JP2004045342A

JP2004045342A - Temperature inferring method, metal element content prediction method, and metal element content decline time prediction method of corrosion resistance coating

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Publication number: JP2004045342A
Application number: JP2002206196A
Authority: JP
Inventors: Mitsutoshi Okada; 岡田　満利; Yoshiyuki Etori; 餌取　良幸; Noboru Hisamatsu; 久松　暢; Takeshi Takahashi; 高橋　毅
Original assignee: Central Research Institute of Electric Power Industry
Current assignee: Central Research Institute of Electric Power Industry
Priority date: 2002-07-15
Filing date: 2002-07-15
Publication date: 2004-02-12
Anticipated expiration: 2022-07-15
Also published as: JP4105911B2

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a temperature inferring method of a corrosion resistance coating of a high-temperature member capable of grasping the surface temperature without actual measurement, and a metal element content prediction method and a metal element content decline time prediction method of the corrosion resistance coating. <P>SOLUTION: In this method, the diffusion layer thickness from the surface of the corrosion resistance coating where diffusion processing of a metal element applied to the base material surface is applied to the interface between the corrosion resistance coating and the base material is determined by analyzing a plurality of portions of an actual machine, and the correlation between the interference diffusion layer thickness and the metal element content in the corrosion resistance coating is determined, and the metal element content is predicted based on the correlation. The time until the metal element content in the corrosion resistance coating declines up to the same level of the metal element content in the base material is predicted by using the correlation. A growth behavior of the interference diffusion layer is grasped by performing a heating test, and the correlation between the diffusion layer thickness and the temperature is determined, thereby inferring the temperature at the using time. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、耐食コーティングの温度推測方法、金属元素含有量予測方法および金属元素含有量低下時期予測方法に関する。さらに詳述すると、本発明は、例えばガスタービン動翼の基材表面に施工された耐食コーティングの劣化状況を定量的に分析する方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
ガスタービン動翼には、燃焼ガスによる高温酸化・腐食から動翼基材を保護するための保護皮膜として、耐酸化性・耐食性を向上させる耐食コーティングが施工されている。この耐食コーティングの耐酸化性を維持するには外部からの酸素を遮断できる安定な層を基材表面に形成することが重要であり、このような安定層として例えばＡｌ（アルミニウム）酸化層が採用されている。Ａｌ酸化層からなる耐食コーティング中には基材に比べてより多くのＡｌが含有されている。
【０００３】
しかし、このようなＡｌ酸化層からなる高温部品用の耐食コーティングが長時間使用されると、表面酸化、コーティング厚さ減少、コーティングと基材間の相互拡散による組織変化などが観察され、これらの現象により、耐酸化性発揮・維持のために重要なコーティング中のＡｌ含有量の減少が生じる。このようなＡｌ含有量の減少は、特に、コーティング表面の温度に大きな影響を受ける。しかも、表面温度はコーティング中のＡｌ含有量だけでなく、き裂などの損傷進展にも影響を与える。したがって、コーティングの耐酸化性低下を評価するためには動翼の表面温度を把握することが重要である。
【０００４】
また、Ａｌ含有量測定法については、プラズマ溶射によって施工された耐食コーティングにＡｌ拡散処理を施したガスタービン動翼用耐食コーティングにおけるいくつかの点をＥＰＭＡ（電子プローブマイクロアナライザ）で局所的に点線分析することによってＡｌ含有量を測定するという方法が一般的である。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、ガスタービン内部は高温高圧であり動翼の表面温度を実測することはきわめて困難であることから、表面温度を把握することは難しいのが現状である。
【０００６】
また、ＥＰＭＡで線分析してＡｌ含有量を測定する方法は極めて局所的な測定であり、コーティング全体のＡｌ含有量を測定することができない場合があった。
【０００７】
そこで、本発明は、表面温度を実測せずとも把握することが可能な高温部品の耐食コーティングの温度推測方法を提供することを目的とする。また、本発明は、耐食コーティングの金属元素含有量予測方法および金属元素含有量低下時期予測方法を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
かかる目的を達成するため本発明者は種々の検討をし、その結果、このようなＡｌ等の金属元素含有量の減少は、特に耐食コーティングと基材間の相互拡散によって生じた界面拡散層が大きく成長した部位において顕著になる傾向があることを知見するに至った。そして、この知見に基づき界面拡散層の成長挙動から温度を推測する手法について種々実験と検討を繰り返した結果、界面拡散層成長に伴う組織変化と温度変化との間には一義的な相関があることが見出され、界面拡散層成長に伴う組織変化を計測し利用して温度変化との一義的な相関を予め求めておくことにより、温度を直接計測せずともこの成長挙動を基に推測しうることを知見するに至った。
【０００９】
本発明はかかる知見に基づくもので、請求項１記載の発明は、基材表面に施工された金属元素の拡散処理を施した高温部品用耐食コーティングの使用時における温度推測方法において、実機相当の組成を有するコーティング試験片の加熱試験を行うことによって耐食コーティングと基材との界面の拡散層の成長挙動を把握し、この拡散層の厚さと温度との相関を求めた後、実機で使用された耐食コーティングの界面拡散層厚さを計測し、この計測値と相関を基に耐食コーティングの使用時温度を推測することを特徴とするものである。
【００１０】
本発明では予めコーティング試験片を用いて加熱試験を行い、コーティングと基材間の元素の相互拡散によって成長する界面拡散層厚さの成長挙動を把握し、温度との一義的な関係を表す界面拡散層成長式を求めておき、検査時などに実機で使用された動翼等の界面拡散層厚さを計測してこの界面拡散層成長式より温度を推測する。ここで、界面拡散層は耐食コーティングと基材間の相互拡散によって生じる層で、コーティング温度とそれによって大きな影響を受ける界面拡散層厚さの成長には一義的な関係があるという点が特徴的であり、成長挙動を把握することによって温度を定量的に推測することが可能である。
【００１１】
請求項２記載の発明の耐食コーティングの金属元素含有量予測方法は、基材表面に施工された金属元素の拡散処理を施した高温部品用耐食コーティングの表面からこの耐食コーティングと基材との界面までの金属元素検出強度を線分析により測定し、標準試料を用いて予め得ておいた金属元素検出強度と金属元素濃度との相関式と、この標準試料と耐食コーティングの化学組成の相違を補正する係数を用いて耐食コーティング中の金属元素含有量を予測することを特徴とするものである。ここで、線分析とは、例えば電子線のプローブを線上（一次元的に）に移動させ、測定線上の元素の検出強度分布を調べるものである。
【００１２】
請求項３記載の発明の耐食コーティングの金属元素含有量予測方法は、基材表面に施工された金属元素の拡散処理を施した高温部品用耐食コーティングの表面からこの耐食コーティングと基材との界面までの拡散層厚さを実機耐食コーティングの複数部位を分析して求め、この界面拡散層厚さと耐食コーティング中の金属元素含有量との相関を求め、この相関に基づき金属元素含有量を予測することを特徴とするものである。
【００１３】
この場合、ガスタービン動翼の複数部位においてコーティング中の金属元素含有量を測定し、界面拡散層厚さとの関係を把握する。そして、界面拡散層成長式を用いて次回検査時など任意時間の界面拡散層厚さを予測し、金属元素含有量と界面拡散層厚さとの関係より、任意時間での金属元素含有量を予測することが可能である。
【００１４】
請求項４記載の耐食コーティングの金属元素含有量低下時期予測方法は、請求項３に記載の耐食コーティングの金属元素含有量予測方法を利用し、耐食コーティングの金属元素含有量が基材の金属元素含有量と同等まで低下する時期を予測することを特徴とするものである。
【００１５】
この場合、金属元素含有量と界面拡散層厚さとの関係より基材の金属元素含有量に対応する界面拡散層厚さを求めておき、実機（例えばガスタービン動翼など）における任意の部位の界面拡散層厚さを計測し、界面拡散層成長式より基材の金属元素含有量に対応する界面拡散層厚さになるまでの時間を求めることにより、コーティング中の金属元素含有量が基材の金属元素含有量と同等になるまでの時間を求めることができる。
【００１６】
請求項５記載の発明は、基材表面に施工された金属元素の拡散処理を施した高温部品用耐食コーティングの金属元素含有量低下時期予測方法において、面分析により、金属元素の拡散処理層内にて島状に分布する低金属元素濃度相が占める面積率の増加挙動を利用してこの金属元素拡散処理層内の金属元素含有率が３〜５重量％にまで低下する時期を予測することを特徴とするものである。
【００１７】
ここでは、予め実機動翼相当の組成を持つコーティング試験片を用いて加熱試験を行い、金属元素拡散処理層内にて島状に生成・分布する低金属元素濃度（約３〜５重量％）相の面積率増加挙動を把握し、その挙動を時間と温度の関数として表し、低金属元素濃度相の面積率が１００％、すなわち金属元素拡散処理層本来の組織がすべて消失するまでの時間を予測する。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の構成を図面に示す実施の一例に基づいて詳細に説明する。
【００１９】
図１に、本発明を、高温部品の一例であるガスタービン動翼用の耐食コーティングの温度推測方法、Ａｌ含有量予測方法およびＡｌ含有量低下時期予測方法として適用した場合のフローを示す。本発明では、実機相当のコーティング試験片を用いて加熱試験を行った後（ステップ１）、これを基に界面拡散層成長式を確立させる場合はステップ２以降（ステップ２〜ステップ７）へ進み、低Ａｌ濃度相面積率増加挙動を数式化する場合にはステップ８以降（ステップ８〜ステップ９）へ進み、例えば拡散層厚さと温度との相関など各種相関関係を求め、耐食コーティングの使用時温度、Ａｌ含有量さらにはＡｌ含有量低下時期を推測しまたは予測するものである。
【００２０】
以下では、プラズマ溶射によって基材表面に施工されたＡｌ拡散処理を施したガスタービン動翼用耐食コーティングに対し本発明を適用した実施例を示す。なお、本発明は、耐食コーティングの表面付近においてＡｌ量が豊富になっていれば適用可能なものである。したがって、本明細書では耐食コーティングの表面付近におけるＡｌ量を豊富にするための処理手段として「Ａｌ拡散処理」という用語を用いているが、ここでいう「Ａｌ拡散処理」は好適な処理の一例であって、表面付近のＡｌを豊富にする他の処理手段を含むものとする。
【００２１】
【実施例】
加熱試験に供した試験片のコーティング材料として実機相当の組成のものを採用し、施工方法も実機の場合に準じた。本実施例に用いたコーティング１はＣｏＣｒＡｌＹ（Ｃｏ−３０重量％Ｃｒ−８重量％Ａｌ−０．３５重量％Ｙ）である。これを減圧プラズマ溶射によって直径１０ｍｍ×長さ１０ｍｍの基材２の表面に施工した。コーティング１の施工厚さは約２５０μｍとした。プラズマ溶射の後、Ａｌ拡散処理を行い、Ａｌの浸透深さを約８０〜９０μｍとした。上記Ａｌ浸透深さおよび表面粗さはほぼ実機レベルの値である。基材２の材質は、代表的なガスタービン動翼材料（例えばＩｎｃｏｎｅｌ７３８ＬＣ）である。
【００２２】
続いて、界面拡散層３の厚さの成長挙動を把握するため、上記のコーティング試験片ＣｏＣｒＡｌＹを用いて電気炉で加熱試験を行った（ステップ１）。雰囲気は大気とし、試験温度は９５０℃，１０００℃，１０７０℃に設定した。加熱後、試験片を切断し、研磨した。図２に、加熱試験後のコーティング試験片組織の様相を示す。コーティング１と基材２の界面において、コーティング１中のＡｌと基材２中のＮｉが相互拡散して、これらの界面付近にＮｉとＡｌからなる析出物（ＮｉＡｌ相）が層状の領域に成長している（本明細書ではこの層を「界面拡散層」と称し、符号３で表す）。図より、酸化時間の増加（１００時間→５００時間）に伴い界面拡散層３の厚さが増加していることがわかる。界面拡散層３の厚さを、異なる温度条件、時間条件の試験片について計測することにより界面拡散層厚さの成長挙動が得られる。
【００２３】
図３に、界面拡散層３の厚さｌの二乗（ｌ^２）と加熱時間ｔの関係を示す。図より、界面拡散層３の厚さの二乗は加熱時間と一次関数の関係にあることがわかる。このことから、ｋを界面拡散層３の成長速度とすると、界面拡散層３の厚さｌと加熱時間ｔには以下の関係がある。
【数１】

