JP2005147797A - ボイラ伝熱管材料の損傷率予測方法と化学洗浄時期判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 各ボイラの運転状況を考慮し、伝熱管のクリープ損傷率を予測し、該予測損傷率に基づく計画的に化学洗浄時期を判定する方法と装置を提供すること。
【解決手段】 メタル温度測定装置とプラント状態監視装置とボイラ水質分析装置とメタル温度データを回帰分析するメタル温度データ処理装置と水質データとサンプル管の調査より得られるスケール量の関係からスケールの成長速度を算出する水質データ処理装置とスケールの熱伝導率及び密度のデータを保持するスケールデータベースと評価対象部位の許容応力とクリープ破断データを保持する材料データベースと管形状と内圧及び熱負荷データを保持する部品データベースと前記各種データよりメタル温度予測及びクリープ損傷予測を行う。
【選択図】 図１

Description

本発明は、ボイラ火炉の水壁管など伝熱管内面にスケールが付着する管材の損傷評価システムに関し、損傷評価結果を基に伝熱管内面のスケールを除去する化学洗浄の適切な時期を判定ができる損傷評価システムに関する。

ボイラの火炉水壁管内面には、析出付着したスケールが形成される。スケールは、主にＦｅ₃Ｏ₄とＦｅ₂Ｏ₃であり、その付着速度は、給缶水中の金属イオン濃度(Ｆｅ²⁺、Ｆｅ³⁺、Ｃｕ²⁺)、ｐＨ、温度、熱負荷、流速に依存する。ボイラ運転時間の経過とともに水壁管内に析出付着したスケールが成長して厚くなると、熱伝導が阻害され、水壁管のメタル温度が上昇し、水壁管が損傷することがある。そのため、実機ボイラでは、定期検査時に水壁管内を酸洗い等でスケールを溶解除去している。しかし酸洗いのコストがかかること及び酸洗廃液の処理の必要があることが問題であり、更に定期検査間隔の延長及び定期検査工程の短縮が望まれており、そのためには化学洗浄時期をいかに適切に設定するかが肝要になる。

しかし、従来、化学洗浄時期の判定には、火力発電プラントの運転停止時に採取した伝熱管サンプルに付着しているスケール付着量を測定し、そのスケール付着量がある値以上であれば、次回の定期検査時に化学洗浄を実施していた。
石川ら「超臨界圧ボイラスケールの熱伝導率に関する研究：日本機械学会論文集：４６巻４１２号（昭５５−１２）」

しかし、前記従来の化学洗浄方法では火力発電プラントの運用条件を考慮していないため、必要以上に化学洗浄を実施していた。例えば、各プラントの規模や燃料の種類及び部位によって熱負荷が異なり、スケールの付着による伝熱管のメタル温度の上昇は、式（１）で表され、熱負荷の影響を受けるため、各プラント及び各部位ごとにスケールの限界厚さは異なる。
△Ｔ＝ｄ×ｑ/λ ・・・・・・・・ (１)
ここで、△Ｔ：スケールによる温度上昇、ｑ：熱負荷、λ：スケールの熱伝導率、ｄ：スケール厚さである。

また、スケールの付着に伴う材料の損傷は、図４に示すようにメタル温度の上昇に伴い加速的に増加する。化学洗浄には大量の薬品を使用するため、準備期間が必要であり、サンプル調査後の化学洗浄を実施する時までに損傷が進み、伝熱管の噴破に至るおそれもある。

そのため、本発明の課題は、各ボイラの運転状況を考慮し、伝熱管のクリープ損傷率を予測し、該予測損傷率に基づく計画的に化学洗浄時期を判定する方法を提供することである。

本発明のよれば、ボイラの伝熱管材料の損傷評価方法において、メタル温度測定装置と負荷データや起動停止データを記録するプラント状態監視装置とボイラ水質分析装置とメタル温度装置から入力される温度データを記録すると伴に温度データを回帰分析するメタル温度データ処理装置とボイラ水質分析装置から入力される水質データとサンプル管の調査より得られるスケール量のデータを記録し、そのスケール量と水質データの関係からスケールの成長速度を算出する水質データ処理装置とスケールの熱伝導率及び密度のデータを保持するスケールデータベースと評価対象部位の許容応力とクリープ破断データを保持する材料データベースと管形状と内圧及び熱負荷データを保持する部品データベースとメタル温度データ処理装置と水質データ処理装置とスケールデータベースと材料データベースと部品データベースのデータよりメタル温度予測及びクリープ損傷予測を行う損傷演算装置と損傷演算装置で算出されたメタル温度予測データ及びクリープ損傷予測データから上限メタル温度及び許容クリープ損傷量以下となる運転時間を算出し、適切な伝熱管の化学洗浄時期を決定する化学洗浄時期判定装置からなる化学洗浄時期判定システムにより、リアルタイムに適切な化学洗浄時期を設定することが可能であり、上記課題を解決できる。

