。奥氏体组织是碳溶解在γ-Fe中的间隙固溶体，在大于727℃高温下才能稳定存在，只有在钢中加入足量的Ni、Mn等元素后，使γ相区扩展到室温下才能得到有稳定奥氏体组织的奥氏体钢不锈钢。由于奥氏体不锈钢的金相组织特点，其韧性、抗腐蚀性能与其热处理状态密切相关。依据化学成分、热处理目的的不同，奥氏体不锈钢常采用的热处理方式有固溶化处理、稳定化退火处理、消除应力处理以及敏化处理等。
奥氏体不锈钢具有较大的电阻率和线膨胀系数，可采用焊条电弧焊、气体保护焊方法施焊，但较低的导热率导致焊接过程中焊缝热影响区可能长时间处于敏化温度区，增加材料的晶间腐蚀倾向。除此之外，奥氏体不绣钢也不宜多次进行固溶化处理，因为多次固溶加热会引起晶粒长大，给材料性能带来不利影响。在对奥氏体不锈钢材料的监督检验中较多关注的是材料是否错用，化学成分是否符合标准要求等，而对其最终热处理状态的关注较少，实际上许多特种设备失效事故往往是由于材料热处理不到位引起的，奥氏体不锈钢的热经历过程和最终热处理状态对其使用性能有关键影响。目前，对在用奥氏体不锈钢设备材料的热处理状态的检验主要依靠的是金相检测，通过观察不锈钢晶界腐蚀沟的情况来判断，而对于未发生腐蚀的敏化材料需要先对材料进行加速腐蚀试验后进行金相检验，或者通过比较与正常材料的腐蚀电流密度或自腐蚀电位差异来表征(焊缝腐蚀电流密越低，自腐蚀电位越高，抗腐蚀性越强)，整个过程比较耗时费力，难以像光谱分析一样常态化应用。
奥氏体不锈钢的热处理状态发生变化，其内部的微观晶粒组织、应力状态等也会随之发生改变，材料的表面硬度、超声波传播特性等恰恰是与材料微观组织密切相关的指标，而且这些指标的检测可以在奥氏体不锈钢设备使用现场开展，与传统的实验室内检测项目相比，具有无材料损伤、便捷快速、适合实际工程应用等特点。基于此，本发明开发出一种奥氏体不锈钢热处理状态快速检验方法，可应用在特种设备的监督检验中对奥氏体不锈钢管、钢板、复合板等的材质监督，也可以用在压力容器制造企业的进货材料质量控制和焊接质量检测，从源头上杜绝不合格材料或工艺引起的特种设备安全隐患，保障特种设备的运行安全。
发明内容
本发明主要是解决上述现有技术所存在的技术问题，提供一种奥氏体不锈钢热处理状态快速检验方法。
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：一种奥氏体不锈钢热处理状态快速检验方法，包括如下步骤：
步骤1，对奥氏体被测工件的表面进行打磨抛光，现出平整的金属光泽面，表面洁净无油污；根据被测工件的信息，选取相匹配的对比工件；
步骤2，用便携式里氏硬度计对被测工件和对比工件进行硬度测量；
步骤3，用超声直探头对被测工件的抛光面和对比工件进行超声检测，直探头的频率不低于5MHz，直探头大小与工件厚度相适应，记录超声A扫信号从初始波到不少于4次底面反射波的RF波形数据；
步骤4，根据A扫信号计算材质衰减系数α，取不少于三次位置得到的衰减系数平均值为该工件的最终材质衰减系数α；
步骤5，将A扫信号进行分帧和小波包分解，计算每一帧的小波包能量谱，并构成小波包能量矩阵EM，从而得到A扫信号的时域-频域分布；
步骤6，将小波包能量矩阵EM在帧方向进行求和，得到小波包能量在2M个频段的能量分布，计算小波包频域主峰能量指标EF；
步骤7，将小波包能量矩阵EM在频率方向进行求和，得到小波包能量在时间序列上的能量分布曲线ETS，计算小波包时域主峰能量指标ET；
步骤8，构建综合指标HIndex，对被测工件的材质状态进行评价。