ここで、ｌ_０は加熱試験前の界面拡散層３の厚さである。
【００２４】
図４に、界面拡散層３の成長速度ｋのアレニウスプロットを示す。ｋと温度Ｔの逆数（図４では温度の逆数１／Ｔに１０^４を乗じた数値を表示している）は直線的な関係があり、ｋは以下のようなアレニウス型の式で表すことができる。
【数２】

ここで、ｋ_０は定数、Ｑは見かけの活性化エネルギ、Ｒは一般ガス定数（＝８．３１４Ｊ／（ｍｏｌ・Ｋ））、Ｔは温度（Ｋ）である。
【００２５】
数式１および数式２より、推測温度Ｔは以下のように表すことができる。
【数３】

実機ガスタービンで使用された動翼４のコーティング１の界面拡散層３の厚さｌを計測し、数式３に界面拡散層３の厚さｌと動翼４の使用時間ｔを代入して温度Ｔについて解けば、温度Ｔの推測値が得られる（ステップ３）。１１００℃級ガスタービンと１３００℃級ガスタービンについて実施した例を以下に示す。なお、使用時間については無次元化してある。
【００２６】
図５に、使用時間０．５の１３００℃級実機ガスタービン動翼４のコーティング組織の一例を示す。実機動翼４においても、コーティング１と基材２の界面に界面拡散層３が観察されることが確認できた。
【００２７】
図６に、実機動翼４において界面拡散層３の厚さｌを計測し、温度Ｔを推測した部位を示す。１１００℃級ガスタービン（使用時間０．７）では、動翼４を５０％高さで切り出し、前縁４ａ、翼弦中央部背側４ｃ、翼弦中央部腹側４ｅ、後縁４ｄを計測した。１３００℃級ガスタービン（使用時間０．５）では、動翼４を２０％、５０％、８０％高さで切り出し、前縁４ａ、背側の前縁寄り（前縁背側と称す）４ｂ、翼弦中央部背側４ｃ、腹側の前縁寄り（前縁腹側と称す）４ｆ、翼弦中央部腹側４ｅ、後縁４ｄを計測した。
【００２８】
図７に、実機動翼４で計測した界面拡散層厚さｌの分布を示す。ただし、界面拡散層厚さｌは、コーティング試験片の加熱試験前の界面拡散層厚さｌ_０との比で示している。
【００２９】
図８に、数式３を用いて温度Ｔを推測した結果を示す。温度Ｔは推測した１１００℃級実機動翼５０％高さ前縁４ａの温度との差で与えている。したがって本実施例の温度推測方法により、ＣｏＣｒＡｌＹ等の材質からなりＡｌ拡散処理が施された耐食コーティング１の界面拡散層３の成長する現象を観察することで、温度Ｔという物理量を推測できることが確認された。
【００３０】
続いて、図９にコーティング１中のＡｌ含有量測定方法を示す。ＥＰＭＡ（電子プローブマイクロアナライザ）を用いて標準試料よりＡｌ含有量Ｃと検出強度Ｉとの関係を予め得ておいた（数式４参照）。また、標準試料とコーティング１の化学組成の相違を補正する係数をいわゆるＺＡＦ法により求めておいた。ＺＡＦ法とは、標準試料と分析試料の化学組成が異なる場合に、他の元素によるＸ線の吸収効果、原子番号効果、他の元素の蛍光励起効果を補正する方法のことである。そして、ＥＰＭＡの線分析により、表面からコーティング１あるいは基材２までのＡｌの検出強度Ｉを測定した。コーティング１中の各点ｘ_ｉでのＡｌ含有量Ｃ_ｉは以下の数式５のように求めることができる。
【数４】