請求項１から３記載の発明によれば、スケールの付着を考慮した損傷評価が精度よく行うことが可能であり、それに伴い適切な化学洗浄時期が設定できるため、伝熱管の噴破事故を未然に防ぐことができ、更に化学洗浄にかかるコストの低減でき、計画的な保守管理が可能になる。

本発明の実施の形態を図面と共に説明する。
図１に本発明の実施の形態の化学洗浄時期判定システムの構成図を示す。化学洗浄時期判定システムは、メタル温度測定装置とプラント状態監視装置とボイラ水質分析装置とメタル温度データ処理装置と水質データ処理装置と損傷率演算装置とスケールデータベースと材料データベースと部品データベースと化学洗浄時期判定装置からなる。

メタル温度測定装置では、ボイラの水壁管のメタル温度が測定される。その測定メタル温度はメタル温度データ処理装置に入力される。プラント状態監視装置は、プラント負荷データやプラントの起動停止回数データを収集し、それらのデータをメタル温度データ処理装置及び水質データ処理装置に入力する。ボイラ水質分析装置では、ボイラ給水中のｐＨと鉄濃度及び電気伝導率などを測定し、測定した水質データを水質データ処理装置に入力する。メタル温度データ処理装置では、プラント停止期間以外のメタル温度とプラント負荷及び運転時間のデータを記録するとともに、図５に示すようにメタル温度と運転時間の関係のデータを回帰分析し、回帰線を求める機能をもつ。そして、このメタル温度データ及びメタル温度回帰線は、損傷率演算装置に入力される。水質データ処理装置ではプラント停止期間以外の各水質データと運転時間のデータを記録するとともに、サンプル管のスケール量をサンプル前の化学洗浄時からサンプルした時までの対象時間で除したスケール量成長速度とその対象時間の各水質データの関係を記録する機能を持つ。

図６に例として給水中のＦｅ濃度とスケール量成長速度の関係を示す。Ｆｅ濃度とスケール量成長速度には相関関係がある。更に、水質データ処理装置では、図６に示すように前回化学洗浄から任意の時点での水質データと過去の蓄積された水質データとスケール量成長速度の関係より現在のスケールの成長速度を予測する機能を持つ。

すなわち、図６は、過去のある時期の水質（給水中のＦｅ濃度）データの平均値とその運転時期終了後のスケール量測定によるスケール生成速度（スケール量／時間）をプロットしたものであり、図６の関係図を用いると、前回の化学洗浄から現在までの水質（給水中のＦｅ濃度）データの平均値からスケール生成速度が予測できる。

スケールデータベースでは、実機サンプル管から測定された各部位のスケールの熱伝導率及びスケール密度のデータが記録されている。スケールの熱伝導率や密度は、スケールの構造によって異なるのでサンプル管の測定データを用いることが望ましい。材料データベースでは、各材質の許容応力データと新材のクリープ破断データ及び各サンプル材のクリープ破断データを保持している。

図７に火力、原子力発電の基準で決まっている破断上限温度と許容応力の関係を示し、図８にクリープ破断データを示す。クリープ破断データは、損傷率演算装置に入力されクリープ損傷量が算出される。このクリープ破断データは、実機サンプルのクリープ破断データを用いることが望ましいが、そのデータがない場合は、新材データの９５％下限のデータを用いる。また、クリープ破断データは式（２）に示すＬＭＰ（ラーソンミラーパラメータ）と応力（ＭＰａ）で整理され、ＬＭＰは式（３）のような近似式で表される。
ＬＭＰ＝（Ｔ＋２７３）×（log（ｔｒ）+Ｃ） ・・・・・・・・(２)
ここで、Ｔ＋２７３：メタル絶対温度（Ｋ）、ｔｒ：クリープ破断時間（ｈ）、Ｃ：定数である。
ＬＭＰ＝ａ（logσ）³＋ｂ（logσ）^２＋c（logσ）＋ｅ ・・・・・（３）
ここで、σ：応力、ａ、ｂ、ｃ、ｅは定数である。
すわなち、伝熱管のメタル温度と応力が分かるとクリープ破断時間ｔｒが得られる。
部品データベースでは、伝熱管の形状と内圧と対象部位の熱負荷及び現在までの損傷量データを保持している。