作为优选，在步骤1中，所述对比工件的材料牌号与被测工件相同，化学成分相近，表面粗糙度不低于10μm，厚度之差不超10mm，无影响超声波衰减的明显缺陷。
作为优选，在步骤2中，用里氏硬度计进行多次硬度测量，且每次测量选择相同的冲击方向，记录和处理硬度测量数据。
作为优选，硬度测量数据的处理，包括如下步骤：
步骤S1，计算里氏硬度测量数据的总体标准差σ和离散系数Vs；
步骤S2，对硬度测量数据进行核验，剔除在范围外的异常值，/>为硬度平均值。
作为优选，在步骤3中，对于30mm以下厚度的工件采用5MHz、直径5ms的单晶直探头，信号采样频率为100MHz，信号激发脉冲宽度为50ns。
作为优选，在步骤4中，当工件厚度大于3倍探头近场区长度时，选择一次反射底波和二次反射底波来计算；当观察不到二次反射底波时，采用二次底波理论位置处的晶粒噪声来替代。
作为优选，步骤5具体包括如下步骤：
步骤S1，利用超声检测系统初始发射波信号强度不受具体检测工艺条件影响的特性，对A扫信号进行标准化处理，消除由于超声检测时信号增益不同带来的影响；
步骤S2，将标准化处理后的A扫信号进行分帧，并加汉宁窗函数以防止频谱泄露，相邻两帧之间有一定的重叠段，每帧的长度为LengF，相邻帧的重叠段长度为Overlap，LengF与工件的A扫底波信号宽度相当，总的帧数NF＝(LS-overlap)/(LengF-overlap)，LS为A扫信号长度；
步骤S3，对步骤S2中的每一帧信号进行M层小波包分解，可得到第M层2M个小波包系数，对第M层小波系数进行重构可得到2M个时域信号，分别对应从低到高的2M个频段，计算2M个频段的小波包能量谱Ewt；
步骤S4，对每一帧A扫信号重复步骤S3，可得到NF个小波包能量谱Ewt，构成大小为NF×2M的小波包能量矩阵EM。
作为优选，步骤6具体包括如下步骤：
步骤S1，在1.5MHz以上频段中找到第m个频谱段fm对应的能量最高峰Peakm、以及其左右近邻频谱段fm-2、fm-1、fm+1、fm+2；
步骤S2，计算小波包频域主峰能量指标EF。
作为优选，步骤7具体包括如下步骤：
步骤S1，在4μs后的ETS曲线上进行波峰搜索并排序，最高峰为peakm，次高峰为Peakn，波峰需满足Peak>AVEG(ETS4μs)+0.5*STD(ETS4μs)，Peak为波峰幅值，AVEG(ETS4μs)、STD(ETS4μs)分别表示4μs后的ETS曲线平均值和标准差。
步骤S2，选取最高峰Peakm和次高峰Peakn的左右近邻四帧，计算小波包时域主峰能量指标ET。
作为优选，步骤8具体包括如下步骤：
步骤S1，根据被测工件和对比工件的里氏硬度分散系数Vs、材质衰减系数α、小波包频域主峰能量指标EF、小波包时域主峰能量指标ET，按下式计算综合指标HIndex1；
式中，下标0代表对比工件，下标1代表被测工件，c1、c2、c3、c4分别为权重系数，且c1+c2+c3+c4＝10；
步骤S2，令当被测工件和对比工件完全相同时的综合指标HIndex0＝10，Vs的相对误差记为Δvs，则HIndex0的误差Δ0按下式可得：
步骤S3，根据HIndex1和误差Δ0对被测工件的综合指标HIndex1进行分区，并通过金相或不锈钢晶间腐蚀试验对位于复位区的被测工件进行复验：
合格区：HIndex1≥10-1.5Δ0；
关注区：10-1.5Δ0>HIndex1≥10-3Δ0；
复验区：10-3Δ0>HIndex1。