【数５】

ここで、Ｉ_ｉは各点での検出強度、κは標準試料と実機動翼４間の組成の違いを補正するための係数である。コーティング１中のＡｌ含有量Ｃは、各点のＡｌ含有量Ｃ_ｉを合計し、コーティング厚さｌで割った平均値と定義した。
【数６】

【数７】

【００３１】
次に、上記のＡｌ含有量測定方法を用いて、コーティング１中のＡｌ含有量Ｃを予測する方法について説明する。本実施例では、１３００℃級ガスタービン動翼４を対象に、図６で示した部位を分析し、コーティング１中のＡｌ含有量Ｃと界面拡散層厚さｌの関係を把握した（ステップ４）。また、ここでは使用時間０．５、０．６７、０．８５の動翼４のそれぞれについて検討した。
【００３２】
図１０に、１３００℃級実機ガスタービン動翼４におけるコーティング１中のＡｌ含有量Ｃと界面拡散層厚さｌの関係を示す。コーティング１中のＡｌ含有量Ｃは、界面拡散層厚さｌの増加に伴い直線的に減少していることがわかった。また、使用時間にかかわらず、Ａｌ含有量Ｃと界面拡散層３の関係は、一本の直線で整理できることがわかった。このことから、コーティング１中のＡｌ含有量Ｃと界面拡散層厚さｌとの関係は以下のように書ける。
【数８】

ここで、Ｃ_０、αは定数である。
【００３３】
次に、実機ガスタービンで使用された動翼４の任意の部位における界面拡散層厚さｌを測定し、上記で述べた方法によって、その部位の温度Ｔを推測した。数式１および数式２に推測した温度Ｔ、次回検査時など任意の時間ｔを代入し、界面拡散層厚さｌを予測した（ステップ５）。数式８より、任意時間でのコーティング１中のＡｌ含有量Ｃを予測できた（ステップ６）。
【００３４】
図１１に、１３００℃級実機ガスタービン動翼４のコーティング１中のＡｌ含有量Ｃを予測した結果を示す。ただし、Ａｌ含有量は基材２のＡｌ含有量との比で示してある。使用時間０．５の動翼コーティング１の界面拡散層厚さｌより、使用時間０．８５のコーティング１中のＡｌ含有量Ｃを予測し、実測値と比較したものでほとんどの部位で±約３０％の範囲で実測値と一致した。大きく外れた部位は、後縁４ｄなど狭い領域で温度の変化が激しいと考えられる部位、Ａｌ含有量Ｃの低下が著しく組織変化が著しい部位（例えば翼高さ５０％での前縁背側４ｂ）であった。
【００３５】
次に、基材２のＡｌ含有量Ｃを耐食コーティング１の耐酸化性低下の指標と考え、コーティング１中のＡｌ含有量Ｃが基材２と同等になるまでの時間（時期）を予測する方法（ステップ７）について説明する。数式８を利用し、基材２のＡｌ含有量Ｃ_{ｓｕｂｓｔｒａｔｅ}に対応する界面拡散層厚さｌ_{ｓｕｂｓｔｒａｔｅ}を求める。実機ガスタービンで使用された動翼４の任意の部位における界面拡散層厚さｌを測定し、上記で述べた方法によってその部位の温度を推測する。推測温度Ｔ_{ｅｓｔｉｍａｔｅｄ}および界面拡散層厚さｌ_{ｓｕｂｓｔｒａｔｅ}を、数式１および数式２を変形して得られた式（数式９）に代入することにより、コーティング１中のＡｌ含有量ＣがＣ_{ｓｕｂｓｔｒａｔｅ}になるまでの時間を予測することができる（ステップ７）。
【数９】

【００３６】
次に、Ａｌ拡散処理層本来の組織が消失し、Ａｌ拡散処理層内のＡｌ含有量Ｃが約３〜５重量％になるまでの時間を予測する方法について説明する（ステップ８，９）。図１２に加熱試験後のＡｌ拡散処理層内の元素分布を示す。この元素分布は、面分析（例えば電子線のプローブを２次元的にスキャンさせ、測定面内の元素の強度分布を調べる手法）により得た。図中、色が白く明るくなっているところほど元素の濃度が高く、黒く暗くなっているところほど濃度は低くなっている。本来、Ａｌ拡散処理層内ではＡｌが均一に分布しており、そのＡｌ濃度は約３０〜４０重量％になっている。しかしながら長時間の加熱後には、図１２のようにＡｌ濃度が低く、Ｃｒ、Ｃｏ等の濃度が高い相が島状に生成・分布していることがわかる。この相におけるＡｌ濃度は約３〜５重量％である。
【００３７】
図１３に、図１２にて確認された低Ａｌ濃度相の、Ａｌ拡散処理層内にて占める面積率の増加挙動を示す。低Ａｌ濃度相の面積率は温度Ｔの上昇および時間ｔの経過とともに増加していくことがわかった。このような挙動は元素の相互拡散挙動によって起こると考えられる。したがって、この挙動にはアレニウス型の温度依存性があると考えられる。
【００３８】
図１４に図１３の挙動を両対数プロットで表したものを示す。各温度条件における直線の傾きがほぼ等しければ、各温度における低Ａｌ濃度相面積率増加挙動を律する因子が同じものであるとみなせるため、各直線の切片と温度の逆数からアレニウスプロットを作成することができる。この場合、各直線の切片は低Ａｌ濃度相面積率の増加速度定数の自然対数となる。
【００３９】
図１５に図１４中の各直線の切片から作成したアレニウスプロットを示す。低Ａｌ濃度相面積率増加速度定数ｋ_ｌｏｗ− _Ａｌは下記のように表される。
【数１０】

拡散挙動は通常　ｘ＝Ｄ・ｔ^１／２　（ｘ：拡散距離、Ｄ：拡散係数、ｔ：時間）という形の式で表される。Ｄは通常アレニウス型の温度依存性を有している。したがって、低Ａｌ濃度相面積率増加挙動を数式１０を用いて拡散挙動の式と同様に表すと下記のようになる。
【数１１】