次に、損傷率演算装置の計算フロ−を図２及び図３に示す。まず、図２に示す損傷演算装置では、実機のメタル温度測定結果よりスケールの付着に伴うクリープ損傷の予測を行う。まず、図５に示す測定メタル温度の回帰分析結果である９５％上限メタル温度の近似式に、プラント運転時間を入力し、メタル温度の予測計算を行う。ここでは、安全を考慮してメタル温度が高めである９５％上限メタル温度の直線近似式を用いたが、平均値や２次曲線などで近似しても良い。一方、部品データベース内にある評価対象部位の形状データである伝熱管の外径と肉厚及び内圧（伝熱管に掛かる水圧又は蒸気圧のこと）データより、式（４）に示す平均径の式を用いて応力を算出する。
σ＝ＰＤ/２ｔ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（４）
ここで、σ：応力、Ｄ：平均径（（内径＋外径）／２）、Ｐ：内圧、ｔ：肉厚である。

ある運転時間Ｈ₁の図５から求めたメタル温度と平均径の式（４）から求めた応力及び式（２）、（３）より時間Ｈ₁におけるクリープ破断時間ｔｒ₁が求まる。ここで、メタル温度は時間と伴に上昇するため、運転時間ステップ毎にメタル温度を予測計算する。メタル温度の予測はステップ時間を１０００時間とすると、運転時間Ｈ₁におけるステップ時間分のクリープ寿命消費率は式（５）で表される。
時間Ｈ₁ステップにおけるクリープ寿命消費率＝ｔｒ₁／１０００・・・（５）
ある時間Ｈまでの各ステップで、この計算を行い、各ステップのクリープ寿命消費率を総和したものを時間Ｈにおけるクリープ損傷率とする。クリープ破断データとして、新材のデータや過去のサンプル管の破断データを用いる場合は、更に現在までの新機についてのクリープ損傷量データを加える必要がある。

更に損傷率演算装置では上記で述べた実機のメタル温度測定結果よりスケールの付着に伴うクリープ損傷の予測を行う機能の他にスケールの成長予測からクリープ損傷の予測を行う機能も備える。その計算フローを図３に示す。

水質データ処理装置から入力されるスケール量成長速度とスケールデータベースの密度のデータより、スケールの厚さの成長速度を求める。そして、このスケール厚さ成長速度と熱負荷とスケールの熱伝導率及び実測された初期メタル温度より、式（６）を用いてメタル温度の予測計算を行う。初期メタル温度は、化学洗浄後のメタル温度であるが、測定データがない場合は設計メタル温度を代わりに用いる。
Ｔ＝ｄ×ｑ／λ+Ｔ_D ・・・・・・・・・・・（６）
ここで、Ｔ_Dは初期メタル温度又は設計メタル温度である。
また、ｄはスケール厚さ、ｑは熱負荷、λはスケールの熱伝導率、Ｔはスケールがついたときのメタル温度である。

クリープ損傷率の計算は時間と伴にスケール厚さが厚くなり、メタル温度が上昇するため、上述した図２に示すケースと同様にステップ毎にメタル温度を計算しクリープ損傷率を算出する。
損傷率演算装置で計算されたメタル温度データ及びクリープ損傷率データは化学洗浄周期判定装置に入力される。

化学洗浄周期判定装置では、（ａ）図７に示す許容応力のデータと平均径の式で算出された応力を用いて図７に示すデータより上限メタル温度が算出され、その上限メタル温度に到達するまでの運転時間が出力される。一方（ｂ）クリープ損傷率については、ユーザがプラントの運転状態を考慮して許容クリープ損傷量を設定し、その許容クリープ損傷量に達するまでの時間が出力される。
ユーザは前記（ａ）と（ｂ）でそれぞれ求められた運転時間を超えないように化学洗浄時期を決定する。

本発明の実施の形態に係る化学洗浄時期判定システムの実施の形態を示すフローチャートである。 損傷演算装置における、測定されるメタル温度データの履歴より今後のメタル温度及びクリープ損傷を行う場合のフローチャートである。 損傷演算装置における、付着スケール成長速度及び物性値より今後のメタル温度及びクリープ損傷を行う場合のフローチャートである。 スケールの付着に伴う伝熱管材料の損傷進行の例を示すグラフである。 実測メタル温度の回帰分析結果を示すグラフである。 給水中鉄濃度とスケール量成長速度の関係を示すグラフである。 許容応力のデータを示すグラフである。 新材及びサンプル材のクリープ破断試験結果をラーソンミラーパラメータで整理し、回帰曲線を引いたグラフである。

Claims (4)

1. ボイラ伝熱管での管内面側のスケール生成による材料の損傷を予測するボイラ伝熱管材料の損傷率予測方法において、
   ボイラ運転時間から予め求められている伝熱管のメタル温度と運転時間の関係を示す回帰分析データに基づき前記メタル温度の予測をし、（評価対象部位にある）伝熱管の平均径と肉厚と伝熱管内の圧力から式（４）
   σ＝ＰＤ/２ｔ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（４）
   （σ：応力、Ｄ：平均径、Ｐ：内圧、ｔ：肉厚）
   により伝熱管に掛かる応力を求め、さらに予め求めたラーソンミラーパラメータで整理した式（２）と式（３）
   ＬＭＰ＝（Ｔ＋２７３）×（log（ｔｒ）+Ｃ） ・・・・・・・・(２)
   （Ｔ２７３：メタル絶対温度（Ｋ）、ｔｒ：クリープ破断時間（ｈ）、Ｃ：定数）
   ＬＭＰ＝ａ（logσ）³＋ｂ（logσ）^２＋c（logσ）＋ｅ ・・・・・（３）
   （σ：応力、ａ、ｂ、ｃ、ｅは定数）
   に前記応力とメタル温度を代入してスケール付着に伴うクリープ破断時間を単位時間毎に求め、該クリープ破断時間の単位時間に対する比率を単位時間毎に現在の時間まで加算した総和を当該時間におけるクリープ損傷率とすることを特徴とするクリープ損傷率演算方法。
2. 新材又はサンプル材のクリープ破断データには現在までのクリープ損傷量のデータを加算することを特徴とする請求項１記載のクリープ損傷率演算方法。
3. 伝熱管内を流れる水の水質データから得られるスケール量成長速度と実機サンプルから得られる評価対象部位にある伝熱管のスケールの密度よりスケールの厚さの成長速度を求め、得られたスケールの厚さの成長速度と伝熱管の熱負荷とスケールの熱伝導率及び伝熱管の初期メタル温度（化学洗浄後のメタル温度又は設計メタル温度）から式（６）
   Ｔ＝ｄ×ｑ／λ+Ｔ_D ・・・・・・・・・・・（６）
   （Ｔ_D：初期メタル温度又は設計メタル温度）
   により伝熱管のメタル温度を予測し、伝熱管の平均径と肉厚と伝熱管内の圧力から式（４）
   σ＝ＰＤ/２ｔ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（４）
   （σ：応力、Ｄ：平均径、Ｐ：内圧、ｔ：肉厚）
   により伝熱管に掛かる応力を求め、さらに予め求めたラーソンミラーパラメータで整理した式（２）と式（３）
   ＬＭＰ＝（Ｔ＋２７３）×（log（ｔｒ）+Ｃ） ・・・・・・・・(２)
   （Ｔ：メタル絶対温度（Ｋ）、ｔｒ：クリープ破断時間（ｈ）、Ｃ：定数）
   ＬＭＰ＝ａ（logσ）³＋ｂ（logσ）^２＋c（logσ）＋ｅ ・・・・・（３）
   （σ：応力、ａ、ｂ、ｃ、ｅは定数）
   に前記応力とメタル温度を代入してスケール付着に伴うクリープ破断時間を単位時間毎に求め、該クリープ破断時間の単位時間に対する比率を単位時間毎に現在の時間まで加算した総和を当該時間におけるクリープ損傷率とすることを特徴とするクリープ損傷率演算方法。
4. 予め求められている許容応力と許容応力に対応した上限メタル温度の関係に、式（４）
   σ＝ＰＤ/２ｔ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（４）
   （σ：応力、Ｄ：平均径、Ｐ：内圧、ｔ：肉厚）
   で求めた（評価対象部位にある）平均径と肉厚と圧力を有する伝熱管に掛かる応力に対応する上限メタル温度を求め、予め求められたメタル温度とボイラ運転時間の関係から前記上限メタル温度に対応した第１のボイラ運転時間を求め、
   また予め求めてあるクリープ損傷率とボイラ運転時間との関係により前記請求項２、３で得られたクリープ損傷率演算値に対応する第２のボイラ運転時間を求め、
   前記第１、第２のボイラ運転時間のうちの小さい方のボイラ運転時間内に化学洗浄を行うことを特徴とする化学洗浄時期判定方法。

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