本发明具有的有益效果：本发明通过对工件进行硬度测量和超声检测，将测得的数据计算处理获得里氏硬度分散系数、材质衰减系数、小波包频域主峰能量指标和小波包时域主峰能量指标，并构建综合指标，通过综合指标来评价工件的材质状态，以实现奥氏体不锈钢热处理状态的快速检验。
附图说明
图1是本发明步骤6中小波包能量在2M个频段的能量分布图；
图2是本发明步骤7中小波包能量在时间序列上的能量分布曲线；
图3是本发明步骤5中小波包能量矩阵EM的数据映射图；
图4是本发明步骤6中最高峰Peakm坐标位置图；
图5是本发明步骤7中最高峰Peakm和次高峰Peakn坐标位置图；
图6是本发明实施例1中被测工件和对比工件的外观图；
图7a是本发明实施例1中被测工件超声直探头A扫信号波形图；
图7b是本发明实施例1中对比工件超声直探头A扫信号波形图；
图8a是本发明实施例1中被测工件小波包分解重构的能量幅值-时间曲线图；
图8b是本发明实施例1中对比工件小波包分解重构的能量幅值-时间曲线图；
图9a是本发明实施例1中被测工件小波包分解重构的能量幅值-时间矩阵映射图；
图9b是本发明实施例1中对比工件小波包分解重构的能量幅值-时间矩阵映射图；
图10是本发明实施例1中被测工件的复验金相组织图像；
图11是本发明实施例1中被测工件复验A扫信号波形图；
图12是本发明实施例2中未固溶铸态试样的复验金相组织图像；
图13是本发明实施例2中未固溶铸态试样复验A扫信号波形图。
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。
一种奥氏体不锈钢热处理状态快速检验方法，包括如下步骤：
步骤1，对奥氏体被测工件的表面进行打磨抛光，现出平整的金属光泽面，表面洁净无油污；根据被测工件的厚度、化学成分、技术文件要求的晶粒度等信息从材料试块库中选取相匹配的对比工件；作为优选，对比工件的材料牌号与被测工件相同，化学成分相近，表面粗糙度不低于10μm，厚度之差不超10mm，无影响超声波衰减的明显缺陷；
步骤2，用便携式里氏硬度计对被测工件和对比工件进行硬度测量，为了保证硬度测量数据的稳定性，硬度测量次数不少于8次；里氏硬度计在测量前，先用类似材质的标准硬度试块进行设备检验；测量时，采用多次测量的方式，如测量次数为16次，每次测量选择相同的冲击方向，记录和处理硬度测量数据；
步骤3，用超声直探头对被测工件的抛光面和对比工件进行超声检测，直探头的频率不低于5MHz，直探头大小与工件厚度相适应，记录超声A扫信号从初始波到不少于4次底面反射波的RF波形数据；作为优选，对于30mm以下厚度的工件采用5MHz、直径5ms的单晶直探头，信号采样频率为100MHz，信号激发脉冲宽度为50ns；
步骤4，根据A扫信号计算材质衰减系数α，取不少于三次位置得到的衰减系数平均值为该工件的最终材质衰减系数α；当工件厚度大于3倍探头近场区长度时，选择一次反射底波和二次反射底波来计算；当观察不到二次反射底波时，采用二次底波理论位置处的晶粒噪声来替代；
步骤5，将A扫信号进行分帧和小波包分解，计算每一帧的小波包能量谱，并构成小波包能量矩阵EM，从而得到A扫信号的时域-频域分布；
步骤6，将小波包能量矩阵EM在帧方向进行求和，得到小波包能量在2M个频段的能量分布，如图1所示，计算小波包频域主峰能量指标EF；
步骤7，将小波包能量矩阵EM在频率方向进行求和，得到小波包能量在时间序列(帧方向)上的能量分布曲线ETS，如图2所示，计算小波包时域主峰能量指标ET；
步骤8，构建综合指标HIndex，对被测工件的材质状态进行评价。
其中，步骤2中，硬度测量数据的处理，包括如下步骤：
步骤S1，按下式计算里氏硬度测量数据的总体标准差σ和离散系数Vs；
