CN117147390B - 一种高温合金中析出相颗粒的原位统计分布表征方法 - Google Patents
一种高温合金中析出相颗粒的原位统计分布表征方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117147390B CN117147390B CN202311396377.9A CN202311396377A CN117147390B CN 117147390 B CN117147390 B CN 117147390B CN 202311396377 A CN202311396377 A CN 202311396377A CN 117147390 B CN117147390 B CN 117147390B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- precipitated phase
- distribution
- phase particles
- region
- statistical
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 239000002245 particle Substances 0.000 title claims abstract description 161
- 238000009826 distribution Methods 0.000 title claims abstract description 152
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 title claims abstract description 70
- 229910045601 alloy Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 48
- 239000000956 alloy Substances 0.000 title claims abstract description 48
- 238000011065 in-situ storage Methods 0.000 title claims abstract description 26
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 59
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 50
- 238000004876 x-ray fluorescence Methods 0.000 claims abstract description 38
- 229910000601 superalloy Inorganic materials 0.000 claims abstract description 32
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 claims abstract description 19
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 34
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 26
- 238000002189 fluorescence spectrum Methods 0.000 claims description 20
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 20
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 9
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 7
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims description 6
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 5
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 claims description 4
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 4
- 238000010329 laser etching Methods 0.000 claims description 3
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 claims 2
- 239000007769 metal material Substances 0.000 abstract description 2
- 239000010955 niobium Substances 0.000 description 18
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 14
- 230000008569 process Effects 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 4
- 239000000463 material Substances 0.000 description 4
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 3
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 3
- 238000005211 surface analysis Methods 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000010894 electron beam technology Methods 0.000 description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 229910001068 laves phase Inorganic materials 0.000 description 2