なお、数式１０および数式１１において、
Ａ：Ａｌ拡散処理層内における低Ａｌ濃度相面積率［％］，
Ｑ：低Ａｌ相面積率増加挙動における見かけの活性化エネルギ［Ｊ／ｍｏｌ］，
Ｒ：一般ガス定数（８．３１４［Ｊ／ｍｏｌ・Ｋ］），　　　　Ｔ：絶対温度［Ｋ］，
Ｃ：頻度因子（数式６の切片から得られる定数），　ｔ：時間［ｈｏｕｒ］，
１／ｎ：低Ａｌ濃度相面積率増加挙動から得られる指数
である。本実施例では、１／ｎとして図１４の各直線の傾きの平均値を使用した。数式１０に任意温度を代入してｋ_ｌｏｗ− _Ａｌを算出し、数式１１にＡ＝１００［％］を代入してｔについて解けば、Ａｌ拡散処理層本来の組織が消失し、Ａｌ拡散処理層内のＡｌ含有量Ｃが約３〜５重量％になるまでの時間を予測することができる（ステップ９）。
【００４０】
上述の実施例では本発明をＡｌ拡散処理を施したＣｏＣｒＡｌＹに適用した例を示したが、適用可能なコーティング１はこのＣｏＣｒＡｌＹに限られない。以下では、本発明をＣｏＮｉＣｒＡｌＹ（Ｃｏ−３２重量％Ｎｉ−２１重量％Ｃｒ−８重量％Ａｌ−０．５重量％Ｙ）に適用した第２の実施例を示す。
【００４１】
この第２の実施例では、ＣｏＮｉＣｒＡｌＹ（Ｃｏ−３２重量％Ｎｉ−２１重量％Ｃｒ−８重量％Ａｌ−０．５重量％Ｙ）からなるコーティング１を対象とした。また、基材２にはＩｎｃｏｎｅｌ７３８ＬＣを用いた。コーティング１の施工厚さ、Ａｌの浸透深さは第１の実施例と同じとした（施工厚さ約２５０μｍ、Ａｌ浸透深さ約８０〜９０μｍ）。試験は、大気中において、試験温度９５０℃，１０００℃，１１００℃のそれぞれに関し、試験時間１００時間，３００時間，５００時間，７５０時間，１０００時間の場合について行った。高温で加熱すると、第１の実施例の場合と同様に、ＣｏＮｉＣｒＡｌＹコーティング１と基材２の界面付近に析出物からなる界面拡散層３が形成された。別途行なったＥＰＭＡ分析により、析出物にはＡｌおよびＮｉが豊富であることが明らかとなった。このことから、この析出物は、コーティング１中のＡｌと基材２中のＮｉが相互拡散することによって形成されたものと考えられる。
【００４２】
図１６に、界面拡散層３の厚さｌの二乗（ｌ^２）と加熱時間ｔの関係を示す。図より、第１の実施例の場合と同様、界面拡散層３の厚さの二乗は加熱時間と一次関数の関係にあることがわかる。このことから、本実施例においても、ｋを界面拡散層３の成長速度とすると界面拡散層３の厚さｌと加熱時間ｔには数式１の関係があることがわかった。
【００４３】
図１７に、界面拡散層３の成長速度ｋのアレニウスプロットを示す。第１の実施例の場合と同様、成長速度ｋと温度Ｔの逆数（図１７では温度の逆数１／Ｔに１０^４を乗じた数値を表示している）は直線的な関係にあり、成長速度ｋは数式２として示したようなアレニウス型の式で表すことができることがわかった。
【００４４】
以上から、ＣｏＣｒＡｌＹにおけると同様、ＣｏＮｉＣｒＡｌＹの場合も数式１，２より、推測温度Ｔを数式３のように表すことができた。
【００４５】
図１８に、コーティング１中のＡｌ含有量と界面拡散層厚さｌとの関係を示す。図示するように、界面拡散層厚さｌが増加するにしたがってＡｌ含有量はほぼ直線的に減少する傾向を示した。ここに示した関係を用いれば、第１の実施例で示したＡｌ含有量予測方法と同様の方法を、コーティング１がＣｏＮｉＣｒＡｌＹである場合にも適用しうることが確認できた。
【００４６】
なお、上述の実施例は本発明の好適な実施の一例ではあるがこれに限定されるものではなく本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形実施可能である。例えば、本実施形態（本実施例）においては基材表面に施工されたコーティングにＡｌ拡散処理を施したガスタービン動翼用耐食コーティングに対し本発明を適用した実施例を示したが、適用可能な耐食コーティングはＡｌ拡散処理がされたものに限られない。例えば、廃棄物発電プラントなどであればＣｒなどの金属元素が処理されたコーティングがあり、このような耐食コーティングに対して本発明を適用することにより、Ｃｒなどの金属元素を利用して温度推測、金属元素含有量予測および金属元素含有量低下時期予測が可能である。
【００４７】
【発明の効果】
以上の説明より明らかなように、請求項１記載の発明によると、界面拡散層厚さの成長挙動を予め把握して温度との一義的な関係を求めておき、実機で使用された動翼等の界面拡散層厚さの計測値から、高温部品の耐食コーティングの耐酸化性にとって重要な使用時の温度を定量的に推測することができる。これにより、例えば高精度なガスタービン動翼の寿命評価・余寿命評価が可能となり、ガスタービンの信頼性と寿命を高めるだけでなく、コスト削減に反映できる。
【００４８】
また請求項２記載の発明によると、高温部品の耐食コーティングの耐酸化性にとって重要なコーティング中の金属元素含有量を測定し、それを予測することが可能となる。そして、この予測された金属元素含有量に基づき、表面酸化、コーティング厚さ減少、コーティングと基材間の相互拡散による組織変化などの現象を把握し、コーティングの耐酸化性低下を評価することができる。この場合、ガスタービン動翼を例えば２年使った段階で耐酸化性がどの程度低下したか評価し、Ａｌ含有量に基づいて健全性あるいは残りの使用可能期間を判断することができる。また、その時点においてもう２年使ったらどの程度のＡｌ含有量となるのか予測しておき、予測値と実際値との隔たりに基づいて当該２年間における使用態様がどうだったか（例えば加熱温度が高すぎたとか）などを判断することができる。
【００４９】
請求項３記載の発明によると、界面拡散層厚さと耐食コーティング中の金属元素含有量との相関を求め、この相関に基づき例えばＡｌ含有量を予測することができるので、この予測されたＡｌ含有量に基づきコーティングの耐酸化性低下を評価することができる。
【００５０】
請求項４記載の発明によると、例えばコーティング中のＡｌ含有量が耐酸化性低下の指標となる基材のＡｌ含有量になるまでの時間を予測できる。この予測より、コーティングの耐酸化性が十分な使用時間を予測することができ、ガスタービンの信頼性向上に役立つ。また、コーティングの再施工時期（リコーティング時期）や動翼を交換する時期の指標とすることにより、コスト削減に反映できる。
【００５１】
さらに請求項５記載の発明によると、例えばＡｌ拡散処理層内にて島状に分布する低Ａｌ濃度相が占める面積率の増加挙動を利用してこのＡｌ拡散処理層内のＡｌ含有率が３〜５重量％にまで低下する時期を予測することができ、ガスタービンの信頼性向上に役立つ。また、コーティングの再施工時期（リコーティング時期）や動翼を交換する時期の指標とすることにより、コスト削減に反映できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態であるガスタービン動翼用耐食コーティングの温度推測方法、Ａｌ含有量予測方法およびＡｌ含有量低下時期予測方法のフローである。
【図２】１１００℃、待機中における加熱試験後のコーティング試験片組織の様相を示す図で、（ａ）は１００時間後、（ｂ）は５００時間後である。
【図３】界面拡散層の厚さｌの二乗と加熱時間ｔの関係を示すグラフである。
【図４】界面拡散層成長速度ｋのアレニウスプロットを示すグラフである。
【図５】実機ガスタービン動翼のコーティング組織の一例を示す図である。
【図６】実機動翼において界面拡散層厚さを計測し温度を推測した部位を示す図で、（ａ）は動翼の斜視図、（ｂ）は切り出した切断面を示す。
【図７】実機動翼で計測した界面拡散層厚さの分布を示すグラフで、（ａ）は翼高さ８０％、（ｂ）は翼高さ５０％、（ｃ）は翼高さ２０％における分布である。
【図８】数式３を用いて温度を推測した結果を示すグラフで、（ａ）は翼高さ８０％、（ｂ）は翼高さ５０％、（ｃ）は翼高さ２０％における分布である。
【図９】コーティング中のＡｌ含有量をＥＰＭＡにより線分析した結果の一例を示すグラフである。
【図１０】１３００℃級実機ガスタービン動翼におけるコーティング中のＡｌ含有量と界面拡散層厚さの関係を示すグラフである。
【図１１】１３００℃級実機ガスタービン動翼のコーティング中のＡｌ含有量予測結果を示すグラフで、（ａ）は翼高さ８０％、（ｂ）は翼高さ５０％、（ｃ）は翼高さ２０％の場合を示す。
【図１２】加熱試験（１１００℃、１０００時間加熱）後のＡｌ拡散処理層内の元素分布の一例を示す図である。
【図１３】図１２にて確認された低Ａｌ濃度相のＡｌ拡散処理層内にて占める面積率の増加挙動を示すグラフである。
【図１４】図１３に示した挙動を両対数プロットで表したグラフである。
【図１５】図１４中の各直線の切片から作成したアレニウスプロットを示すグラフである。
【図１６】本発明の第２の実施例における界面拡散層の厚さｌの二乗と加熱時間ｔとの関係を示すグラフである。
【図１７】界面拡散層の成長速度ｋのアレニウスプロットを示すグラフである。
【図１８】コーティング中のＡｌ含有量と界面拡散層厚さｌとの関係を示すグラフである。
【符号の説明】
１　コーティング
２　基材
３　界面の拡散層
４　動翼[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a method for estimating a temperature of a corrosion-resistant coating, a method for estimating a metal element content, and a method for estimating a metal element content decrease time. More specifically, the present invention relates to a method for quantitatively analyzing the state of deterioration of a corrosion-resistant coating applied to a substrate surface of a gas turbine rotor blade, for example.
[0002]
[Prior art]
Gas turbine blades are provided with a corrosion-resistant coating for improving oxidation resistance and corrosion resistance as a protective film for protecting the blade base material from high-temperature oxidation and corrosion due to combustion gas. In order to maintain the oxidation resistance of the corrosion-resistant coating, it is important to form a stable layer capable of blocking oxygen from the outside on the substrate surface. For example, an Al (aluminum) oxide layer is used as such a stable layer. Have been. The corrosion resistant coating composed of the Al oxide layer contains more Al than the base material.
[0003]
However, when a corrosion-resistant coating made of such an Al oxide layer for a high-temperature component is used for a long time, surface oxidation, a decrease in the coating thickness, a structural change due to interdiffusion between the coating and the substrate, and the like are observed. The phenomenon causes a decrease in the Al content in the coating, which is important for achieving and maintaining oxidation resistance. Such a decrease in the Al content is particularly affected by the temperature of the coating surface. Moreover, the surface temperature affects not only the Al content in the coating, but also the damage propagation such as cracks. Therefore, it is important to grasp the surface temperature of the moving blade in order to evaluate the decrease in the oxidation resistance of the coating.
[0004]
Regarding the method of measuring the Al content, some points in the corrosion-resistant coating for gas turbine rotor blades obtained by subjecting the corrosion-resistant coating applied by plasma spraying to Al diffusion treatment are locally dotted with EPMA (Electron Probe Microanalyzer). A method of measuring the Al content by analysis is generally used.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
However, since the inside of the gas turbine is at a high temperature and high pressure, and it is extremely difficult to actually measure the surface temperature of the rotor blade, it is presently difficult to grasp the surface temperature.
[0006]
Further, the method of measuring the Al content by linear analysis with EPMA is an extremely local measurement, and in some cases, the Al content of the entire coating cannot be measured.
[0007]
Therefore, an object of the present invention is to provide a method for estimating the temperature of a corrosion-resistant coating of a high-temperature component, which can be grasped without actually measuring the surface temperature. Another object of the present invention is to provide a method for estimating the metal element content of a corrosion-resistant coating and a method for estimating the timing of decreasing the metal element content.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve such an object, the present inventors have conducted various studies. As a result, such a decrease in the content of a metal element such as Al is particularly caused by an interfacial diffusion layer generated by interdiffusion between a corrosion-resistant coating and a substrate. It has been found that there is a tendency that the tendency is remarkable in a part that has grown greatly. Based on this knowledge, we repeated various experiments and studies on the method of estimating the temperature from the growth behavior of the interface diffusion layer. As a result, there was a clear correlation between the structural change and the temperature change accompanying the interface diffusion layer growth. By measuring and using the structural change associated with the growth of the interfacial diffusion layer and determining the unambiguous correlation with the temperature change in advance, it is possible to estimate based on this growth behavior without directly measuring the temperature. We came to know what could be done.
[0009]
The present invention is based on such knowledge, and the invention according to claim 1 is a method for estimating a temperature at the time of using a corrosion-resistant coating for a high-temperature component which has been subjected to a diffusion treatment of a metal element applied to the surface of a base material, and which is equivalent to an actual machine. After conducting a heating test on the coating test piece having the composition, the growth behavior of the diffusion layer at the interface between the corrosion-resistant coating and the substrate was ascertained, and the correlation between the thickness of this diffusion layer and the temperature was determined. The thickness of the interface diffusion layer of the corrosion-resistant coating is measured, and the temperature at the time of use of the corrosion-resistant coating is estimated based on the measured value and the correlation.
[0010]
In the present invention, a heating test is performed in advance using a coating test piece to grasp the growth behavior of the interface diffusion layer thickness that grows due to the interdiffusion of elements between the coating and the substrate, and the interface showing a unique relationship with temperature. A diffusion layer growth equation is obtained, and the thickness of an interface diffusion layer of a moving blade or the like used in an actual machine at the time of inspection or the like is measured, and a temperature is estimated from the interface diffusion layer growth equation. Here, the interfacial diffusion layer is a layer generated by interdiffusion between the corrosion-resistant coating and the substrate, and is characterized by a unique relationship between the coating temperature and the growth of the interfacial diffusion layer thickness, which is greatly influenced by the coating temperature. By grasping the growth behavior, it is possible to quantitatively estimate the temperature.
[0011]
The method for predicting the metal element content of a corrosion-resistant coating according to the second aspect of the present invention is a method for estimating the interface between the corrosion-resistant coating and the base material from the surface of the high-temperature component corrosion-resistant coating applied to the surface of the base material and subjected to a diffusion treatment of the metal element. The metal element detection intensity is measured by linear analysis, and the correlation formula between the metal element detection intensity and the metal element concentration obtained in advance using the standard sample and the difference between the chemical composition of this standard sample and the corrosion resistant coating are corrected. It is characterized in that the metal element content in the corrosion resistant coating is predicted using the coefficient to be used. Here, the line analysis refers to, for example, moving a probe of an electron beam on a line (one-dimensionally) and examining a detected intensity distribution of an element on a measurement line.
[0012]
The method for predicting the metal element content of a corrosion-resistant coating according to the third aspect of the present invention is a method for estimating the interface between the corrosion-resistant coating and the substrate from the surface of the high-temperature component corrosion-resistant coating applied to the surface of the substrate and subjected to the diffusion treatment of the metal element. Analyze multiple parts of the corrosion-resistant coating on the actual machine to obtain the diffusion layer thickness up to and obtain the correlation between the interface diffusion layer thickness and the metal element content in the corrosion-resistant coating, and predict the metal element content based on this correlation It is characterized by the following.
[0013]
In this case, the metal element content in the coating is measured at a plurality of portions of the gas turbine rotor blade, and the relationship with the interface diffusion layer thickness is grasped. Then, the interface diffusion layer thickness is predicted at an arbitrary time, such as at the next inspection, using the interface diffusion layer growth equation, and the metal element content at an arbitrary time is predicted from the relationship between the metal element content and the interface diffusion layer thickness. It is possible to do.
[0014]
According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a method for predicting a decrease in the metal element content of a corrosion-resistant coating, wherein the method for predicting a metal element content of a corrosion-resistant coating is used. It is characterized by predicting when the content will drop to the same level as the content.
[0015]
In this case, the thickness of the interface diffusion layer corresponding to the metal element content of the base material is determined from the relationship between the content of the metal element and the thickness of the interface diffusion layer. By measuring the thickness of the interface diffusion layer and calculating the time until the thickness of the interface diffusion layer corresponding to the metal element content of the substrate from the interface diffusion layer growth equation, the content of the metal element in the coating can be reduced. Can be determined until the content becomes equal to the content of the metal element.
[0016]
According to a fifth aspect of the present invention, in the method for predicting the time when the metal element content is reduced in a corrosion resistant coating for a high-temperature component which has been subjected to a metal element diffusion treatment applied to the surface of a base material, a surface analysis is performed to determine whether the metal element diffusion treatment layer Predicting when the content of the metal element in the metal element diffusion treatment layer falls to 3 to 5% by weight by using the increasing behavior of the area ratio occupied by the low metal element concentration phase distributed in the form of islands. It is characterized by the following.
[0017]
Here, a heating test is performed using a coating test piece having a composition equivalent to that of an actual rotor blade in advance, and a low metal element concentration (approximately 3 to 5% by weight) generated and distributed in an island shape in the metal element diffusion treatment layer. The area ratio increase behavior of the phase is grasped, and the behavior is expressed as a function of time and temperature. The area ratio of the low metal element concentration phase is 100%, that is, the time until all the original structure of the metal element diffusion treatment layer disappears. Predict.
[0018]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, the configuration of the present invention will be described in detail based on an example shown in the drawings.
[0019]
FIG. 1 shows a flow chart when the present invention is applied as a method for estimating a temperature of a corrosion-resistant coating for a gas turbine blade, which is an example of a high-temperature component, a method for estimating an Al content, and a method for estimating a time when the Al content decreases. In the present invention, after performing a heating test using a coating test piece equivalent to an actual machine (Step 1), if an interface diffusion layer growth equation is to be established based on the heating test, proceed to Step 2 and subsequent steps (Step 2 to Step 7). When the low Al concentration phase area ratio increasing behavior is to be expressed by a mathematical formula, the process proceeds to step 8 and subsequent steps (steps 8 to 9) to obtain various correlations, for example, the correlation between the diffusion layer thickness and the temperature. The temperature, the Al content, and the timing at which the Al content decreases are estimated or predicted.
[0020]
Hereinafter, an example in which the present invention is applied to a corrosion-resistant coating for a gas turbine blade that has been subjected to an Al diffusion process and applied to a substrate surface by plasma spraying will be described. The present invention is applicable if the amount of Al is abundant near the surface of the corrosion-resistant coating. Therefore, in this specification, the term "Al diffusion treatment" is used as a treatment means for enriching the amount of Al near the surface of the corrosion resistant coating, but the "Al diffusion treatment" here is an example of a suitable treatment. And includes other processing means for enriching Al near the surface.
[0021]
【Example】
As a coating material of the test piece subjected to the heating test, a coating material having a composition equivalent to that of the actual machine was employed, and the construction method was the same as that of the actual machine. The coating 1 used in this example is CoCrAlY (Co-30% by weight Cr-8% by weight Al-0.35% by weight Y). This was applied to the surface of the base material 2 having a diameter of 10 mm and a length of 10 mm by reduced pressure plasma spraying. The coating thickness of the coating 1 was about 250 μm. After the plasma spraying, an Al diffusion process was performed to set the penetration depth of Al to about 80 to 90 μm. The Al penetration depth and the surface roughness are almost at the level of the actual machine. The material of the base material 2 is a typical gas turbine blade material (for example, Inconel 738LC).
[0022]
Then, in order to grasp the growth behavior of the thickness of the interface diffusion layer 3, a heating test was performed in an electric furnace using the above-described coated test piece CoCrAlY (Step 1). The atmosphere was air, and the test temperatures were set at 950 ° C, 1000 ° C, and 1070 ° C. After heating, the test pieces were cut and polished. FIG. 2 shows the appearance of the coating test piece structure after the heating test. At the interface between the coating 1 and the substrate 2, Al in the coating 1 and Ni in the substrate 2 interdiffuse, and a precipitate (NiAl phase) composed of Ni and Al grows in a layered region near the interface. (In this specification, this layer is referred to as “interface diffusion layer” and is denoted by reference numeral 3). From the figure, it can be seen that the thickness of the interface diffusion layer 3 increases as the oxidation time increases (from 100 hours to 500 hours). By measuring the thickness of the interface diffusion layer 3 for test pieces under different temperature conditions and time conditions, the growth behavior of the interface diffusion layer thickness can be obtained.
[0023]
FIG. 3 shows the square of the thickness l of the interface diffusion layer 3 (l²) And the heating time t. From the figure, it is understood that the square of the thickness of the interface diffusion layer 3 has a linear function with the heating time. From this, assuming that k is the growth rate of the interface diffusion layer 3, the following relationship exists between the thickness 1 of the interface diffusion layer 3 and the heating time t.
(Equation 1)