式中，n表示硬度测量次数，表示硬度平均值；
步骤S2，对硬度测量数据进行核验，剔除在范围外的异常值，必要时可增加硬度测量次数。
其中，步骤5具体包括如下步骤：
步骤S1，利用超声检测系统初始发射波信号强度不受具体检测工艺条件影响的特性，按下式对A扫信号进行标准化处理，消除由于超声检测时信号增益不同带来的影响；
式中，S0为原始A扫信号，STra为初始发射波信号，Sn为标准化后的A扫信号；
步骤S2，将标准化处理后的A扫信号进行分帧，并加汉宁窗函数以防止频谱泄露，相邻两帧之间有一定的重叠段，每帧的长度为LengF，相邻帧的重叠段长度为Overlap，LengF与工件的A扫底波信号宽度相当，总的帧数NF＝(LS-overlap)/(LengF-overlap)，当A扫信号长度LS＝6000，超声激励脉冲宽度为50ns时，作为优选，LengF＝160，overlap＝80，此时，帧增移量为80，总帧数为74；
步骤S3，对步骤S2中的每一帧信号进行M层小波包分解，可得到第M层2M个小波包系数，对第M层小波系数进行重构可得到2M个时域信号，分别对应从低到高的2M个频段，按下式计算2M个频段的小波包能量谱Ewt；
式中，xij为第j个重构信号中第i个数据点的幅值；作为优选，小波包基函数为“db3”，小波包分解层数为7层；
步骤S4，对每一帧A扫信号重复步骤S3，可得到NF个小波包能量谱Ewt，构成大小为NF×2M的小波包能量矩阵EM，其数据映射图如图3所示。
其中，步骤6具体包括如下步骤：
步骤S1，在1.5MHz以上频段中找到第m个频谱段fm(MHz)对应的能量最高峰Peakm、以及其左右近邻频谱段fm-2、fm-1、fm+1、fm+2，如图4所示；
步骤S2，按下式计算小波包频域主峰能量指标EF，式中，f为频率(MHz)；
其中，步骤7具体包括如下步骤：
步骤S1，在4μs后的ETS曲线上进行波峰搜索并排序，最高峰为peakm，次高峰为Peakn，波峰需满足Peak>AVEG(ETS4μs)+0.5*STD(ETS4μs)，Peak为波峰幅值，AVEG(ETS4μs)、STD(ETS4μs)分别表示4μs后的ETS曲线平均值和标准差；
步骤S2，选取最高峰Peakm和次高峰Peakn的左右近邻四帧，如图5所示，按下式计算小波包时域主峰能量指标ET；
式中，m和n分别为最高峰、次高峰的帧序列号，Tn、Tm为相应的帧窗口中心时间，peaki为第i帧的能量幅值。
其中，步骤8具体包括如下步骤：
步骤S1，根据被测工件和对比工件的里氏硬度分散系数Vs、材质衰减系数α、小波包频域主峰能量指标EF、小波包时域主峰能量指标ET，按下式计算综合指标HIndex1；
式中，下标0代表对比工件，下标1代表被测工件，c1、c2、c3、c4分别为权重系数，且c1+c2+c3+c4＝10；作为优选，c1＝4，c2＝1，c3＝3，c4＝2；
步骤S2，令当被测工件和对比工件完全相同时的综合指标HIndex0＝10，Vs的相对误差记为Δvs，则HIndex0的误差Δ0按下式可得：
步骤S3，根据HIndex1和误差Δ0对被测工件的综合指标HIndex1进行分区，并通过金相或不锈钢晶间腐蚀试验对位于复位区的被测工件进行复验：
合格区：HIndex1≥10-1.5Δ0；
关注区：10-1.5Δ0>HIndex1≥10-3Δ0；
复验区：10-3Δ0>HIndex1。
本发明检验原理为：