- 229910052758 niobium Inorganic materials 0.000 description 2
- GUCVJGMIXFAOAE-UHFFFAOYSA-N niobium atom Chemical compound [Nb] GUCVJGMIXFAOAE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000003466 welding Methods 0.000 description 2
- 238000004846 x-ray emission Methods 0.000 description 2
- 244000137852 Petrea volubilis Species 0.000 description 1
- 241001085205 Prenanthella exigua Species 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 1
- 238000005275 alloying Methods 0.000 description 1
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000013506 data mapping Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 1
- 238000002354 inductively-coupled plasma atomic emission spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000002844 melting Methods 0.000 description 1
- 230000008018 melting Effects 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000003647 oxidation Effects 0.000 description 1
- 238000007254 oxidation reaction Methods 0.000 description 1
- 239000013618 particulate matter Substances 0.000 description 1
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 1
- 238000005498 polishing Methods 0.000 description 1
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 239000006104 solid solution Substances 0.000 description 1
- 238000007711 solidification Methods 0.000 description 1
- 230000008023 solidification Effects 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000005728 strengthening Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 230000003746 surface roughness Effects 0.000 description 1
- 238000004381 surface treatment Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/02—Investigating particle size or size distribution
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
- G01N23/22—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by measuring secondary emission from the material
- G01N23/2206—Combination of two or more measurements, at least one measurement being that of secondary emission, e.g. combination of secondary electron [SE] measurement and back-scattered electron [BSE] measurement
- G01N23/2208—Combination of two or more measurements, at least one measurement being that of secondary emission, e.g. combination of secondary electron [SE] measurement and back-scattered electron [BSE] measurement all measurements being of a secondary emission, e.g. combination of SE measurement and characteristic X-ray measurement
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
- G01N23/22—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by measuring secondary emission from the material
- G01N23/223—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by measuring secondary emission from the material by irradiating the sample with X-rays or gamma-rays and by measuring X-ray fluorescence