Where l₀Is the thickness of the interface diffusion layer 3 before the heating test.
[0024]
FIG. 4 shows an Arrhenius plot of the growth rate k of the interface diffusion layer 3. The reciprocal of k and the temperature T (in FIG. 4, the reciprocal of temperature 1 / T is 10⁴Has a linear relationship, and k can be represented by the following Arrhenius-type equation.
(Equation 2)

Where k₀Is a constant, Q is an apparent activation energy, R is a general gas constant (= 8.314 J / (mol · K)), and T is a temperature (K).
[0025]
From

Equations

1 and 2, the estimated temperature T can be expressed as follows.
(Equation 3)

The thickness 1 of the interface diffusion layer 3 of the coating 1 of the moving blade 4 used in the actual gas turbine was measured, and the thickness l of the interface diffusion layer 3 and the usage time t of the moving blade 4 were substituted into Equation 3 to obtain the temperature. Solving for T gives the estimated value of temperature T (step 3). Examples implemented for a 1100 ° C. class gas turbine and a 1300 ° C. class gas turbine are shown below. The use time is dimensionless.
[0026]
FIG. 5 shows an example of a coating structure of a 1300 ° C. class actual gas turbine rotor blade 4 having a use time of 0.5. It was confirmed that the interface diffusion layer 3 was observed at the interface between the coating 1 and the substrate 2 also in the actual machine blade 4.
[0027]
FIG. 6 shows a portion where the thickness 1 of the interface diffusion layer 3 is measured on the actual rotor blade 4 and the temperature T is estimated. In a 1100 ° C. class gas turbine (use time 0.7), the blade 4 is cut out at a height of 50%, and the leading edge 4a, the center chord back 4c, the center chord ventral side 4e, and the trailing edge 4d are measured. did. In the 1300 ° C. class gas turbine (use time 0.5), the blade 4 is cut out at a height of 20%, 50%, and 80%, and the leading edge 4a and the leading edge near the dorsal side (referred to as the leading edge back side) 4b The center chord dorsal side 4c, the front side near the abdomen (referred to as front side ventral side) 4f, the chord center part abdominal side 4e, and the rear edge 4d were measured.
[0028]
FIG. 7 shows the distribution of the interface diffusion layer thickness 1 measured by the actual moving blade 4. Here, the interface diffusion layer thickness l is the interface diffusion layer thickness l before the heating test of the coating test piece.₀And the ratio is shown.
[0029]
FIG. 8 shows a result of estimating the temperature T using Expression 3. The temperature T is given as a difference from the estimated temperature of the leading edge 4a of the 1100 ° C. class actual moving blade 50% height. Therefore, by observing the growth phenomenon of the interface diffusion layer 3 of the corrosion-resistant coating 1 made of a material such as CoCrAlY and subjected to the Al diffusion treatment by the temperature estimation method of the present example, it was confirmed that the physical quantity of the temperature T could be estimated. Was done.
[0030]
Next, FIG. 9 shows a method for measuring the Al content in the coating 1. The relationship between the Al content C and the detection intensity I was previously obtained from a standard sample using an EPMA (Electron Probe Microanalyzer) (see Equation 4). In addition, a coefficient for correcting the difference between the chemical composition of the standard sample and the coating 1 was determined by the so-called ZAF method. The ZAF method is a method of correcting the X-ray absorption effect, atomic number effect, and fluorescence excitation effect of another element when the chemical composition of the standard sample and the analysis sample is different. Then, the detected intensity I of Al from the surface to the coating 1 or the substrate 2 was measured by EPMA linear analysis. Each point x in coating 1_iContent C in steel_iCan be obtained as in the following Expression 5.
(Equation 4)

(Equation 5)

Where I_iIs a detection intensity at each point, and κ is a coefficient for correcting a difference in composition between the standard sample and the actual moving blade 4. The Al content C in the coating 1 is the Al content C at each point._iAnd was defined as the average value divided by the coating thickness l.
(Equation 6)

(Equation 7)

[0031]
Next, a method for predicting the Al content C in the coating 1 using the above-described Al content measuring method will be described. In the present embodiment, the portion shown in FIG. 6 is analyzed for the 1300 ° C. class gas turbine rotor blade 4, and the relationship between the Al content C in the coating 1 and the interface diffusion layer thickness 1 is grasped (Step 4). ). In addition, here, each of the rotor blades 4 having the use times of 0.5, 0.67, and 0.85 was examined.
[0032]
FIG. 10 shows the relationship between the Al content C in the coating 1 and the interface diffusion layer thickness 1 in the 1300 ° C. class actual gas turbine blade 4. It was found that the Al content C in the coating 1 decreased linearly with an increase in the interface diffusion layer thickness l. Further, it was found that the relationship between the Al content C and the interface diffusion layer 3 can be arranged by one straight line regardless of the use time. From this, the relationship between the Al content C in the coating 1 and the interface diffusion layer thickness l can be written as follows.
(Equation 8)

Where C₀, Α are constants.
[0033]
Next, the thickness 1 of the interface diffusion layer at an arbitrary portion of the moving blade 4 used in the actual gas turbine was measured, and the temperature T at that portion was estimated by the method described above. The estimated temperature T and an arbitrary time t, such as at the time of the next inspection, are substituted into

Expressions

1 and 2 to predict the interface diffusion layer thickness l (Step 5). From Equation 8, the Al content C in the coating 1 at an arbitrary time could be predicted (Step 6).
[0034]
FIG. 11 shows the result of predicting the Al content C in the coating 1 of the 1300 ° C. class actual gas turbine rotor blade 4. However, the Al content is shown as a ratio with the Al content of the substrate 2. The Al content C in the coating 1 with a use time of 0.85 was predicted from the interface diffusion layer thickness l of the bucket coating 1 with a use time of 0.5 and compared with the actually measured value. It was consistent with the actually measured value in the range of 30%. A part largely deviated is a part where the temperature change is considered to be drastic in a narrow area such as the trailing edge 4d, a part where the Al content C is remarkably reduced and the structural change is remarkable (for example, the back side 4b of the leading edge at 50% blade height). )Met.
[0035]
Next, considering the Al content C of the base material 2 as an index of the decrease in the oxidation resistance of the corrosion-resistant coating 1, a time (time) until the Al content C in the coating 1 becomes equivalent to that of the base material 2 is predicted. The method (Step 7) will be described. Using equation 8, the Al content C of the substrate 2_substrateInterface diffusion layer thickness l corresponding to_substrateAsk for. An interface diffusion layer thickness l at an arbitrary portion of the moving blade 4 used in the actual gas turbine is measured, and the temperature at that portion is estimated by the method described above. Estimated temperature T_estimatedAnd interface diffusion layer thickness l_substrateIs substituted into an equation (Equation 9) obtained by transforming

Equations

1 and 2, whereby the Al content C in the coating 1 becomes C_substrateCan be predicted (step 7).
(Equation 9)

[0036]
Next, a method for estimating the time required for the original structure of the Al diffusion processing layer to disappear and the Al content C in the Al diffusion processing layer to be about 3 to 5% by weight will be described (steps 8 and 9). FIG. 12 shows the element distribution in the Al diffusion treatment layer after the heating test. This element distribution was obtained by surface analysis (for example, a method of two-dimensionally scanning an electron beam probe and examining the intensity distribution of elements in a measurement plane). In the figure, the concentration of the element is higher as the color becomes whiter and brighter, and the concentration becomes lower as the color becomes darker and darker. Originally, Al is uniformly distributed in the Al diffusion processing layer, and the Al concentration is about 30 to 40% by weight. However, after heating for a long time, as shown in FIG. 12, it can be seen that a phase having a low Al concentration and a high concentration of Cr, Co or the like is formed and distributed in an island shape. The Al concentration in this phase is about 3-5% by weight.
[0037]
FIG. 13 shows the increase behavior of the area ratio of the low Al concentration phase occupied in the Al diffusion treatment layer confirmed in FIG. It has been found that the area ratio of the low Al concentration phase increases as the temperature T increases and the time t elapses. Such behavior is considered to be caused by the interdiffusion behavior of the elements. Therefore, it is considered that this behavior has an Arrhenius type temperature dependency.
[0038]
FIG. 14 shows the behavior of FIG. 13 as a log-log plot. If the slopes of the straight lines at each temperature condition are almost equal, it can be considered that the factors governing the low Al concentration phase area ratio increase behavior at each temperature are the same, so create an Arrhenius plot from the intercept of each straight line and the reciprocal of the temperature. Can be. In this case, the intercept of each straight line is the natural logarithm of the increasing rate constant of the low Al concentration phase area ratio.
[0039]
FIG. 15 shows an Arrhenius plot created from the intercept of each straight line in FIG. Low Al concentration phase area rate increase rate constant k_low- _AlIs represented as follows:
(Equation 10)

The diffusion behavior is usually Δx = D · t^1/2(X: diffusion distance, D: diffusion coefficient, t: time). D usually has an Arrhenius type temperature dependency. Therefore, when the low Al concentration phase area ratio increasing behavior is expressed in the same manner as the diffusion behavior using Expression 10, the following is obtained.
[Equation 11]

Note that in Equations 10 and 11,
A: Low Al concentration phase area ratio [%] in Al diffusion treatment layer,
Q: Apparent activation energy [J / mol] in low Al phase area ratio increasing behavior,
R: general gas constant (8.314 [J / mol · K]), ΔT: absolute temperature [K],
C: frequency factor (constant obtained from the intercept of Equation 6), Δt: time [hour],
1 / n: index obtained from low Al concentration phase area ratio increasing behavior
It is. In the present embodiment, the average value of the inclination of each straight line in FIG. 14 is used as 1 / n. Substituting an arbitrary temperature into Equation 10 and calculating k_low- _AlWhen A = 100 [%] is substituted into Equation 11 and t is solved, the original structure of the Al diffusion treatment layer disappears, and the Al content C in the Al diffusion treatment layer becomes about 3 to 5% by weight. Can be predicted (step 9).
[0040]
In the above embodiment, an example in which the present invention is applied to CoCrAlY subjected to Al diffusion processing has been described, but the applicable coating 1 is not limited to this CoCrAlY. Hereinafter, a second embodiment in which the present invention is applied to CoNiCrAlY (Co-32% by weight Ni-21% by weight Cr-8% by weight Al-0.5% by weight Y) will be described.
[0041]
In the second embodiment, the coating 1 made of CoNiCrAlY (Co-32% by weight Ni-21% by weight Cr-8% by weight Al-0.5% by weight Y) was used. Inconel 738LC was used for the base material 2. The working thickness of the coating 1 and the penetration depth of Al were the same as those in the first example (working thickness: about 250 μm, Al penetration depth: about 80 to 90 μm). The test was performed in the atmosphere at test temperatures of 950 ° C., 1000 ° C., and 1100 ° C. for test times of 100 hours, 300 hours, 500 hours, 750 hours, and 1000 hours. When heated at a high temperature, an interface diffusion layer 3 made of a precipitate was formed near the interface between the CoNiCrAlY coating 1 and the substrate 2 as in the case of the first embodiment. Separate EPMA analysis revealed that the precipitates were rich in Al and Ni. From this, it is considered that this precipitate was formed by interdiffusion of Al in the coating 1 and Ni in the substrate 2.
[0042]
FIG. 16 shows the square of the thickness l of the interface diffusion layer 3 (l²) And the heating time t. From the figure, it is understood that the square of the thickness of the interface diffusion layer 3 has a linear function with the heating time as in the case of the first embodiment. From this, it was found that also in the present example, when k is the growth rate of the interface diffusion layer 3, the thickness 1 of the interface diffusion layer 3 and the heating time t have a relationship represented by Expression 1.
[0043]
FIG. 17 shows an Arrhenius plot of the growth rate k of the interface diffusion layer 3. As in the first embodiment, the reciprocal of the growth rate k and the temperature T (in FIG. 17, the reciprocal of the temperature 1 / T is 10⁴Is expressed in a linear relationship, and it was found that the growth rate k can be represented by an Arrhenius-type equation as shown in Equation 2.
[0044]
As described above, in the case of CoNiCrAlY as in CoCrAlY, the estimated temperature T can be expressed as in Expression 3 from

Expressions

1 and 2.
[0045]
FIG. 18 shows the relationship between the Al content in the coating 1 and the thickness 1 of the interface diffusion layer. As shown, the Al content tended to decrease almost linearly as the interface diffusion layer thickness 1 increased. Using the relationship shown here, it was confirmed that the same method as the Al content prediction method shown in the first embodiment can be applied even when the coating 1 is CoNiCrAlY.
[0046]
The above embodiment is an example of a preferred embodiment of the present invention, but the present invention is not limited to this, and various modifications can be made without departing from the gist of the present invention. For example, in the present embodiment (the present embodiment), an example in which the present invention is applied to a corrosion-resistant coating for a gas turbine rotor blade in which an Al diffusion process is performed on a coating applied to a substrate surface is described. The anti-corrosion coating is not limited to the one subjected to Al diffusion treatment. For example, in the case of a waste power generation plant or the like, there is a coating in which a metal element such as Cr is treated. By applying the present invention to such a corrosion-resistant coating, the temperature is estimated using the metal element such as Cr. In addition, it is possible to predict the metal element content and the metal element content decrease timing.
[0047]
【The invention's effect】
As apparent from the above description, according to the first aspect of the present invention, the growth behavior of the interface diffusion layer thickness is grasped in advance to obtain a unique relationship with the temperature, and the moving blade used in the actual machine is obtained. From the measured values of the interface diffusion layer thickness, etc., it is possible to quantitatively estimate the operating temperature which is important for the oxidation resistance of the corrosion resistant coating of the high temperature part. As a result, for example, it is possible to accurately and accurately evaluate the life and remaining life of the gas turbine rotor blades, and not only to improve the reliability and life of the gas turbine but also to reduce the cost.
[0048]
According to the second aspect of the present invention, it is possible to measure and predict the content of a metal element in a coating which is important for the oxidation resistance of a corrosion-resistant coating of a high-temperature component. Then, based on the predicted metal element content, it is possible to grasp phenomena such as surface oxidation, coating thickness reduction, and structural change due to interdiffusion between the coating and the substrate, and evaluate the reduction in oxidation resistance of the coating. it can. In this case, it is possible to evaluate how much the oxidation resistance has decreased when the gas turbine blade is used for two years, for example, and determine the soundness or the remaining usable period based on the Al content. At that time, it is predicted how much the Al content will be if it is used for another two years. Based on the difference between the predicted value and the actual value, what is the usage manner in the two years (for example, when the heating temperature is Or it was too high).
[0049]
According to the third aspect of the present invention, the correlation between the thickness of the interface diffusion layer and the content of the metal element in the corrosion-resistant coating can be obtained and, for example, the Al content can be predicted based on this correlation. The reduction in oxidation resistance of the coating can be evaluated based on the amount.
[0050]
According to the fourth aspect of the present invention, it is possible to predict, for example, the time until the Al content in the coating reaches the Al content of the substrate, which is an index of a decrease in oxidation resistance. From this prediction, it is possible to predict the service time in which the oxidation resistance of the coating is sufficient, which is useful for improving the reliability of the gas turbine. In addition, it can be reflected in cost reduction by using it as an index of the time of recoating of the coating (recoating time) or the time of replacing the blade.
[0051]
According to the fifth aspect of the present invention, for example, the Al content in the Al diffusion treatment layer is reduced to 3 by utilizing the increasing behavior of the area ratio occupied by the low Al concentration phases distributed in islands in the Al diffusion treatment layer. It is possible to predict when it will fall to ５5% by weight, which will help improve the reliability of the gas turbine. In addition, it can be reflected in cost reduction by using it as an index of the time of recoating of the coating (recoating time) or the time of replacing the blade.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a flowchart of a method for estimating a temperature, a method for estimating an Al content, and a method for estimating an Al content decrease time of a corrosion-resistant coating for a gas turbine rotor blade according to an embodiment of the present invention.
FIGS. 2A and 2B are diagrams showing the appearance of the structure of a coating test piece after a heating test at 1100 ° C. in a standby state. FIG. 2A shows the state after 100 hours, and FIG. 2B shows the state after 500 hours.
FIG. 3 is a graph showing the relationship between the square of the thickness l of the interface diffusion layer and the heating time t.
FIG. 4 is a graph showing an Arrhenius plot of an interface diffusion layer growth rate k.
FIG. 5 is a diagram showing an example of a coating structure of an actual gas turbine blade.
FIGS. 6A and 6B are views showing a portion where the temperature of the interface diffusion layer is measured and the temperature is estimated in the actual moving blade, in which FIG. 6A is a perspective view of the moving blade, and FIG.
FIGS. 7A and 7B are graphs showing the distribution of the interface diffusion layer thickness measured on an actual moving blade, wherein FIG. 7A shows a blade height of 80%, FIG. 7B shows a blade height of 50%, and FIG. % Distribution.
8A and 8B are graphs showing the results of estimating the temperature using Equation 3, where FIG. 8A shows the distribution at a blade height of 80%, FIG. 8B shows the distribution at a blade height of 50%, and FIG. 8C shows the distribution at a blade height of 20%. It is.
FIG. 9 is a graph showing an example of the result of linear analysis of the Al content in the coating by EPMA.
FIG. 10 is a graph showing the relationship between the Al content in the coating and the thickness of the interface diffusion layer in a 1300 ° C. class actual gas turbine blade.
11 is a graph showing a prediction result of an Al content in a coating of a 1300 ° C. class actual gas turbine rotor blade, where (a) shows a blade height of 80%, (b) shows a blade height of 50%, and (c) shows a blade height. The case where the blade height is 20% is shown.
FIG. 12 is a diagram showing an example of element distribution in an Al diffusion treatment layer after a heating test (heating at 1100 ° C. for 1000 hours).
FIG. 13 is a graph showing the increase behavior of the area ratio of the low Al concentration phase occupied in the Al diffusion treatment layer, which was confirmed in FIG.
14 is a graph showing the behavior shown in FIG. 13 in a log-log plot.
FIG. 15 is a graph showing an Arrhenius plot created from the intercept of each straight line in FIG. 14;
FIG. 16 is a graph showing the relationship between the square of the thickness l of the interface diffusion layer and the heating time t in the second embodiment of the present invention.
FIG. 17 is a graph showing an Arrhenius plot of the growth rate k of the interface diffusion layer.
FIG. 18 is a graph showing the relationship between the Al content in the coating and the interface diffusion layer thickness l.
[Explanation of symbols]
1 Coating
2 Base material
3 Interface diffusion layer
4 blade

Claims

In the method for estimating the temperature at the time of using the corrosion-resistant coating for a high-temperature component subjected to a diffusion treatment of a metal element applied to the base material surface, the corrosion-resistant coating and the said by performing a heating test of a coating test piece having a composition equivalent to the actual machine After grasping the growth behavior of the diffusion layer at the interface with the base material and calculating the correlation between the thickness of this diffusion layer and the temperature, the thickness of the interface diffusion layer of the corrosion-resistant coating used in the actual machine was measured, and this measured value was used. And estimating the in-use temperature of the anticorrosion coating based on the correlation.

The metal element detection strength from the surface of the corrosion resistant coating for high temperature parts subjected to the diffusion treatment of the metal element applied to the substrate surface to the interface between the corrosion resistant coating and the substrate is measured by linear analysis, and a standard sample is used. Predict the metal element content in the corrosion-resistant coating using the correlation equation between the metal element detection strength and the metal element concentration obtained in advance, and a coefficient for correcting the difference between the chemical composition of the standard sample and the corrosion-resistant coating. A method for predicting the metal element content of a corrosion resistant coating.

Analyze multiple parts of the actual machine corrosion-resistant coating from the surface of the corrosion-resistant coating for high-temperature parts subjected to the diffusion treatment of the metal element applied to the base material surface to the interface between this corrosion-resistant coating and the base material. Determining a correlation between the thickness of the interface diffusion layer and the metal element content in the corrosion resistant coating, and predicting the metal element content based on the correlation.

The method for predicting the metal element content of the corrosion-resistant coating according to claim 3 is used to predict when the metal element content of the corrosion-resistant coating falls to the same level as the metal element content of the base material. A method for predicting the time when the metal element content of a corrosion-resistant coating decreases.

In the method for predicting the time when the metal element content of a corrosion-resistant coating for a high-temperature component subjected to a metal element diffusion treatment applied to a base material surface has been reduced, the surface analysis shows that island-like low-distribution in the metal element diffusion treatment layer has occurred. The metal of the corrosion-resistant coating is characterized by predicting when the content of the metal element in the metal element diffusion treatment layer falls to 3 to 5% by weight using the increasing behavior of the area ratio occupied by the metal element concentration phase. Method for predicting when element content will decrease.