在奥氏体不锈钢中，除碳原子外，溶于γ-Fe中的还有Cr、Ni合金元素原子，碳原子位于γ-Fe八面体中心，但Cr、Ni原子半径比Fe原子半径大，不容易进入固溶体晶格之间。奥氏体不锈钢原材料经过1100℃左右的固溶处理后，刚奥氏体化的晶粒比较细小，碳化物基本全部固溶于奥氏体中，经淬火快速冷却即可在室温下得到稳定的奥氏体组织。随着固溶温度的升高、保温时间的延长，晶粒会逐渐长大。当超声波在奥氏体不锈钢中传播时，晶粒的粗大、形状及各项异性都会引起入射及反射声束的散射和吸收，造成接收到的超声波信号强度大幅降低，频率发生漂移。另外，奥氏体不锈钢经历650℃左右的敏化加热后，富铬碳化物会从晶界析出，不仅会降低材料的耐腐蚀性能，而且析出物的产生会与奥氏体基体产生的错配引发局部应变场，影响晶格振动的非简谐性，干扰超声波的正常传播。
实施例1：某奥氏体304材质的工件在正常使用条件下发生腐蚀裂纹，按照本发明检验方法对该工件进行材质状态检验，具体步骤如下：
步骤1，在材料对比试样库中选取与被测工件材质、厚度相近，且经固溶处理的对比工件，将被测工件表面进行打磨抛光处理，表面粗糙度与对比工件相一致，如图6所示；
步骤2，对被测工件和对比工件进行里氏硬度检测，测量方向均为垂直向下，并计算总体标准差σ和离散系数Vs，检测结果如表1所示，所有检测数据均分布在范围内；
表1里氏硬度检测(样本量：16组，单位：HLD)
步骤3，对被测工件和对比工件进行超声检测：采用5MHz、直径5ms的单晶直探头，信号采样频率为100MHz，信号激发脉冲宽度为50ns，增益均为15dB；探头采用水与工件耦合，并在探头上端上放置恒定压块，采集到被测工件的A扫信号如图7a所示，采集到对比工件的A扫信号如图7b所示；
步骤4，计算被测工件和对比工件的材质衰减系数，取四次计算结果的平均值和标准差，其结果为：被测工件材质衰减系数α1＝254.98±29.03dB/m；对比工件材质衰减系数α0＝230.77±28.41dB/m；
步骤5，对采用初始波标准化后的A扫信号进行加窗函数并分帧，帧宽度LengF＝160，对应时间为1.6μs，相邻帧重叠宽度Overlap＝80时，总帧数为74；
步骤6，采用小波包基函数为“db3”，对每一帧A扫信号进行7层小波包分解和重构，并计算128个频段的能谱曲线，每个谱段宽度为0.39MHz；如图8a所示，为被测工件前12个频段的“能量幅值-时间”曲线，如图8b所示，为对比工件前12个频段的“能量幅值-时间”曲线；图9a为被测工件总的能量幅值-时间矩阵EM的灰度映射图，大小为74×128，图9b为对比工件总的能量幅值-时间矩阵EM的灰度映射图，大小为74×128。
步骤7，计算小波包频域主峰能量指标EF，求5次以上的平均值，结果分别为：
被测工件：69.69±8.29；对比工件：133.88±1.66；
步骤8，计算小波包时域主峰能量指标ET，求5次以上的平均值，结果分别为：
被测工件：54.35±3.53；对比工件：116.51±8.52；
步骤9，综合里氏硬度分散系数Vs、材质衰减系数α、小波包频域主峰能量指标EF、小波包时域主峰能量指标ET构建综合指标HIndex，对被测工件的材质状态进行评价：
(1)里氏硬度分散系数Vs1＝0.0216；
(2)材质衰减系数α1＝254.98dB/m；
(3)小波包频域主峰能量指标EF1＝69.69；
(4)小波包时域主峰能量指标ET1＝54.35；
此时，HIndex0的误差Δ0为1.41；
被测工件的综合指标HIndex1＝0.58*4+0.91+0.52*3+0.47*2＝5.73，位于复验区(0,10-3×1.41)。