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
- G01N23/22—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by measuring secondary emission from the material
- G01N23/225—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by measuring secondary emission from the material using electron or ion
- G01N23/2251—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by measuring secondary emission from the material using electron or ion using incident electron beams, e.g. scanning electron microscopy [SEM]
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Dispersion Chemistry (AREA)
- Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
Abstract
本发明公开了一种高温合金中析出相颗粒的原位统计分布表征方法，涉及金属材料成分表征技术领域，包括：通过扫描电镜能谱分析，获得标准试样的析出相颗粒的分布统计表征数据；通过微束X射线荧光光谱面扫描分析，获取标准试样的析出相特征元素的荧光强度分布数据；确定析出相特征元素的荧光强度分布数据与析出相颗粒的分布统计表征数据之间的相关性数学模型；基于微束X射线荧光光谱获得待测试样的析出相特征元素的荧光强度分布数据，基于相关性数学模型，得到对应的析出相颗粒的分布统计表征数据；其中，待测试样与标准试样为同类型的高温合金。本发明基于微束X射线荧光光谱，快速、高效获得高温合金析出相颗粒位置、数量和面积的统计分布表征。
Description
技术领域
本发明涉及金属材料成分表征技术领域，特别是涉及一种高温合金中析出相颗粒的原位统计分布表征方法。
背景技术
高温合金在高温下具有良好的高温抗疲劳、抗蠕变、抗氧化、抗辐照及热加工和焊接性能，在航空航天、电力化工等领域都有广泛的应用。为了提高高温合金的承温能力，高温合金中加入了大量的Al、Ti、Nb、Cr、Mo等合金元素，例如GH4169高温合金是目前在航空航天领域应用最为广泛的的变性高温合金之一，其中Nb元素的质量分数接近5%，这些Nb元素在合金非平衡凝固时，会富集于脆性的Laves相和大尺寸δ相中，降低了合金元素的固溶强化效果，且脆性的Laves相在外力作用下常常会与基体界面发生剥离，另外在焊接过程中该相的熔化会形成微裂纹，造成线性缺陷，严重影响材料的机械性能和高温性能。而这些析出相在合金中的分布也是不均匀的，在构件的不同部位以及不同组织上析出相颗粒尺寸和数量的分布均有所差别，这些差别也会对高温合金的性能稳定性带来一定影响，因此，表征高温合金大尺寸范围内的析出相颗粒分布，对于评价高温合金的质量特性并解析工艺中出现的问题非常重要。
高温合金中微米级析出相的表征通常采用扫描电镜结合能谱分析法来进行，观察的视场有限，同时对样品的表面质量和导电性有严格的要求，因此样品制备以及大尺寸范围内颗粒的统计都较为繁琐，需要结合多视场拼接、析出相颗粒图像识别算法和能谱自动分析来进行某类析出相的分布分析，对扫描电镜仪器软硬件都提出了更高的要求，因此也限制了其在大尺寸材料全域析出相颗粒分布分析中的应用。大尺寸范围内的析出相颗粒统计分布表征成为本领域的一大难点。
因此，有必要开发一种高效、简便、快速的高温合金中析出相颗粒的原位统计分布表征方法，为全面解析析出相对高温合金性能的影响机制、保证大尺寸范围内高温合金的性能稳定性提供技术支撑。
发明内容
本发明的目的是提供一种高温合金中析出相颗粒的原位统计分布表征方法，能够解决传统的高温合金中微米级析出相表征方法分析区域小、制样要求高、操作过程繁琐且测试效率低下的问题，实现跨尺度多参量的表征，具有高效、简便、快速的优点。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种高温合金中析出相颗粒的原位统计分布表征方法，该方法包括以下步骤：
S1，对高温合金的标准试样进行扫描电镜能谱分析，获得标准试样的析出相颗粒的分布统计表征数据；
S2，对标准试样进行微束X射线荧光光谱面扫描分析，获取标准试样的析出相特征元素的荧光强度分布数据；
S3，确定标准试样的析出相特征元素的荧光强度分布数据与析出相颗粒的分布统计表征数据之间的相关性数学模型；
S4，对待测试样进行微束X射线荧光光谱面扫描分析，获得待测试样的析出相特征元素的荧光强度分布数据，基于所述相关性数学模型，得到待测试样的析出相颗粒的分布统计表征数据；其中，所述待测试样与所述标准试样为同类型的高温合金。
进一步地，所述步骤S1，利用扫描电镜和能谱仪，对高温合金的标准试样中析出相颗粒进行分布表征，获得标准试样的析出相颗粒的分布统计表征数据，具体包括：
S101，对高温合金的标准试样进行预处理，获得平滑光洁的金相表面，标记待测区域；
S102，采用扫描电镜和能谱仪对待测区域进行扫描电镜能谱分析，采集待测区域的多视场特征物图像，进行特征提取、图像分割、能谱分析，获得待测区域内析出相颗粒的分布统计表征数据，所述分布统计表征数据包括待测区域内的所有析出相颗粒的元素组成、位置、尺寸数据。
进一步地，所述S101，对高温合金的标准试样进行预处理，获得平滑光洁的金相表面，标记待测区域，包括：
对高温合金的标准试样进行金相制样，获得平滑光洁的金相表面后，采用显微维氏硬度计压入法或激光刻蚀的方法在金相表面上标记待测区域。
进一步地，所述S102，采用扫描电镜和能谱仪对待测区域进行扫描电镜能谱分析，采集待测区域的多视场特征物图像，进行特征提取、图像分割、能谱分析，获得待测区域内析出相颗粒的分布统计表征数据，包括：
对待测区域进行初步扫描电镜能谱分析，得到待测区域析出相的主要特征元素组成以及主要颗粒的形貌和尺寸；
确定扫描电镜的图像采集参数，设置放大倍数、图像分辨率以及亮度、对比度参数，采集待测区域的多视场特征物图像；
基于采集的多视场特征物图像，设定灰度阈值，将多视场特征物图像内灰度高于灰度阈值的析出相颗粒图像进行边界识别、分割、提取和定位；
采用能谱仪对识别的析出相颗粒逐一进行组成分析，记录待测区域内的所有析出相颗粒的元素组成、位置、尺寸数据，完成待测区域内析出相颗粒的分布统计表征。
进一步地，所述步骤S2，对标准试样进行微束X射线荧光光谱面扫描分析，获取标准试样的析出相特征元素的荧光强度分布数据，具体包括：
设定微束X射线荧光光谱面扫描测试参数，对标准试样的待测区域进行微束X射线荧光光谱面扫描分析，获得待测区域内主要合金元素的强度二维分布图谱；
根据步骤S1中获得的析出相颗粒的元素组成，将析出相颗粒中质量分数最大的元素视为析出相特征元素，从荧光光谱分析软件中导出析出相特征元素的荧光强度分布数据。
进一步地，所述步骤S3，确定标准试样的析出相特征元素的荧光强度分布数据与析出相颗粒的分布统计表征数据之间的相关性数学模型，具体包括：
将标准试样的待测区域分割为若干等面积的子区域；
分别统计不同子区域的析出相特征元素的荧光强度分布数据与析出相颗粒的分布统计表征数据；
通过数学拟合，建立析出相特征元素的荧光强度分布数据与析出相颗粒的分布统计表征数据之间的映射关系；
基于所述映射关系，确定标准试样的析出相特征元素的荧光强度分布数据与析出相颗粒的分布统计表征数据之间的相关性数学模型。
进一步地，所述步骤S4，对待测试样进行微束X射线荧光光谱面扫描分析，获得待测试样的析出相特征元素的荧光强度分布数据，基于所述相关性数学模型，得到待测试样的析出相颗粒的分布统计表征数据，具体包括：
对待测试样的进行微束X射线荧光光谱面扫描分析，获得析出相特征元素荧光光谱信号二维分布图谱；
根据所述相关性数学模型，将析出相特征元素荧光光谱信号二维分布图谱转化为全域析出相颗粒尺寸或面积二维分布图谱，并给出全域析出相颗粒的平均等效直径、平均面积以及数量和位置统计参量。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明提供的高温合金中析出相颗粒的原位统计分布表征方法与现有技术比具有以下有益效果：
1.针对目前大尺寸范围内的析出相颗粒统计分布表征难度较大的问题，本方法通过一次扫描电镜能谱面分析获得了高温合金中析出相颗粒分布的标定数据，结合微束荧光光谱面扫描分析获得了对应区域的元素荧光光谱信号与析出相颗粒数量和面积分布相关性数学模型。该相关性数学模型适用于同类型高温合金中析出相颗粒的分布表征，因此通过该相关性数学模型，无需再进行扫描电镜能谱分析，就可直接将其他同类型的高温合金中特征元素荧光光谱信号二维分布图谱转化为全域析出相颗粒尺寸或面积二维分布图谱，方法简单高效，而且可进行大尺寸范围的析出相颗粒分布表征。
2.由于微束X射线的穿透深度较扫描电镜电子束深，因此较少受表面粗糙度以及表面样品制备质量的影响，表面处理较扫描电镜更为简单，同时对样品的导电性没有特殊要求，因此，比扫描电镜具有更广的应用领域；本方法能够减少扫描电镜的使用，仅需要进行一次扫描电镜能谱面分析，得到标准试样的相关性数学模型，仅需要对待测试样进行微束X射线荧光光谱面扫描分析，即可实现析出相颗粒的原位统计分布表征；本方法拓宽了微束X射线荧光光谱的应用范围，将微束X射线荧光光谱在元素含量分布分析的应用拓展为对材料中的显微组织结构、析出相颗粒的分布表征，实现了一种技术的跨尺度、多参量表征。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明高温合金中析出相颗粒的原位统计分布表征方法的流程示意图；
图2为本发明实施例中标记的待测区域示意图；
图3为本发明实施例析出相颗粒的扫描电镜背散射电子图像；
图4为本发明实施例相颗粒的能谱分析结果示意图；
图5为本发明实施例析出相颗粒面积二维分布图谱；
图6为本发明实施例高温合金中各元素的X射线荧光光谱图谱；
图7为本发明实施例Nb元素荧光强度二维分布图；
图8为本发明实施例两个数据集合的区域分割和数据映射关系示意图；
图9为本发明实施例高强度荧光信号强度总和与析出相面积和的相关性示意图；
图10为本发明实施例大于5微米的颗粒面积总和与荧光强度的标准偏差的相关性示意图；
图11为本发明实施例大于5微米的颗粒数量与荧光平均强度的相关性示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明针对传统的高温合金中微米级析出相表征方法分析区域小、制样要求高、操作过程繁琐且测试效率低下的问题，提供了一种基于微束X射线荧光光谱的大尺寸范围内析出相颗粒的原位统计分布表征方法。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明提供的高温合金中析出相颗粒的原位统计分布表征方法，包括以下步骤：
S1，对高温合金的标准试样进行扫描电镜能谱分析，获得标准试样的析出相颗粒的分布统计表征数据；
S2，对标准试样进行微束X射线荧光光谱面扫描分析，获取标准试样的析出相特征元素的荧光强度分布数据；
S3，确定标准试样的析出相特征元素的荧光强度分布数据与析出相颗粒的分布统计表征数据之间的相关性数学模型；
S4，对待测试样进行微束X射线荧光光谱面扫描分析，获得待测试样的析出相特征元素的荧光强度分布数据，基于所述相关性数学模型，得到待测试样的析出相颗粒的分布统计表征数据；其中，所述待测试样与所述标准试样为同类型的高温合金。
第一，所述步骤S1能够实现高温合金大尺寸范围内析出相颗粒分布的表征，包括：
根据测试需要，选取与待测高温合金工艺和成分接近的高温合金块状样品，对待测面金相制样，获得光洁的镜面后，采用显微维氏硬度计压入法或激光刻蚀的方法在抛光面上标记一个待测试的大尺寸区域，作为待测区域，如图2所示。采用扫描电镜和能谱分析技术对待测区域内的大尺寸析出相颗粒进行形貌、组成的初步分析，选择合适的电压、束流和工作距离，保证背散射电子图像具有良好的成像质量和能谱计数率，获得该类高温合金析出相的主要特征元素组成以及主要颗粒的形貌和尺寸。确定扫描电镜面分布分析的图像采集参数，设置合适的放大倍数、图像分辨率以及亮度、对比度参数，保证析出相颗粒图像与基体组织亮度有明显差异，通过扫描电镜能谱仪配置的特征物分析软件对待测区域进行多视场图像采集，设定合适的灰度阈值，将多视场区域内灰度高于阈值的析出相颗粒图像进行自动边界识别、分割、提取和定位，并采用能谱仪对识别的析出相颗粒逐一进行组成分析，记录高温合金待测区域内的所有析出相颗粒的位置、尺寸数据，完成该块样品待测区域内微米级析出相颗粒分布表征。