图10为被测工件的复验金相组织图像，显微组织为奥氏体，晶界间有析出物，呈现典型敏化特征；其A扫信号如图11所示，可以看出从第三底面回波开始信号衰减至基值噪声水平。
实施例2，按本发明检验方法对一未固溶的铸态304不锈钢进行测试，主要指标结果如下：
(1)里氏硬度分散系数Vs2＝0.0632；
(2)材质衰减系数α2＝508.3dB/m；
(3)小波包频域主峰能量指标EF2＝45.40；
(4)小波包时域主峰能量指标ET2＝6.27；
计算可得未固溶铸态试样的综合指标HIndex2＝2.37，位于复验区(0,10-3×1.41)。
图12为未固溶铸态试样的复验金相组织图像，显微组织为奥氏体+铁素体；图13为未固溶铸态试样超声A扫信号，可看到除了一次底面反射波之外，未观察到其它反射波，信号严重衰减。
实施例3，按本发明检验方法对进行了二次固溶的对比试样进行测试，主要指标结果如下：
(1)里氏硬度分散系数Vs3＝0.0214；
(2)材质衰减系数α3＝367.13dB/m；
(3)小波包频域主峰能量指标EF3＝101.13；
(4)小波包时域主峰能量指标ET3＝95.22；
计算可得二次固溶试样综合指标HIndex3＝6.88，位于关注区(10-1.5×1.41,10-3×1.41)。
综上所述，本发明通过对工件进行硬度测量和超声检测，将测得的数据计算处理获得里氏硬度分散系数、材质衰减系数、小波包频域主峰能量指标和小波包时域主峰能量指标，并构建综合指标，通过综合指标来评价工件的材质状态，以实现奥氏体不锈钢热处理状态的快速检验。
最后，应当指出，以上实施例仅是本发明较有代表性的例子。显然，本发明不限于上述实施例，还可以有许多变形。凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均应认为属于本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种奥氏体不锈钢热处理状态快速检验方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，对奥氏体被测工件的表面进行打磨抛光，现出平整的金属光泽面，表面洁净无油污；根据被测工件的信息，选取相匹配的对比工件；
步骤2，用便携式里氏硬度计对被测工件和对比工件进行硬度测量；
步骤3，用超声直探头对被测工件的抛光面和对比工件进行超声检测，直探头的频率不低于5MHz，直探头大小与工件厚度相适应，记录超声A扫信号从初始波到不少于4次底面反射波的RF波形数据；
步骤4，根据A扫信号计算材质衰减系数α，取不少于三次位置得到的衰减系数平均值为该工件的最终材质衰减系数α；
步骤5，将A扫信号进行分帧和小波包分解，计算每一帧的小波包能量谱，并构成小波包能量矩阵EM，从而得到A扫信号的时域-频域分布；
步骤6，将小波包能量矩阵EM在帧方向进行求和，得到小波包能量在2M个频段的能量分布，计算小波包频域主峰能量指标EF；
步骤7，将小波包能量矩阵EM在频率方向进行求和，得到小波包能量在时间序列上的能量分布曲线ETS，计算小波包时域主峰能量指标ET；
步骤8，构建综合指标HIndex，对被测工件的材质状态进行评价；
步骤5具体包括如下步骤：
步骤S1，利用超声检测系统初始发射波信号强度不受具体检测工艺条件影响的特性，对A扫信号进行标准化处理，消除由于超声检测时信号增益不同带来的影响；
步骤S2，将标准化处理后的A扫信号进行分帧，并加汉宁窗函数以防止频谱泄露，相邻两帧之间有一定的重叠段，每帧的长度为LengF，相邻帧的重叠段长度为Overlap，LengF与工件的A扫底波信号宽度相当，总的帧数NF=(LS-overlap)/( LengF-overlap)，LS为A扫信号长度；
步骤S3，对步骤S2中的每一帧信号进行M层小波包分解，可得到第M层2M个小波包系数，对第M层小波系数进行重构可得到2M个时域信号，分别对应从低到高的2M个频段，计算2M个频段的小波包能量谱Ewt；
步骤S4，对每一帧A扫信号重复步骤S3，可得到NF个小波包能量谱Ewt，构成大小为NF×2M的小波包能量矩阵EM；
步骤6具体包括如下步骤：
步骤S1，在1.5MHz以上频段中找到第m个频谱段fm对应的能量最高峰Peakm、以及其左右近邻频谱段fm-2、fm-1、fm+1、fm+2；
步骤S2，计算小波包频域主峰能量指标EF；
步骤7具体包括如下步骤：
步骤S1，在4μs后的ETS曲线上进行波峰搜索并排序，最高峰为peakm，次高峰为Peakn，波峰需满足Peak>AVEG(ETS4μs)+0.5STD(ETS4μs)，Peak为波峰幅值，AVEG(ETS4μs)、STD(ETS4μs)分别表示4μs后的ETS曲线平均值和标准差；
步骤S2，选取最高峰Peakm和次高峰Peakn的左右近邻四帧，计算小波包时域主峰能量指标ET；
步骤8具体包括如下步骤：
步骤S1，根据被测工件和对比工件的里氏硬度分散系数Vs、材质衰减系数α、小波包频域主峰能量指标EF、小波包时域主峰能量指标ET，按下式计算综合指标HIndex1；
；
式中，下标0代表对比工件，下标1代表被测工件，c1、c2、c3、c4分别为权重系数，且c1+c2+c3+c4=10；
步骤S2，令当被测工件和对比工件完全相同时的综合指标HIndex0=10，Vs的相对误差记为Δvs，则HIndex0的误差按下式可得：
；
步骤S3，根据和误差/>对被测工件的综合指标HIndex1进行分区，并通过金相或不锈钢晶间腐蚀试验对位于复位区的被测工件进行复验：
合格区：HIndex1≥10-1.5；
关注区：10-1.5> HIndex1≥10-3/>；
复验区：10-3> HIndex1。
2.根据权利要求1所述的一种奥氏体不锈钢热处理状态快速检验方法，其特征在于，在步骤1中，所述对比工件的材料牌号与被测工件相同，化学成分相近，表面粗糙度不低于10μm，厚度之差不超10mm，无影响超声波衰减的明显缺陷。
3.根据权利要求1所述的一种奥氏体不锈钢热处理状态快速检验方法，其特征在于，在步骤2中，用里氏硬度计进行多次硬度测量，且每次测量选择相同的冲击方向，记录和处理硬度测量数据。
4.根据权利要求3所述的一种奥氏体不锈钢热处理状态快速检验方法，其特征在于，硬度测量数据的处理，包括如下步骤：
步骤S1，计算里氏硬度测量数据的总体标准差σ和离散系数Vs；
步骤S2，对硬度测量数据进行核验，剔除在范围外的异常值，/>为硬度平均值。
5.根据权利要求1所述的一种奥氏体不锈钢热处理状态快速检验方法，其特征在于，在步骤3中，对于30mm以下厚度的工件采用5MHz、直径5ms的单晶直探头，信号采样频率为100MHz，信号激发脉冲宽度为50ns。
6.根据权利要求1所述的一种奥氏体不锈钢热处理状态快速检验方法，其特征在于，在步骤4中，当工件厚度大于3倍探头近场区长度时，选择一次反射底波和二次反射底波来计算；当观察不到二次反射底波时，采用二次底波理论位置处的晶粒噪声来替代。
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