其中，通过能谱点分析和选区分析获得析出相的主要特征元素组成以及质量分数。在较高的放大倍数（4000X-6000X）下，选择一个尺寸大于10微米的析出相颗粒置于视场中心，为保证析出相颗粒图像与基体组织亮度有明显差异，以该颗粒为亮度校正参考物，调节仪器的亮度和对比度参数，由于高温合金中的析出相颗粒组成元素一般为原子序数较大的元素，析出相颗粒的灰度通常大于基体灰度，与合金中的夹杂物灰度有较大差别，建议颗粒物灰度至少高于基体灰度20%以上，此时仪器的亮度和对比度参数可视为该待测区域扫描电镜测试的适宜参数。设置合适的放大倍数、图像分辨率，保证最小检测颗粒尺寸可达1μm或更低。通过扫描电镜能谱分析仪软件配备的特征物自动分析模块对待测区域进行多视场特征物图像采集，在基体灰度值和颗粒灰度值之间选择一个合适的灰度值作为灰度阈值，将高于阈值的析出相颗粒图像进行自动边界识别、分割、提取，并记录该颗粒所在电镜样品台的位置，采用能谱仪对识别的析出相颗粒逐一进行组成分析，记录待测区域内的所有析出相颗粒的位置、尺寸数据，完成标准试样待测区域内微米级析出相颗粒分布的表征，可以作为标定数据，为后期同类型高温合金的析出相颗粒的原位定量统计分布表征提供基础参照。
第二，所述步骤S2的目的是基于微束X射线荧光光谱的析出相特征元素强度分布分析，具体包括：
根据步骤S1分析的高温合金微米级析出相颗粒元素组成及尺寸分布，合理选择微束X射线荧光光谱面扫描测试参数，保证析出相特征元素的荧光光谱信号具有较高的灵敏度和较好的信噪比，且选择的特征能量谱线受临近元素的干扰较小，设置的分析间距应保证特征元素二维分布图谱具有较佳的空间分辨率。为保证微米级的析出相颗粒的有效检出，每测试点间距不能超过20μm。对步骤S1的待测区域进行微束X射线荧光光谱面扫描分析，获得高温合金中主要合金元素的强度二维分布图谱，根据步骤S1中的颗粒物组成测定结果，将析出相颗粒中质量分数最大的元素视为析出相特征元素，从荧光光谱分析软件中导出该特征元素的荧光强度分布数据，进行进一步解析。
其中，微束X射线荧光光谱面扫描测试参数包括管电压、管电流、真空度、滤光片材质和厚度、探测时间、探测器面积等参数，可以采用正交法设计实验获得合适的扫描测试参数。
所述步骤S3实现特征元素荧光强度二维分布图谱与析出相颗粒数量和面积分布的原位统计映射相关性的建立，具体包括：
由于大尺寸范围内析出相颗粒分布的具有随机性，不同区域内的析出相颗粒分布数量和尺寸都会存在这种差异，因此可以将待测区域进行进一步的分割。
将高温合金标准试样的待测区域分割为若干等面积小区域，分布统计对应区域内特征元素的荧光强度信号分布情况，以及对应区域内扫描电镜能谱面分析得到的析出相颗粒数量和面积的统计参量，建立对应区域的特征元素荧光信号数量、强度分布与析出相颗粒数量和面积的统计参量的映射相关性，获得元素荧光光谱信号与析出相颗粒数量和面积分布相关性数学模型。
其中，考察待测区域内特征元素荧光高强度信号的数量、强度值与对应区域内析出相颗粒数量和尺寸的关联关系，并对其相关性进行数学拟合，优选地，可以采用多元线性回归进行拟合，从而得到相关性数学模型。
第四，所述步骤S4实现析出相颗粒的微束X射线荧光光谱法原位统计分布表征，具体包括：
依据步骤S2，选择微束X射线荧光光谱面扫描测试参数，对其他工艺和成分接近的待测高温合金进行微束X射线荧光光谱面扫描分析，获得特征元素荧光光谱信号二维分布图谱。根据获得的元素荧光光谱信号与析出相颗粒数量和面积分布相关性数学模型将特征元素荧光光谱信号二维分布图谱转化为全域析出相颗粒尺寸或面积二维分布图谱。并给出全域析出相颗粒的平均等效直径、平均面积以及数量和位置等统计参量。
实施例1
该实施例使用的合金样品为一块采用真空感应炉（VIM）+真空自耗炉（VAR）+电渣重熔炉（ESR）三联工艺进行冶炼后再经过固溶处理和时效处理的高温合金，经ICP-AES法测定得到的主要合金元素含量结果如表1。
本发明实施例一基于上述高温合金试样，提供了如图2-11所示的高温合金中析出相颗粒的原位统计分布表征方法，具体操作步骤为：
步骤一：基于扫描电镜能谱分析的高温合金大尺寸范围内析出相颗粒分布的表征。
对合金样品表面使用砂纸打磨至1200目后用2.5W抛光膏抛光，采用显微维氏硬度计压入法标识一个8 mm×8 mm的矩形待测区域，待测区域示意如图2所示。采用扫描电镜和能谱分析技术对待测区域中的大尺寸析出相颗粒进行形貌和组成分析，电压为20KV，电子束流为15μA，工作距离为10mm, 保证背散射电子图像具有良好的成像质量和能谱计数率，获得主要析出相颗粒的形貌和尺寸(图3)。图3析出相颗粒呈现亮白色，为放大倍数为4000X下拍摄得到，中心的析出相颗粒尺寸大于10μm，对图3析出相颗粒中心区域进行通过能谱选区分析，获得析出相的主要特征元素组成以及质量分数（如图4），发现该析出相的主要组成元素为Nb，同时含有少量Ti元素。为保证析出相颗粒图像与基体组织灰度值有明显差异，以该颗粒物图像为灰度校正参考物，调节仪器的亮度和对比度参数，使析出相颗粒图像的灰度值为28000左右，基体组织的灰度为22000，析出相和基体组织灰度值差为6000，高出基体灰度20%以上，固定此时的亮度和对比度参数，作为后续多视场图像采集的电镜参数。设置电镜放大倍数为300X，最小检测颗粒尺寸为0.9μm，通过扫描电镜能谱仪（Aztec，Oxford）配置的特征物分析模块对待测区域进行多视场图像采集，在基体灰度值和颗粒灰度值之间选择一个合适的灰度值作为灰度阈值，发现当灰度阈值设置为25000时，能将灰度大于阈值的大于1μm析出相颗粒边界分割和提取。对多视场图像进行析出相颗粒自动边界识别、分割、提取和记录该颗粒所在电镜样品台的位置，采用能谱仪对识别的析出相颗粒逐一进行组成分析，记录待测区域内的所有析出相颗粒的位置、尺寸数据，完成该块样品待测区域内微米级析出相颗粒分布的标定，待测区域内的析出相颗粒面积二维分布图如图5所示。
步骤二，基于微束X射线荧光光谱的析出相特征元素原位统计分布分析。
样品的X射线荧光光谱图如图6所示。由于该合金析出相主要组成元素为Nb，对Nb的分析谱线进行了进一步考察，发现其Kα线（E=16615 eV）远离其余几种元素的谱线位置，能与Mo的Kα线（E=17480 eV）完全分离，故其干扰因素较少，可以利用其Kα线的谱峰进行元素分布分析。为优化测试高温合金的测试参数，得到不同元素的最佳峰背比，对测试样品设计正交试验。将可能影响荧光测试结果的电压、电流、单点驻留时间、是否加滤片这4个参数以A—D编号并设置2个不同的水平，包括因素间的交互作用在内总共考察6个因素对主要合金元素峰背比的影响：A电压(48kV, 50kV)，B电流(100μA, 120μA)，A×B电压电流交互作用，C单点驻留时间(100ms, 150ms)，A×C电压驻留时间交互作用，D是否加滤片(加装12.5μmAl滤片, 不加滤片)。以Nb元素峰背比为试验指标，正交试验设计见表2：
计算所得的峰背比结果如表3：
极差分析的结果见表4：
极差的大小反映了选取因素的水平变动对指标影响的大小。由实验结果可知，电压、滤光片、单点驻留时间是影响荧光光谱信号峰背比的主要因素。在合适的取值区间内电压越高，单点驻留时间越短，元素信号峰背比越高。在此基础上12.5μm Al滤片的加入使得到的谱图效果更好。影响Nb元素信号峰背比的最主要因素是单点驻留时间，其Nb峰背比极差可以达到12.6。尽管长的单点驻留时间有助于低强度的能谱峰与基质背景分离，该实验环境下单点驻留时间的增加使背景信号增加的幅度更大，造成元素峰背比减小。其次是滤片的影响，加12.5μm Al滤片测试与不加滤片测试的极差值为11.7。需要注意的是，电压和电流两个因素在Nb元素XRF的测试中有不可忽略的交互作用，其极差可以达到7.28。以此正交试验结果综合考虑不同因素的影响，本实验确定了一个较优的测试参数设置，后续样品的荧光测试均为50 kV电压、120μA电流、100 ms单点驻留时间、20μm步距、并加12.5μm Al滤片的测试条件。对步骤一的待测区域进行微束X射线荧光光谱面扫描分析，获得高温合金中Nb元素的强度二维分布图谱（图7）。导出特征元素Nb的荧光强度分布数据进行进一步解析。
步骤三，相关性数学模型的建立。
含铌析出相颗粒分布图谱（图5）与微束X射线荧光光谱分析得到的Nb元素二维强度分布图（图7）具有良好的一致性，因此尝试在两个分布图谱中寻找关联关系。如图8所示，将待测区域内得到的Nb元素荧光强度分布矩阵记为集合A，扫描电镜能谱面分布分析结果得到的全域析出相颗粒分布数据记为集合B，对集合A、B内的数据进行进一步的分割，分割为若干等面积小区域，以区域位置为基础，考察对应小区域内的各统计参量的映射相关性，如图8所示。统计区域Ai内Nb元素的荧光强度信号分布情况，i从1到16变化，分别得到区域平均荧光强度Ii和强度标准偏差σi，将荧光强度矩阵Ai中大于整体信号平均值3倍标准偏差的数值（>Ii+3σi）视为高强度荧光信号，分别统计每个小区域对应的高强度荧光信号强度总和Si。全域析出相颗粒分布数据Bi中统计析出相颗粒数量Ni和面积和ASi，以及不同粒度分布区间的析出相颗粒数量和面积和。考察对应小区域内的各类统计参量的关联关系，并对其相关性进行二元线性回归拟合，获得元素荧光光谱信号与析出相颗粒数量和面积分布相关性数学模型。异常高的荧光信号强度总和Si与析出相颗粒面积总和ASi的二元线性拟合相关性如图9所示。对应小区域内大于5微米的颗粒面积总和与荧光强度的标准偏差的相关性如图10所示。大于5微米的颗粒数量与小区域内的荧光平均强度的相关性如图11所示。图9至图11中拟合的二元线性回归曲线的线性相关性均超过了0.9，可通过这些拟合曲线计算得到的Nb元素荧光光谱强度面分布中的相关统计参量转化为含铌相颗粒物的面积和数量参量。
具体地，待测样品中的析出相颗粒总面积AS通过图9所示的拟合曲线来计算，计算公式为AS=2E-6 Si 2+0.0785Si+1608.8，其中Si为对应区域的异常高的荧光信号强度总和。尺寸大于5微米的析出相颗粒总面积AT可用图10所示的拟合曲线来计算，计算公式为AT=14.41σi 2-689.18σi+9895.9，其中σi为对应区域的荧光信号强度标准偏差。尺寸大于5微米的析出相颗粒数量N可用图11所示的拟合曲线来计算，计算公式为N=0.1842 Ii 2-144.42Ii+28259，其中Ii为对应区域的荧光信号平均强度。当析出相颗粒接近球形时，尺寸大于5微米的析出相平均尺寸D可以通过下述公式计算：
步骤四，基于微束X射线荧光光谱的析出相颗粒原位统计分布表征。
依据步骤二，选择微束X射线荧光光谱面扫描测试参数，可对其他工艺和成分接近的待测高温合金进行微束X射线荧光光谱面扫描分析，获得特征元素荧光光谱信号二维分布图谱。根据步骤三，获得的元素荧光光谱信号与析出相颗粒数量和面积分布相关性数学模型可将特征元素荧光光谱信号二维分布图谱转化为全域析出相颗粒面积二维分布图谱，并给出全域大于5微米的析出相颗粒的位置、数量、面积以及尺寸和等统计参量。
综上，本发明依据微束X射线荧光光谱面扫描分析中某些特征元素信号与析出相颗粒物分布的关联关系，通过特征元素的特征信号的提取和统计解析实现了析出相颗粒数量和面积的原位统计分布表征，该方法是一种跨尺度多参量的表征方法，通过一种分析技术实现了特征元素成分及状态的同时分布表征，快速获得析出相颗粒位置、数量和面积的统计分布表征，方法准确、快速，且分析效率得到了显著提升。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (7)
1.一种高温合金中析出相颗粒的原位统计分布表征方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，对高温合金的标准试样进行扫描电镜能谱分析，获得标准试样的析出相颗粒的分布统计表征数据；
S2，对标准试样进行微束X射线荧光光谱面扫描分析，获取标准试样的析出相特征元素的荧光强度分布数据；
S3，确定标准试样的析出相特征元素的荧光强度分布数据与析出相颗粒的分布统计表征数据之间的相关性数学模型；
S4，对待测试样进行微束X射线荧光光谱面扫描分析，获得待测试样的析出相特征元素的荧光强度分布数据，基于所述相关性数学模型，得到待测试样的析出相颗粒的分布统计表征数据；其中，所述待测试样与所述标准试样为同类型的高温合金。
2.根据权利要求1所述的高温合金中析出相颗粒的原位统计分布表征方法，其特征在于，所述步骤S1，利用扫描电镜和能谱仪，对高温合金的标准试样中析出相颗粒进行分布表征，获得标准试样的析出相颗粒的分布统计表征数据，具体包括：
S101，对高温合金的标准试样进行预处理，获得平滑光洁的金相表面，标记待测区域；
S102，采用扫描电镜和能谱仪对待测区域进行扫描电镜能谱分析，采集待测区域的多视场特征物图像，进行特征提取、图像分割、能谱分析，获得待测区域内析出相颗粒的分布统计表征数据，所述分布统计表征数据包括待测区域内的所有析出相颗粒的元素组成、位置、尺寸数据。
3.根据权利要求2所述的高温合金中析出相颗粒的原位统计分布表征方法，其特征在于，所述S101，对高温合金的标准试样进行预处理，获得平滑光洁的金相表面，标记待测区域，包括：
对高温合金的标准试样进行金相制样，获得平滑光洁的金相表面后，采用显微维氏硬度计压入法或激光刻蚀的方法在金相表面上标记待测区域。
4.根据权利要求2所述的高温合金中析出相颗粒的原位统计分布表征方法，其特征在于，所述S102，采用扫描电镜和能谱仪对待测区域进行扫描电镜能谱分析，采集待测区域的多视场特征物图像，进行特征提取、图像分割、能谱分析，获得待测区域内析出相颗粒的分布统计表征数据，包括：
对待测区域进行初步扫描电镜能谱分析，得到待测区域析出相的主要特征元素组成以及主要颗粒的形貌和尺寸；
确定扫描电镜的图像采集参数，设置放大倍数、图像分辨率以及亮度、对比度参数，采集待测区域的多视场特征物图像；
基于采集的多视场特征物图像，设定灰度阈值，将多视场特征物图像内灰度高于灰度阈值的析出相颗粒图像进行边界识别、分割、提取和定位；
采用能谱仪对识别的析出相颗粒逐一进行组成分析，记录待测区域内的所有析出相颗粒的元素组成、位置、尺寸数据，完成待测区域内析出相颗粒的分布统计表征。
5.根据权利要求2所述的高温合金中析出相颗粒的原位统计分布表征方法，其特征在于，所述步骤S2，对标准试样进行微束X射线荧光光谱面扫描分析，获取标准试样的析出相特征元素的荧光强度分布数据，具体包括：
设定微束X射线荧光光谱面扫描测试参数，对标准试样的待测区域进行微束X射线荧光光谱面扫描分析，获得待测区域内主要合金元素的强度二维分布图谱；
根据步骤S1中获得的析出相颗粒的元素组成，将析出相颗粒中质量分数最大的元素视为析出相特征元素，从荧光光谱分析软件中导出析出相特征元素的荧光强度分布数据。
6.根据权利要求2所述的高温合金中析出相颗粒的原位统计分布表征方法，其特征在于，所述步骤S3，确定标准试样的析出相特征元素的荧光强度分布数据与析出相颗粒的分布统计表征数据之间的相关性数学模型，具体包括：
将标准试样的待测区域分割为若干等面积的子区域；
分别统计不同子区域的析出相特征元素的荧光强度分布数据与析出相颗粒的分布统计表征数据；
通过数学拟合，建立析出相特征元素的荧光强度分布数据与析出相颗粒的分布统计表征数据之间的映射关系；
基于所述映射关系，确定标准试样的析出相特征元素的荧光强度分布数据与析出相颗粒的分布统计表征数据之间的相关性数学模型。
7.根据权利要求2所述的高温合金中析出相颗粒的原位统计分布表征方法，其特征在于，所述步骤S4，对待测试样进行微束X射线荧光光谱面扫描分析，获得待测试样的析出相特征元素的荧光强度分布数据，基于所述相关性数学模型，得到待测试样的析出相颗粒的分布统计表征数据，具体包括：
对待测试样的进行微束X射线荧光光谱面扫描分析，获得析出相特征元素荧光光谱信号二维分布图谱；
根据所述相关性数学模型，将析出相特征元素荧光光谱信号二维分布图谱转化为全域析出相颗粒尺寸或面积二维分布图谱，并给出全域析出相颗粒的平均等效直径、平均面积以及数量和位置统计参量。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311396377.9A CN117147390B (zh) | 2023-10-26 | 2023-10-26 | 一种高温合金中析出相颗粒的原位统计分布表征方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311396377.9A CN117147390B (zh) | 2023-10-26 | 2023-10-26 | 一种高温合金中析出相颗粒的原位统计分布表征方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117147390A CN117147390A (zh) | 2023-12-01 |
| CN117147390B true CN117147390B (zh) | 2024-02-02 |
Family
ID=88902947
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311396377.9A Active CN117147390B (zh) | 2023-10-26 | 2023-10-26 | 一种高温合金中析出相颗粒的原位统计分布表征方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117147390B (zh) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101799395A (zh) * | 2010-03-18 | 2010-08-11 | 钢铁研究总院 | 钢中夹杂物粒度分布的冶金参考物质的制备及定量方法 |
| CN110865092A (zh) * | 2019-12-10 | 2020-03-06 | 中国科学院金属研究所 | 利用x射线荧光光谱表征高温合金成分分布的原位分析方法 |
| CN113049621A (zh) * | 2021-03-19 | 2021-06-29 | 钢研纳克检测技术股份有限公司 | 一种高温合金铸锭枝晶偏析和枝晶间距定量表征方法 |
| CN113777115A (zh) * | 2021-09-10 | 2021-12-10 | 西安热工研究院有限公司 | 一种合金中析出相的定量统计方法 |
| CN114318194A (zh) * | 2022-03-16 | 2022-04-12 | 河北钢研德凯科技有限公司北京分公司 | 一种镍基铸造高温合金及其热处理方法和合金铸件 |
| CN114594118A (zh) * | 2022-03-18 | 2022-06-07 | 钢研纳克检测技术股份有限公司 | 基于微束x射线荧光的铝合金组织显微偏析定量表征方法 |
| CN116698896A (zh) * | 2023-06-15 | 2023-09-05 | 中国钢研科技集团有限公司 | 一种带状组织偏析及定量表征方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112986298B (zh) * | 2021-02-06 | 2023-10-10 | 钢研纳克检测技术股份有限公司 | 一种单晶高温合金枝晶组织原位统计分布表征方法 |
-
2023
- 2023-10-26 CN CN202311396377.9A patent/CN117147390B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101799395A (zh) * | 2010-03-18 | 2010-08-11 | 钢铁研究总院 | 钢中夹杂物粒度分布的冶金参考物质的制备及定量方法 |
| CN110865092A (zh) * | 2019-12-10 | 2020-03-06 | 中国科学院金属研究所 | 利用x射线荧光光谱表征高温合金成分分布的原位分析方法 |
| CN113049621A (zh) * | 2021-03-19 | 2021-06-29 | 钢研纳克检测技术股份有限公司 | 一种高温合金铸锭枝晶偏析和枝晶间距定量表征方法 |
| CN113777115A (zh) * | 2021-09-10 | 2021-12-10 | 西安热工研究院有限公司 | 一种合金中析出相的定量统计方法 |
| CN114318194A (zh) * | 2022-03-16 | 2022-04-12 | 河北钢研德凯科技有限公司北京分公司 | 一种镍基铸造高温合金及其热处理方法和合金铸件 |
| CN114594118A (zh) * | 2022-03-18 | 2022-06-07 | 钢研纳克检测技术股份有限公司 | 基于微束x射线荧光的铝合金组织显微偏析定量表征方法 |
| CN116698896A (zh) * | 2023-06-15 | 2023-09-05 | 中国钢研科技集团有限公司 | 一种带状组织偏析及定量表征方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 硼化物和锶对再生Al-Si合金中富铁相的影响;杨承志;龙思远;王朋;杨怀德;黄彦彦;;材料热处理学报(第01期);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117147390A (zh) | 2023-12-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP5611966B2 (ja) | 画像解析によって合金中の介在物を計数すること | |
| Ritchie et al. | EDS measurements of X-ray intensity at WDS precision and accuracy using a silicon drift detector | |
| US11927511B2 (en) | Method for statistical distribution characterization of dendritic structures in original position of single crystal superalloy | |
| Payton et al. | Semi-automated characterization of the γ′ phase in Ni-based superalloys via high-resolution backscatter imaging | |
| CN114324437B (zh) | 一种钢中夹杂物原位统计分布的表征方法及系统 | |
| JP2007141804A (ja) | 荷電粒子線装置、それに用いられるコンピュータプログラム、及び試料像観察方法 | |
| CN114594118B (zh) | 基于微束x射线荧光的铝合金组织显微偏析定量表征方法 | |
| JP7040496B2 (ja) | 電子顕微鏡における試料観察方法、電子顕微鏡用画像解析装置、電子顕微鏡および電子顕微鏡用画像解析方法 | |
| CN117147390B (zh) | 一种高温合金中析出相颗粒的原位统计分布表征方法 | |
| CN102788748B (zh) | 82b盘条索氏体含量分析用标准样品的制备方法 | |
| CN110646455A (zh) | 一种热轧盘条表面氧化铁皮结构快速分析方法 | |
| CN114199919A (zh) | 一种基于x射线能谱微区面扫描的图像处理方法 | |
| Mayerhofer | Enhanced characterization of non-metallic inclusions for (sub) micro steel cleanness evaluations | |
| CN112014416A (zh) | 高温合金一次碳化物的检测方法 | |
| CN113777115A (zh) | 一种合金中析出相的定量统计方法 | |
| JP2017040520A (ja) | 分析データ表示処理装置及び表示処理プログラム | |
| CN116106349A (zh) | 一种扫描电镜图像定量分析α+β钛合金相比例的方法 | |
| CN113203764A (zh) | 一种利用扫描电镜及能谱仪的材料组织定量分析系统 | |
| JP3671600B2 (ja) | 金属中酸化物系介在物の粒度分布測定方法 | |
| Aziz et al. | Effectiveness of color correction on the quantitative analysis of histopathological images acquired by different whole-slide scanners | |
| JP7549143B2 (ja) | 粒子解析装置および粒子解析方法 | |
| Moore et al. | Scanning and transmission electron microscope investigation of preferential thinning during ion beam milling of an Al–Ag alloy containing γ precipitate plates and the subsequent effects on microanalysis | |
| JP4038154B2 (ja) | 金属試料中介在物の評価方法、評価装置、コンピュータプログラム、およびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 | |
| CN117092144B (zh) | 一种航空航天高温合金高成分元素分析方法 | |
| Strang | Direct image analysis in the electron microscope |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |