JP2017083325A - Method for predicting remaining life of metallic material - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、金属材料の余寿命を予測する方法に関する。 The present invention relates to a method for predicting the remaining life of a metal material.
従来、火力発電プラント等において高温環境下で使用されている金属材料（鋼管等）の余寿命を予測するための方法が提案されている。 Conventionally, a method for predicting the remaining life of a metal material (such as a steel pipe) used in a high-temperature environment in a thermal power plant or the like has been proposed.
例えば、特開２００４−３９２２号公報（特許文献１）には、局所的な結晶方位のずれに基づいて、金属材料の余寿命を予測する方法が開示されている。具体的には、特許文献１の方法では、結晶粒内の所定領域のＫＡＭ値を測定することによって、金属材料の余寿命を推定している。なお、ＫＡＭ値とは、結晶粒内における微小回転を示す値であり、結晶粒内の歪み量に関する値である。ＫＡＭ値は、例えば、電子線後方散乱回折法（ＥＢＳＤ）を用いて、以下のようにして測定できる。まず、結晶粒内の複数に分割された分析区画（ピクセル）のうちから、任意の分析区画を選択する。そして、その選択した分析区画とその分析区画の周囲の複数の分析区画との間における結晶方位差の平均値を、ＫＡＭ値として算出する。
For example, Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 2004-3922 (Patent Document 1) discloses a method for predicting the remaining life of a metal material based on a local crystal orientation shift. Specifically, in the method of
また、特開昭６３−２２８０６２号公報（特許文献２）には、結晶粒の形状に基づいて、金属材料の余寿命を予測する方法が開示されている。具体的には、特許文献２の方法では、結晶粒の長径、結晶粒の巾径、および結晶粒の円形度等に基づいて結晶粒の形状変化量を測定し、金属材料の余寿命を推定している。
Japanese Patent Laid-Open No. 63-228062 (Patent Document 2) discloses a method for predicting the remaining life of a metal material based on the shape of crystal grains. Specifically, in the method of
しかしながら、本発明者の種々の検討の結果、上述のような方法では、金属材料の余寿命を適切に予測できない場合があることが分かった。すなわち、金属材料の劣化に伴って金属材料のミクロ組織の状態は変化するが、その変化量を正確に測定することは難しい。このため、金属材料のミクロ組織の状態の変化量を単に測定するだけでは、金属材料の余寿命を適切に予測することは難しい。特に、上記変化量の測定結果の誤差が大きくなると、金属材料の余寿命の予測結果にも大きな誤差が生じる。 However, as a result of various studies by the present inventors, it has been found that there are cases where the above-described method cannot appropriately predict the remaining life of the metal material. That is, the state of the microstructure of the metal material changes with the deterioration of the metal material, but it is difficult to accurately measure the amount of change. For this reason, it is difficult to appropriately predict the remaining life of the metal material by simply measuring the amount of change in the state of the microstructure of the metal material. In particular, when the error in the measurement result of the change amount increases, a large error also occurs in the prediction result of the remaining life of the metal material.
本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、金属材料の余寿命を適切に予測することができる、金属材料の余寿命予測方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve such a problem, and an object of the present invention is to provide a method for predicting the remaining life of a metal material, which can appropriately predict the remaining life of a metal material.
本発明は、下記の余寿命予測方法を要旨とする。 The gist of the present invention is the following remaining life prediction method.
（１）高温環境下で使用されている金属材料の余寿命予測方法であって、下記の（Ｓ１）および（Ｓ２）のステップを備える。
（Ｓ１）前記金属材料の余寿命の予測値を示す複数のガウス関数を確率の乗法定理で乗算してガウス関数を求めるステップ
（Ｓ２）前記（Ｓ１）のステップで求めたガウス関数に基づいて、前記金属材料の余寿命を予測するステップ
(1) A method for predicting the remaining life of a metal material used in a high-temperature environment, comprising the following steps (S1) and (S2).
(S1) A step of obtaining a Gaussian function by multiplying a plurality of Gaussian functions indicating a predicted value of the remaining life of the metal material by a probability multiplication theorem (S2) Based on the Gaussian function obtained in the step of (S1), Predicting the remaining life of the metal material
（２）前記金属材料の余寿命の予測値を示す前記複数のガウス関数を、下記の（Ｑ１）から（Ｑ７）のステップで求める、上記（１）の金属材料の余寿命予測方法。
（Ｑ１）前記金属材料に対応する複数の基準材のクリープ試験を行い、該クリープ試験後の複数の基準材についてそれぞれ、余寿命および複数種の組織パラメータを求めるステップ
（Ｑ２）前記（Ｑ１）のステップで求めた余寿命および組織パラメータに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、組織パラメータと余寿命との関係を求めるステップ
（Ｑ３）前記（Ｑ１）のステップで求めた複数種の組織パラメータと前記（Ｑ２）のステップで組織パラメータの種類ごとに求めた関係とに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、複数の基準材の第１予測余寿命を求めるステップ
（Ｑ４）組織パラメータの種類ごとに、前記（Ｑ１）のステップで求めた複数の基準材の余寿命に対する、前記（Ｑ３）のステップで求めた複数の基準材の第１予測余寿命の標準偏差を求めるステップ
（Ｑ５）前記金属材料の前記複数種の組織パラメータを求めるステップ
（Ｑ６）前記（Ｑ５）のステップで求めた複数種の組織パラメータと前記（Ｑ２）のステップで組織パラメータの種類ごとに求めた関係とに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、前記金属材料の第２予測余寿命を求めるステップ
（Ｑ７）前記（Ｑ６）のステップで組織パラメータの種類ごとに求めた第２予測余寿命を平均値としかつ前記（Ｑ４）のステップで組織パラメータの種類ごとに求めた標準偏差を標準偏差とするガウス関数を、組織パラメータの種類ごとに求めることによって、前記複数のガウス関数を得るステップ
(2) The method for predicting the remaining life of the metal material according to (1), wherein the plurality of Gauss functions indicating the predicted value of the remaining life of the metal material are obtained in the following steps (Q1) to (Q7).
(Q1) A step of performing a creep test on a plurality of reference materials corresponding to the metal material, and obtaining a remaining life and a plurality of types of structure parameters for each of the plurality of reference materials after the creep test (Q2) of (Q1) Step (Q3) for obtaining the relationship between the tissue parameter and the remaining life for each type of tissue parameter based on the remaining life and the tissue parameter obtained in the step (Q3) The plurality of types of tissue parameters obtained in the step (Q1) and Step (Q4) for obtaining the first predicted remaining life of a plurality of reference materials for each type of tissue parameter based on the relationship obtained for each type of tissue parameter in step (Q2) (Q4) The first prediction of the plurality of reference materials obtained in the step (Q3) with respect to the remaining life of the plurality of reference materials obtained in the step (Q1). Step (Q5) for obtaining a standard deviation of remaining life (Q5) Step for obtaining the plurality of types of tissue parameters of the metal material (Q6) A plurality of types of tissue parameters obtained in the step (Q5) and a structure in the step (Q2) Step (Q7) of obtaining the second predicted remaining life of the metal material for each type of structure parameter based on the relationship obtained for each type of parameter (Q7) Obtained for each type of structure parameter in step (Q6) By obtaining a Gaussian function for each tissue parameter type, a Gaussian function having the second predicted remaining life as an average value and the standard deviation obtained for each tissue parameter type in step (Q4) as a standard deviation is obtained. Step to get function
（３）前記（Ｑ２）のステップでは、前記（Ｑ１）のステップで求めた余寿命および組織パラメータに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、組織パラメータと余寿命との関係を示すマスターカーブを求め、
前記（Ｑ３）のステップでは、前記（Ｑ１）のステップで求めた複数種の組織パラメータと前記（Ｑ２）のステップで組織パラメータの種類ごとに求めたマスターカーブとに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、前記複数の基準材の第１予測余寿命を求め、
前記（Ｑ６）のステップでは、前記（Ｑ５）のステップで求めた複数種の組織パラメータと前記（Ｑ２）のステップで組織パラメータの種類ごとに求めたマスターカーブとに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、前記金属材料の第２予測余寿命を求める、上記（２）の金属材料の余寿命予測方法。
(3) In the step (Q2), a master curve indicating the relationship between the tissue parameter and the remaining life is obtained for each type of tissue parameter based on the remaining life and the tissue parameter obtained in the step (Q1). ,
In the step (Q3), each type of tissue parameter is determined based on the plurality of types of tissue parameters obtained in the step (Q1) and the master curve obtained for each type of tissue parameter in the step (Q2). And determining a first predicted remaining life of the plurality of reference materials,
In the step (Q6), each type of tissue parameter is determined based on the plurality of types of tissue parameters obtained in the step (Q5) and the master curve obtained for each type of tissue parameter in the step (Q2). The method for predicting the remaining life of the metal material according to (2) above, wherein the second predicted remaining life of the metal material is obtained.
（４）前記（Ｑ１）のステップでは、前記クリープ試験後の複数の基準材についてそれぞれ、さらにクリープ歪みを求め、
前記（Ｑ２）のステップは、下記の、
（ｑ２１）前記（Ｑ１）のステップで求めたクリープ歪みおよび組織パラメータに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、組織パラメータとクリープ歪みとの関係を示す第１マスターカーブを求めるステップ、および
（ｑ２２）前記（Ｑ１）のステップで求めたクリープ歪みおよび余寿命に基づいて、クリープ歪みと余寿命との関係を示す第２マスターカーブを求めるステップ、を含み、
前記（Ｑ３）のステップは、下記の、
（ｑ３１）前記（Ｑ１）のステップで求めた複数種の組織パラメータと前記（ｑ２１）のステップで組織パラメータの種類ごとに求めた第１マスターカーブとに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、前記複数の基準材の第１予測クリープ歪みを求めるステップ、および
（ｑ３２）前記（ｑ３１）のステップで組織パラメータの種類ごとに求めた第１予測クリープ歪みと前記（ｑ２２）のステップで求めた第２マスターカーブとに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、前記複数の基準材の第１予測余寿命を求めるステップ、を含み、
前記（Ｑ６）のステップは、下記の、
（ｑ６１）前記（Ｑ５）のステップで求めた複数種の組織パラメータと前記（ｑ２１）のステップで組織パラメータの種類ごとに求めた前記第１マスターカーブとに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、前記金属材料の第２予測クリープ歪みを求めるステップ、および
（ｑ６２）前記（ｑ６１）のステップで組織パラメータの種類ごとに求めた第２予測クリープ歪みと前記（ｑ２２）のステップで求めた第２マスターカーブとに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、前記金属材料の第２予測余寿命を求めるステップ、を含む、上記（２）の金属材料の余寿命予測方法。
(4) In the step (Q1), a creep strain is further obtained for each of the plurality of reference materials after the creep test,
The step (Q2) is as follows.
(Q21) A step of obtaining a first master curve indicating a relationship between the tissue parameter and the creep strain for each type of the tissue parameter based on the creep strain and the tissue parameter obtained in the step (Q1), and (q22) Obtaining a second master curve indicating the relationship between creep strain and remaining life based on the creep strain and remaining life determined in the step (Q1),
The step (Q3) includes the following steps:
(Q31) For each type of tissue parameter, based on the plurality of types of tissue parameters obtained in the step (Q1) and the first master curve obtained for each type of tissue parameter in the step (q21), A step of obtaining a first predicted creep strain of a plurality of reference materials; and (q32) a first predicted creep strain obtained for each type of structure parameter in the step (q31) and a second obtained in the step (q22). Obtaining a first predicted remaining life of the plurality of reference materials for each type of structure parameter based on the master curve,
The step (Q6) is as follows.
(Q61) For each type of tissue parameter, based on the plurality of types of tissue parameters obtained in the step (Q5) and the first master curve obtained for each type of tissue parameter in the step (q21), A step of obtaining a second predicted creep strain of the metal material; and (q62) a second predicted creep strain obtained for each type of structure parameter in the step (q61) and a second master obtained in the step (q22). The method for predicting the remaining life of the metal material according to (2), further comprising: obtaining a second predicted remaining life of the metal material for each type of structure parameter based on the curve.
（５）前記（Ｓ２）のステップでは、前記（Ｓ１）のステップで求めた前記ガウス関数の半値幅によって規定される余寿命の範囲を、前記金属材料の余寿命として予測する、上記（１）から（４）のいずれかの余寿命予測方法。 (5) In the step of (S2), the remaining life range defined by the half-value width of the Gaussian function obtained in the step of (S1) is predicted as the remaining life of the metal material. To (4) any remaining life prediction method.
本発明によれば、金属材料の余寿命を適切に予測することができる。 According to the present invention, the remaining life of the metal material can be appropriately predicted.
［余寿命予測方法の概要］
本発明の一実施形態に係る余寿命予測方法（以下、単に予測方法ともいう。）は、高温環境下において使用されている材料の余寿命を予測する際に好適に用いられる。なお、本発明において予測される余寿命には、後述する寿命消費率（寿命比）が含まれる。本実施形態において高温環境とは、例えば、通常の火力発電ボイラーまたは石油精製機器等の使用温度である５００℃以上の環境を意味する。
[Outline of remaining life prediction method]
A remaining life prediction method according to an embodiment of the present invention (hereinafter also simply referred to as a prediction method) is suitably used when predicting the remaining life of a material used in a high temperature environment. The remaining life predicted in the present invention includes a life consumption rate (lifetime ratio) described later. In the present embodiment, the high temperature environment means an environment of 500 ° C. or higher, which is a use temperature of a normal thermal power boiler or petroleum refining equipment, for example.
本実施形態に係る予測方法は、例えば、発電プラント等において高温および高圧（例えば、２０ＭＰａ以上）の環境下において使用されている金属材料の余寿命を予測する際に利用できる。具体的には、本実施形態に係る予測方法は、例えば、発電プラントから抜管したボイラー用鋼管の余寿命を予測する際に利用できる。 The prediction method according to the present embodiment can be used, for example, when predicting the remaining life of a metal material used in a power plant or the like under a high temperature and high pressure (for example, 20 MPa or more) environment. Specifically, the prediction method according to the present embodiment can be used, for example, when predicting the remaining life of a steel pipe for boilers that has been extracted from a power plant.
本実施形態では、ミクロ組織の状態に関する複数種のパラメータ（以下、組織パラメータという。）から任意に選択された少なくとも２種の組織パラメータに基づいて、金属材料の余寿命を予測する。組織パラメータとしては、例えば、界面エネルギー、陽電子消滅寿命、弾性歪みエネルギー、残留応力、ＫＡＭ（Kernel Average Misorientation）値、ＧＲＯＤ（Grain Refirence Orientation Deviation）値、および粒界近傍の局所的な格子定数等を挙げることができる。これらのパラメータは、公知の任意の方法によって測定できるので、測定方法の説明は省略する。 In the present embodiment, the remaining life of the metal material is predicted based on at least two kinds of structure parameters arbitrarily selected from a plurality of kinds of parameters related to the state of the microstructure (hereinafter referred to as structure parameters). Examples of the structural parameters include interface energy, positron annihilation lifetime, elastic strain energy, residual stress, KAM (Kernel Average Misorientation) value, GROD (Grain Refirence Orientation Deviation) value, and local lattice constant near the grain boundary. Can be mentioned. Since these parameters can be measured by any known method, description of the measurement method is omitted.
なお、詳細な説明は省略するが、組織パラメータとして、２次元Ｘ線回折パターンの状態（より具体的には、デバイ・シェラーリングの状態）を示すβ方向強度偏差を用いてもよい。β方向とは、デバイ・シェラーリングのリング方向を意味する。本実施形態では、２次元Ｘ線回折パターンのβ方向の回折強度分布の標準偏差を、β方向強度偏差として求める。２次元Ｘ線回折パターンがバックグラウンドを含んでいる場合には、該回折パターンからバックグラウンドを除去した後、β方向強度偏差を求めることができる。例えば、β方向の回折強度分布の近似曲線とバックグラウンドの近似曲線との残差の標準偏差を、β方向強度偏差として求めてもよい。なお、２次元Ｘ線回折パターンは、クリープ歪みの増加に伴って、スポット状のパターンから、リング状のパターンへ変化する。すなわち、クリープ歪みの増加に伴って、デバイ・シェラーリングが表れる。２次元Ｘ線回折パターンがリング状のパターンである場合（クリープ歪み量が大きい場合）、２次元Ｘ線回折パターンのβ方向（リング方向）の強度分布は均一になる。この場合、β方向強度偏差は小さくなる。一方、２次元Ｘ線回折パターンがスポット状のパターンである場合（クリープ歪み量が小さい場合）、２次元Ｘ線回折パターンのβ方向（リング方向）の強度分布は不均一になる。この場合、β方向強度偏差は大きくなる。 Although a detailed description is omitted, a β-direction intensity deviation indicating the state of the two-dimensional X-ray diffraction pattern (more specifically, the Debye-Scherrer ring state) may be used as the tissue parameter. The β direction means the ring direction of the Debye-Scherrer ring. In the present embodiment, the standard deviation of the diffraction intensity distribution in the β direction of the two-dimensional X-ray diffraction pattern is obtained as the β direction intensity deviation. When the two-dimensional X-ray diffraction pattern includes a background, the β-direction intensity deviation can be obtained after removing the background from the diffraction pattern. For example, the standard deviation of the residual between the approximate curve of the diffraction intensity distribution in the β direction and the background approximate curve may be obtained as the β direction intensity deviation. The two-dimensional X-ray diffraction pattern changes from a spot-shaped pattern to a ring-shaped pattern as the creep strain increases. That is, Debye-Scherrer ring appears as the creep strain increases. When the two-dimensional X-ray diffraction pattern is a ring-shaped pattern (when the amount of creep strain is large), the intensity distribution in the β direction (ring direction) of the two-dimensional X-ray diffraction pattern is uniform. In this case, the β direction intensity deviation becomes small. On the other hand, when the two-dimensional X-ray diffraction pattern is a spot-like pattern (when the amount of creep strain is small), the intensity distribution in the β direction (ring direction) of the two-dimensional X-ray diffraction pattern becomes non-uniform. In this case, the β direction intensity deviation becomes large.
本実施形態に係る予測方法では、後述するように、組織パラメータの種類ごとに、金属材料の余寿命の予測値を示すガウス関数（以下、基準ガウス関数ともいう。）を求める。さらに、組織パラメータの種類ごとに求めた複数の基準ガウス関数を確率の乗法定理で乗算してガウス関数（以下、乗算ガウス関数ともいう。）を求める。そして、求めた乗算ガウス関数に基づいて金属材料の余寿命を求める。以下、本実施形態に係る予測方法について具体的に説明する。なお、以下においては、余寿命の予測が行われる金属材料を試験材という。また、本実施形態では、試験材に対応する金属材料を基準材として用いる。基準材は、例えば、試験材と同様のミクロ組織を有する金属材料である。以下においては、予測方法の一例として、試験材および基準材としてともにＮｉ基合金を用いた場合について説明する。 In the prediction method according to the present embodiment, as will be described later, a Gaussian function (hereinafter also referred to as a reference Gaussian function) indicating a predicted value of the remaining life of the metal material is obtained for each type of tissue parameter. Further, a Gaussian function (hereinafter also referred to as a multiplication Gaussian function) is obtained by multiplying a plurality of reference Gaussian functions obtained for each type of tissue parameter by a probability multiplication theorem. Then, the remaining life of the metal material is obtained based on the obtained multiplication Gaussian function. Hereinafter, the prediction method according to the present embodiment will be specifically described. In the following, the metal material for which the remaining life is predicted is referred to as a test material. In this embodiment, a metal material corresponding to the test material is used as the reference material. The reference material is, for example, a metal material having a microstructure similar to that of the test material. In the following, as an example of the prediction method, a case where a Ni-based alloy is used as both the test material and the reference material will be described.
［基準ガウス関数の導出］
まず、基準ガウス関数の導出方法について説明する。本実施形態では、例えば、下記のステップＱ１〜Ｑ７の処理を実行することによって、組織パラメータの種類ごとに、基準ガウス関数を求める。以下、各ステップについて説明する。
[Derivation of reference Gaussian function]
First, a method for deriving a reference Gaussian function will be described. In the present embodiment, for example, a reference Gaussian function is obtained for each type of tissue parameter by executing the following steps Q1 to Q7. Hereinafter, each step will be described.
（ステップＱ１）
ステップＱ１では、詳細を後述するように、複数の基準材のクリープ試験を行い、下記の表１に示すように、該クリープ試験後の複数の基準材についてそれぞれ、余寿命および複数種の組織パラメータを求める。なお、表１においては、説明を簡単にするために、組織パラメータおよび余寿命を、アルファベット文字を用いて示している。また、表１は、ステップＱ１において２種類の組織パラメータＡｎ，Ｂｎを求めた場合の例を示している。なお、表１には、後述するステップＱ３で求められる第１予測余寿命Ａｔｎ，Ｂｔｎおよび後述するステップＱ４で求められる標準偏差ＡＤ，ＢＤも示している。
(Step Q1)
In step Q1, a creep test is performed on a plurality of reference materials as will be described in detail later. As shown in Table 1 below, the remaining life and a plurality of types of structure parameters are obtained for each of the plurality of reference materials after the creep test. Ask for. In Table 1, in order to simplify the description, the organization parameters and the remaining life are shown using alphabetic characters. Table 1 shows an example in which two types of tissue parameters A n and B n are obtained in step Q1. Table 1 also shows first predicted remaining lives At n and Bt n obtained in step Q3 described later and standard deviations AD and BD obtained in step Q4 described later.
表１を参照して、ステップＱ１では、例えば、任意の温度および応力の条件下で複数の基準材のクリープ試験を行い、複数のクリープ中断材（以下、単に中断材という。）およびクリープ破断材（以下、単に破断材という。）を得る。表１の例では、クリープ試験によって、７本の中断材と１本の破断材を得ている。クリープ試験における温度および応力は、例えば、余寿命を予測する金属材料の使用環境に応じて適宜設定される。クリープ試験によって得られた複数の中断材および破断材についてそれぞれ、複数種の組織パラメータを求める。表１を参照して、本実施形態では、例えば、複数の中断材および破断材についてそれぞれ、２種類の組織パラメータＡｎ，Ｂｎ（例えば、界面エネルギーおよび陽電子消滅寿命）を測定する。また、複数の中断材および破断材についてそれぞれ余寿命（寿命消費率）を求める。本実施形態では、例えば、クリープ試験において破断材が破断に至るまでに要した時間をＴｒとし、中断材の試験中断時間（試験経過時間）をＴとして、各中断材の寿命消費率（＝Ｔ／Ｔｒ）を求める。なお、破断材の寿命消費率は、１．０とする。 Referring to Table 1, in step Q1, for example, a plurality of reference materials are subjected to a creep test under arbitrary temperature and stress conditions, and a plurality of creep interrupted materials (hereinafter simply referred to as interrupted materials) and a creep rupture material. (Hereinafter simply referred to as a fractured material). In the example of Table 1, seven interrupted materials and one fractured material are obtained by a creep test. The temperature and stress in the creep test are appropriately set according to, for example, the usage environment of the metal material that predicts the remaining life. For each of a plurality of interrupted materials and fractured materials obtained by the creep test, a plurality of types of structure parameters are obtained. Referring to Table 1, in the present embodiment, for example, two types of structure parameters A n and B n (for example, interface energy and positron annihilation lifetime) are measured for each of a plurality of interrupted materials and fractured materials. Further, the remaining life (lifetime consumption rate) is obtained for each of the plurality of interrupted materials and fractured materials. In this embodiment, for example, the time required for the fractured material to break in the creep test is Tr, the test interruption time (test elapsed time) of the interruption material is T, and the lifetime consumption rate (= T / Tr). The life consumption rate of the fractured material is 1.0.
（ステップＱ２）
ステップＱ２では、ステップＱ１で求めた余寿命および組織パラメータに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、組織パラメータと余寿命との関係を求める。本実施形態では、例えば、図１に示すような寿命消費率と組織パラメータとの関係を示すマスターカーブを、組織パラメータの種類ごとに作成する。例えば、ステップＱ１において、組織パラメータとして界面エネルギーおよび陽電子消滅寿命を測定した場合には、ステップＱ２において、寿命消費率と界面エネルギーとの関係を示すマスターカーブ、および寿命消費率と陽電子消滅寿命との関係を示すマスターカーブがそれぞれ作成される。マスターカーブは、例えば、最小二乗法を用いて作成することができる。なお、図１においては、本発明を理解し易くするために、ステップＱ２で作成されるマスターカーブを概念的に示している。したがって、図１のマスターカーブは、ステップＱ２において実際に作成されるマスターカーブを忠実に表したものではない。
(Step Q2)
In step Q2, the relationship between the tissue parameter and the remaining life is obtained for each type of the tissue parameter based on the remaining life and the tissue parameter obtained in step Q1. In the present embodiment, for example, a master curve indicating the relationship between the life consumption rate and the tissue parameter as shown in FIG. 1 is created for each type of tissue parameter. For example, when interface energy and positron annihilation lifetime are measured as texture parameters in step Q1, a master curve indicating the relationship between the lifetime consumption rate and interface energy and the lifetime consumption rate and positron annihilation lifetime are determined in step Q2. Each master curve showing the relationship is created. The master curve can be created using, for example, the least square method. FIG. 1 conceptually shows the master curve created in step Q2 in order to facilitate understanding of the present invention. Therefore, the master curve in FIG. 1 does not faithfully represent the master curve actually created in step Q2.
なお、ステップＱ２においては、１種の組織パラメータに対して１つのマスターカーブを作成してもよく、１種の組織パラメータに対して複数のマスターカーブを作成してもよい。具体的には、例えば表１を参照して、基準材１〜４のクリープ試験条件と基準材５〜８のクリープ試験条件とが異なるような場合に、１種の組織パラメータに対して複数のマスターカーブを作成することが考えられる。このような場合、例えば、組織パラメータＡ１〜Ａ４と余寿命ｒｔ１〜ｒｔ４とに基づいて１つのマスターカーブを作成し、組織パラメータＡ５〜Ａ８と余寿命ｒｔ５〜ｒｔ８とに基づいて１つのマスターカーブを作成し、組織パラメータＢ１〜Ｂ４と余寿命ｒｔ１〜ｒｔ４とに基づいて１つのマスターカーブを作成し、組織パラメータＢ５〜Ｂ８と余寿命ｒｔ５〜ｒｔ８とに基づいて１つのマスターカーブを作成してもよい。
In step Q2, one master curve may be created for one type of tissue parameter, or a plurality of master curves may be created for one type of tissue parameter. Specifically, for example, referring to Table 1, when the creep test conditions of the
（ステップＱ３）
ステップＱ３では、ステップＱ１で求めた複数種の組織パラメータとステップＱ２で組織パラメータの種類ごとに求めた関係とに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、複数の基準材の余寿命（以下、第１予測余寿命という。）を求める。具体的には、図１を参照して、ステップＱ１で測定した複数の基準材（複数の中断材および破断材）の組織パラメータの値に基づいて、ステップＱ２で作成したマスターカーブから決定される寿命消費率を、各基準材の第１予測余寿命として求める。表１を参照して、例えば、ステップＱ１において、組織パラメータＡｎとして界面エネルギーを、組織パラメータＢｎとして陽電子消滅寿命をそれぞれ測定している場合には、ステップＱ３では、界面エネルギー（組織パラメータＡｎ）に基づいて各基準材の第１予測余寿命Ａｔｎを求めるとともに、陽電子消滅寿命（組織パラメータＢｎ）に基づいて各基準材の第１予測余寿命Ｂｔｎを求める。
(Step Q3)
In step Q3, based on the plurality of types of tissue parameters obtained in step Q1 and the relationship obtained for each type of tissue parameter in step Q2, the remaining life of the plurality of reference materials (hereinafter referred to as the first number) 1) is calculated. Specifically, referring to FIG. 1, it is determined from the master curve created in step Q <b> 2 based on the structure parameter values of a plurality of reference materials (a plurality of suspended materials and fractured materials) measured in step Q <b> 1. The life consumption rate is obtained as the first predicted remaining life of each reference material. Referring to Table 1, for example, at step Q1, when tissue interfacial energy as the parameter A n, are respectively measured positron annihilation lifetime as tissue parameters B n, in step Q3, the interfacial energy (tissue parameters A n ), the first predicted remaining life At n of each reference material is determined, and the first predicted remaining life Bt n of each reference material is determined based on the positron annihilation lifetime (structure parameter B n ).
（ステップＱ４）
ステップＱ４では、組織パラメータの種類ごとに、ステップＱ１で求めた複数の基準材の余寿命に対する、ステップＱ３で求めた複数の基準材の第１予測余寿命の標準偏差を求める。すなわち、ステップＱ４においては、複数の基準材の余寿命の実測値に対する、マスターカーブから決定される第１予測余寿命のばらつきの程度を、上記標準偏差として求めている。表１を参照して、例えば、ステップＱ１において余寿命ｒｔｎが測定され、ステップＱ３において第１予測寿命Ａｔｎ，Ｂｔｎが求められている場合には、ステップＱ４では、余寿命ｒｔｎに対する第１予測寿命Ａｔｎ，Ｂｔｎの標準偏差ＡＤ，ＢＤを求める。
(Step Q4)
In step Q4, the standard deviation of the first predicted remaining lives of the plurality of reference materials obtained in step Q3 is obtained with respect to the remaining lives of the plurality of reference materials obtained in step Q1 for each type of structure parameter. That is, in step Q4, the degree of variation of the first predicted remaining life determined from the master curve with respect to the actual measured remaining life of the plurality of reference materials is obtained as the standard deviation. Referring to Table 1, for example, when the remaining life rt n is measured in step Q1 and the first predicted life At n and Bt n are obtained in step Q3, in step Q4, the remaining life rt n is determined . Standard deviations AD and BD of the first predicted lifetimes At n and Bt n are obtained.
（ステップＱ５）
ステップＱ５では、試験材の複数種の組織パラメータを求める。なお、ステップＱ５では、ステップＱ１で求めた組織パラメータと同種の組織パラメータを求める。例えば、ステップＱ１において各基準材の界面エネルギーおよび陽電子消滅寿命を測定した場合には、ステップＱ５でも同様に、試験材の界面エネルギーおよび陽電子消滅寿命を測定する。
(Step Q5)
In Step Q5, a plurality of types of structure parameters of the test material are obtained. In step Q5, a tissue parameter of the same type as the tissue parameter obtained in step Q1 is obtained. For example, when the interface energy and positron annihilation lifetime of each reference material are measured in step Q1, the interface energy and positron annihilation lifetime of the test material are also measured in step Q5.
（ステップＱ６）
ステップＱ６では、ステップＱ５で求めた複数種の組織パラメータとステップＱ２で組織パラメータごとに求めた関係とに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、試験材の余寿命（以下、第２予測余寿命という。）を求める。本実施形態では、ステップＱ５で測定した組織パラメータの値に基づいて、ステップＱ２で作成したマスターカーブ（図１参照）から決定される寿命消費率を、試験材の第２予測余寿命として求める。例えば、ステップＱ５において試験材の界面エネルギーおよび陽電子消滅寿命を測定している場合には、ステップＱ６では、界面エネルギーに基づいて試験材の第２予測余寿命を求めるとともに、陽電子消滅寿命に基づいて試験材の第２予測余寿命を求める。
(Step Q6)
In step Q6, the remaining life of the test material (hereinafter referred to as second predicted remaining life) for each type of tissue parameter based on the plurality of types of tissue parameters obtained in step Q5 and the relationship obtained for each tissue parameter in step Q2. ). In the present embodiment, the life consumption rate determined from the master curve (see FIG. 1) created in step Q2 is obtained as the second predicted remaining life of the test material based on the value of the tissue parameter measured in step Q5. For example, when the interface energy and positron annihilation lifetime of the test material are measured in step Q5, in step Q6, the second predicted remaining life of the test material is obtained based on the interface energy, and based on the positron annihilation lifetime. The second predicted remaining life of the test material is obtained.
（ステップＱ７）
ステップＱ７では、ステップＱ６で組織パラメータの種類ごとに求めた第２予測余寿命を平均値としかつステップＱ４で組織パラメータの種類ごとに求めた標準偏差（例えば、表１の標準偏差ＡＤ，ＢＤを参照。）を標準偏差とするガウス関数を、基準ガウス関数として、組織パラメータの種類ごとに求める。すなわち、ステップＱ７では、組織パラメータの種類ごとに、試験材の余寿命の予測値を示す基準ガウス関数が求められる。例えば、ステップＱ６において界面エネルギーおよび陽電子消滅寿命に基づいてそれぞれ第２予測余寿命を求めている場合には、ステップＱ７では、界面エネルギーに基づく基準ガウス関数と、陽電子消滅寿命に基づく基準ガウス関数とが求められる。
(Step Q7)
In step Q7, the second predicted remaining life obtained for each type of tissue parameter in step Q6 is averaged, and the standard deviations obtained for each type of tissue parameter in step Q4 (for example, the standard deviations AD and BD in Table 1 are used). See). The Gaussian function with the standard deviation is obtained as the standard Gaussian function for each type of tissue parameter. That is, in step Q7, a reference Gaussian function indicating a predicted value of the remaining life of the test material is obtained for each type of structure parameter. For example, when the second predicted remaining lifetime is obtained based on the interface energy and the positron annihilation lifetime in step Q6, in step Q7, a reference Gauss function based on the interface energy, a reference Gauss function based on the positron annihilation lifetime, and Is required.
［試験材の余寿命予測］
本実施形態では、上述のようにして求めた複数の基準ガウス関数を用いて、下記のステップＳ１およびＳ２の処理を実行することによって、試験材（金属材料）の余寿命を予測する。
[Prediction of remaining life of test materials]
In the present embodiment, the remaining life of the test material (metal material) is predicted by executing the processes of the following steps S1 and S2 using the plurality of reference Gauss functions obtained as described above.
（ステップＳ１）
ステップＳ１では、ステップＱ７で求めた複数の基準ガウス関数を、確率の乗法定理で乗算することによってガウス関数（以下、乗算ガウス関数という。）を求める。図２は、基準ガウス関数および乗算ガウス関数を表す正規分布図の一例を示す図である。図２には、界面エネルギーに基づく基準ガウス関数と、陽電子消滅寿命に基づく基準ガウス関数と、これらの基準ガウス関数を乗算することによって得られる乗算ガウス関数とが示されている。なお、図２に示した界面エネルギーに基づく基準ガウス関数は、界面エネルギーについて求められた標準偏差（ステップＱ４参照）が０．１２であり、かつ界面エネルギーについて求められた第２予測余寿命（ステップＱ６参照）が０．４１である場合の基準ガウス関数である。また、図２に示した陽電子消滅寿命に基づく基準ガウス関数は、陽電子消滅寿命について求められた標準偏差（ステップＱ４参照）が０．１７であり、かつ陽電子消滅寿命について求められた第２予測余寿命（ステップＱ６参照）が０．６０である場合の基準ガウス関数である。
(Step S1)
In Step S1, a Gaussian function (hereinafter referred to as a multiplication Gaussian function) is obtained by multiplying the plurality of reference Gaussian functions obtained in Step Q7 by a probability multiplication theorem. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a normal distribution diagram representing a reference Gaussian function and a multiplication Gaussian function. FIG. 2 shows a reference Gaussian function based on interface energy, a reference Gaussian function based on positron annihilation lifetime, and a multiplication Gaussian function obtained by multiplying these reference Gaussian functions. Note that the standard Gaussian function based on the interfacial energy shown in FIG. 2 has a standard deviation (see step Q4) obtained for the interfacial energy of 0.12, and a second predicted remaining life (step) obtained for the interfacial energy. Reference Gaussian function when Q6) is 0.41. The standard Gaussian function based on the positron annihilation lifetime shown in FIG. 2 has a standard deviation (see Step Q4) obtained for the positron annihilation lifetime of 0.17 and the second prediction remainder obtained for the positron annihilation lifetime. This is a reference Gaussian function when the lifetime (see step Q6) is 0.60.
（ステップＳ２）
ステップＳ２では、ステップＳ１で求めた乗算ガウス関数に基づいて、試験材の余寿命を予測する。図２を参照して、本実施形態では、例えば、乗算ガウス関数の半値幅ＦＷＨＭによって規定される寿命消費率の範囲ｔｓ〜ｔｆを、試験材の寿命消費率（余寿命）として予測する。
(Step S2)
In step S2, the remaining life of the test material is predicted based on the multiplication Gaussian function obtained in step S1. With reference to FIG. 2, in the present embodiment, for example, a life consumption rate range t s to t f defined by a half-value width FWHM of a multiplication Gaussian function is predicted as a life consumption rate (remaining life) of a test material. .
［作用効果］
以上のように、本実施形態では、まず、複数種の組織パラメータに基づいて、試験材の余寿命の予測値を示す複数の基準ガウス関数が求められる。そして、複数の基準ガウス関数を乗算して得られる乗算ガウス関数に基づいて、試験材の余寿命が予測される。すなわち、本実施形態では、異なる複数の余寿命予測方法を複合して、試験材の余寿命を予測する。この場合、複数の基準ガウス関数のうちのいずれかの基準ガウス関数が示す余寿命の予測値に大きな誤差が生じていたとしても、その誤差の影響を低減することができる。また、図２に示すように、乗算ガウス関数の標準偏差は、各基準ガウス関数の標準偏差よりも小さくなる。このため、乗算ガウス関数に基づいて余寿命を予測することによって、予測結果のバラツキを小さくすることができる。以上の結果、金属材料の余寿命の適切な予測が可能になる。
[Function and effect]
As described above, in the present embodiment, first, a plurality of reference Gaussian functions indicating predicted values of the remaining life of the test material are obtained based on a plurality of types of tissue parameters. Then, the remaining life of the test material is predicted based on a multiplication Gaussian function obtained by multiplying a plurality of reference Gaussian functions. That is, in the present embodiment, a plurality of different remaining life prediction methods are combined to predict the remaining life of the test material. In this case, even if a large error occurs in the predicted value of the remaining life indicated by any one of the plurality of reference Gaussian functions, the influence of the error can be reduced. Further, as shown in FIG. 2, the standard deviation of the multiplication Gaussian function is smaller than the standard deviation of each reference Gaussian function. Therefore, by predicting the remaining life based on the multiplication Gaussian function, it is possible to reduce the variation in the prediction result. As a result, it is possible to appropriately predict the remaining life of the metal material.
［他の実施形態］
上述の実施形態では、組織パラメータと余寿命との関係を示すマスターカーブに基づいて、基準ガウス関数を導出する場合について説明したが、基準ガウス関数の導出方法は上述の例に限定されない。以下、他の方法によって基準ガウス関数を導出する場合の実施形態について説明する。
[Other Embodiments]
In the above-described embodiment, the case where the reference Gaussian function is derived based on the master curve indicating the relationship between the tissue parameter and the remaining life has been described. However, the method of deriving the reference Gaussian function is not limited to the above example. Hereinafter, an embodiment in which a reference Gaussian function is derived by another method will be described.
［基準ガウス関数の導出］
まず、基準ガウス関数の導出方法について説明する。なお、本実施形態に係る予測方法では、ステップＱ１、Ｑ２、Ｑ３およびＱ６の処理が、上述の実施形態に係る予測方法と異なる。したがって、以下においては、主に、ステップＱ１、Ｑ２、Ｑ３およびＱ６の処理について説明する。
[Derivation of reference Gaussian function]
First, a method for deriving a reference Gaussian function will be described. In the prediction method according to the present embodiment, the processes of steps Q1, Q2, Q3, and Q6 are different from the prediction method according to the above-described embodiment. Therefore, in the following, the processes of steps Q1, Q2, Q3 and Q6 will be mainly described.
（ステップＱ１）
本実施形態に係る予測方法のステップＱ１では、下記の表２に示すように、クリープ試験後の複数の基準材についてそれぞれ、余寿命ｒｔｎおよび複数種の組織パラメータＡｎ，Ｂｎに加えてさらに、クリープ歪みＳｎを求める。
(Step Q1)
In step Q1 of the prediction method according to the present embodiment, as shown in Table 2 below, in addition to the remaining life rt n and the plurality of types of structure parameters A n and B n for each of the plurality of reference materials after the creep test, Further, the creep strain Sn is obtained.
（ステップＱ２）
本実施形態に係る予測方法のステップＱ２は、下記のステップｑ２１およびｑ２２を含む。
(Step Q2)
Step Q2 of the prediction method according to the present embodiment includes the following steps q21 and q22.
（ステップｑ２１）
ステップｑ２１では、ステップＱ１で求めたクリープ歪みおよび組織パラメータに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、例えば、図３に示すような、組織パラメータとクリープ歪みとの関係を示すマスターカーブ（以下、第１マスターカーブという。）を求める。例えば、ステップＱ１において、組織パラメータとして界面エネルギーおよび陽電子消滅寿命を測定した場合には、ステップｑ２１において、クリープ歪みと界面エネルギーとの関係を示す第１マスターカーブ、およびクリープ歪みと陽電子消滅寿命との関係を示す第１マスターカーブがそれぞれ作成される。第１マスターカーブは、例えば、最小二乗法を用いて作成することができる。なお、図３においては、本発明を理解し易くするために、ステップｑ２１で作成される第１マスターカーブを概念的に示している。したがって、図３の第１マスターカーブは、ステップｑ２１において実際に作成される第１マスターカーブを忠実に表したものではない。
(Step q21)
In step q21, based on the creep strain and tissue parameter obtained in step Q1, for each type of tissue parameter, for example, as shown in FIG. 3, a master curve indicating the relationship between the tissue parameter and creep strain (hereinafter referred to as the first curve). 1 master curve). For example, when interface energy and positron annihilation lifetime are measured as texture parameters in step Q1, the first master curve indicating the relationship between creep strain and interface energy, and creep strain and positron annihilation lifetime are determined in step q21. A first master curve indicating the relationship is created. The first master curve can be created using, for example, the least square method. FIG. 3 conceptually shows the first master curve created in step q21 in order to facilitate understanding of the present invention. Therefore, the first master curve in FIG. 3 does not faithfully represent the first master curve actually created in step q21.
なお、ステップｑ２１においては、上述の実施形態のステップＱ２のマスターカーブと同様に、１種の組織パラメータに対して１つの第１マスターカーブを作成してもよく、１種の組織パラメータに対して複数の第１マスターカーブを作成してもよい。具体的には、例えば表２を参照して、基準材１〜４のクリープ試験条件と基準材５〜８のクリープ試験条件とが異なるような場合に、１種の組織パラメータに対して複数の第１マスターカーブを作成することが考えられる。このような場合、例えば、組織パラメータＡ１〜Ａ４とクリープ歪みＳ１〜Ｓ４とに基づいて１つの第１マスターカーブを作成し、組織パラメータＡ５〜Ａ８とクリープ歪みＳ５〜Ｓ８とに基づいて１つの第１マスターカーブを作成し、組織パラメータＢ１〜Ｂ４とクリープ歪みＳ１〜Ｓ４とに基づいて１つの第１マスターカーブを作成し、組織パラメータＢ５〜Ｂ８とクリープ歪みＳ５〜Ｓ８とに基づいて１つの第１マスターカーブを作成してもよい。
In step q21, one first master curve may be created for one type of tissue parameter, similarly to the master curve of step Q2 of the above-described embodiment. A plurality of first master curves may be created. Specifically, referring to Table 2, for example, when the creep test conditions of the
（ステップｑ２２）
ステップｑ２２では、ステップＱ１で求めたクリープ歪みおよび余寿命に基づいて、図４に示すような、クリープ歪みと余寿命との関係を示すマスターカーブ（以下、第２マスターカーブという。）を求める。第２マスターカーブは、例えば、最小二乗法を用いて作成することができる。なお、図４においては、本発明を理解し易くするために、ステップｑ２２で作成される第２マスターカーブを概念的に示している。したがって、図４の第２マスターカーブは、ステップｑ２２において実際に作成される第２マスターカーブを忠実に表したものではない。
(Step q22)
In step q22, a master curve (hereinafter referred to as a second master curve) showing the relationship between the creep strain and the remaining life as shown in FIG. 4 is obtained based on the creep strain and the remaining life obtained in step Q1. The second master curve can be created using, for example, the least square method. FIG. 4 conceptually shows the second master curve created in step q22 in order to facilitate understanding of the present invention. Therefore, the second master curve in FIG. 4 does not faithfully represent the second master curve actually created in step q22.
なお、ステップｑ２２においては、１つの第２マスターカーブを作成してもよく、複数の第２マスターカーブを作成してもよい。具体的には、例えば表２を参照して、基準材１〜４のクリープ試験条件と基準材５〜８のクリープ試験条件とが異なるような場合に、複数の第２マスターカーブを作成することが考えられる。このような場合、例えば、クリープ歪みＳ１〜Ｓ４と余寿命ｒｔ１〜ｒｔ４とに基づいて１つの第２マスターカーブを作成し、クリープ歪みＳ５〜Ｓ８と余寿命ｒｔ５〜ｒｔ８とに基づいて１つの第２マスターカーブを作成してもよい。
In step q22, one second master curve may be created or a plurality of second master curves may be created. Specifically, referring to Table 2, for example, when the creep test conditions of the
（ステップＱ３）
本実施形態に係る予測方法のステップＱ３は、下記のステップｑ３１およびｑ３２を含む。
(Step Q3)
Step Q3 of the prediction method according to the present embodiment includes the following steps q31 and q32.
（ステップｑ３１）
ステップｑ３１では、ステップＱ１で求めた複数種の組織パラメータとステップｑ２１で組織パラメータの種類ごとに求めた第１マスターカーブ（図３参照）とに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、複数の基準材のクリープ歪み（以下、第１予測クリープ歪みという。）を求める。表２を参照して、例えば、ステップＱ１において、組織パラメータＡｎとして界面エネルギーを、組織パラメータＢｎとして陽電子消滅寿命をそれぞれ測定している場合には、ステップｑ３１では、界面エネルギー（組織パラメータＡｎ）に基づいて各基準材の第１予測クリープ歪みＡＳｎを求めるとともに、陽電子消滅寿命（組織パラメータＢｎ）に基づいて各基準材の第１予測クリープ歪みＢＳｎを求める。
(Step q31)
In step q31, based on the plurality of types of tissue parameters obtained in step Q1 and the first master curve (see FIG. 3) obtained for each type of tissue parameter in step q21, a plurality of criteria for each type of tissue parameter is obtained. A creep strain of the material (hereinafter referred to as a first predicted creep strain) is obtained. Referring to Table 2, for example, at step Q1, when tissue interfacial energy as the parameter A n, are respectively measured positron annihilation lifetime as tissue parameters B n, in step q31, surface energy (tissue parameters A n ), the first predicted creep strain AS n of each reference material is determined, and the first predicted creep strain BS n of each reference material is determined based on the positron annihilation lifetime (structure parameter B n ).
（ステップｑ３２）
ステップｑ３２では、ステップｑ３１で組織パラメータの種類ごとに求めた第１予測クリープ歪みとステップｑ２２で求めた第２マスターカーブ（図４参照）とに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、複数の基準材の余寿命（以下、第１予測余寿命という。）を求める。表２を参照して、本実施形態では、第１予測クリープ歪みＡＳｎに基づいて第１予測余寿命Ａｔｎを求めるとともに、第１予測クリープ歪みＢＳｎに基づいて第１予測余寿命Ｂｔｎを求める。
(Step q32)
In step q32, based on the first predicted creep strain obtained for each type of tissue parameter in step q31 and the second master curve (see FIG. 4) obtained in step q22, a plurality of criteria are provided for each type of tissue parameter. The remaining life of the material (hereinafter referred to as the first predicted remaining life) is obtained. Referring to Table 2, in the present embodiment, the obtaining a first predicted remaining lifetime At n based on the first predicted creep strain AS n, first predicted remaining lifetime Bt n based on the first predicted creep strain BS n Ask for.
（ステップＱ４）
表２を参照して、ステップＱ４では、上述の実施形態と同様に、組織パラメータの種類ごとに、ステップＱ１で求めた複数の基準材の余寿命に対する、ステップＱ３で求めた複数の基準材の第１予測余寿命の標準偏差を求める。
(Step Q4)
Referring to Table 2, in step Q4, as in the above-described embodiment, for each type of tissue parameter, a plurality of reference materials obtained in step Q3 with respect to the remaining lives of the plurality of reference materials obtained in step Q1. A standard deviation of the first predicted remaining life is obtained.
（ステップＱ５）
ステップＱ５では、上述の実施形態と同様に、試験材の複数種の組織パラメータを求める。
(Step Q5)
In step Q5, similarly to the above-described embodiment, a plurality of types of structure parameters of the test material are obtained.
（ステップＱ６）
本実施形態に係る予測方法のステップＱ６は、下記のステップｑ６１およびｑ６２を含む。
(Step Q6)
Step Q6 of the prediction method according to the present embodiment includes the following steps q61 and q62.
（ステップｑ６１）
ステップｑ６１では、上述のステップＱ５で求めた試験材の複数種の組織パラメータとステップｑ２１で組織パラメータの種類ごとに求めた第１マスターカーブ（図３参照）とに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、試験材のクリープ歪み（以下、第２予測クリープ歪みという。）を求める。例えば、ステップＱ５において試験材の界面エネルギーおよび陽電子消滅寿命を測定している場合には、ステップｑ６１では、界面エネルギーに基づいて試験材の第２予測クリープ歪みを求めるとともに、陽電子消滅寿命に基づいて試験材の第２予測クリープ歪みを求める。
(Step q61)
In step q61, for each type of tissue parameter, based on the plurality of types of structure parameters of the test material obtained in step Q5 and the first master curve (see FIG. 3) obtained for each type of structure parameter in step q21. Next, the creep strain of the test material (hereinafter referred to as the second predicted creep strain) is obtained. For example, when the interface energy and positron annihilation lifetime of the test material are measured in step Q5, in step q61, the second predicted creep strain of the test material is obtained based on the interface energy, and based on the positron annihilation lifetime. The second predicted creep strain of the test material is determined.
（ステップｑ６２）
ステップｑ６２では、ステップｑ６１で組織パラメータの種類ごとに求めた試験材の第２予測クリープ歪みとステップｑ２２で求めた第２マスターカーブ（図４参照）とに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、試験材の余寿命（以下、第２予測余寿命という。）を求める。
(Step q62)
In step q62, based on the second predicted creep strain of the test material obtained for each type of structure parameter in step q61 and the second master curve (see FIG. 4) obtained in step q22, for each type of structure parameter, The remaining life of the test material (hereinafter referred to as second predicted remaining life) is obtained.
（ステップＱ７）
ステップＱ７では、上述の実施形態と同様に、ステップＱ６で組織パラメータの種類ごとに求めた第２予測余寿命を平均値としかつステップＱ４で組織パラメータの種類ごとに求めた標準偏差（表１参照）を標準偏差とするガウス関数を、基準ガウス関数として、組織パラメータの種類ごとに求める。
(Step Q7)
In step Q7, as in the above-described embodiment, the second predicted remaining life obtained for each type of tissue parameter in step Q6 is used as an average value, and the standard deviation obtained for each type of tissue parameter in step Q4 (see Table 1). ) As a standard deviation is obtained for each type of tissue parameter.
［試験材の余寿命予測］
本実施形態においても、上述のようにして求めた複数の基準ガウス関数を用いて、上述のステップＳ１およびＳ２の処理を実行することによって、試験材（金属材料）の余寿命を予測する。
[Prediction of remaining life of test materials]
Also in the present embodiment, the remaining life of the test material (metal material) is predicted by executing the above-described steps S1 and S2 using the plurality of reference Gauss functions obtained as described above.
［作用効果］
以上のように、本実施形態においても、複数種の組織パラメータに基づいて、試験材の余寿命の予測値を示す複数の基準ガウス関数が求められる。そして、複数の基準ガウス関数を乗算して得られる乗算ガウス関数に基づいて、試験材の余寿命が予測される。すなわち、本実施形態においても、異なる複数の余寿命予測方法を複合して、試験材の余寿命を予測する。この場合、複数の基準ガウス関数のうちのいずれかの基準ガウス関数が示す余寿命の予測値に大きな誤差が生じていたとしても、その誤差の影響を低減することができる。また、上述の実施形態と同様に、予測結果のバラツキを小さくすることができる。
[Function and effect]
As described above, also in the present embodiment, a plurality of reference Gaussian functions indicating predicted values of the remaining life of the test material are obtained based on a plurality of types of tissue parameters. Then, the remaining life of the test material is predicted based on a multiplication Gaussian function obtained by multiplying a plurality of reference Gaussian functions. That is, also in this embodiment, a plurality of different remaining life prediction methods are combined to predict the remaining life of the test material. In this case, even if a large error occurs in the predicted value of the remaining life indicated by any one of the plurality of reference Gaussian functions, the influence of the error can be reduced. Further, similarly to the above-described embodiment, the variation in the prediction result can be reduced.
［変形例］
上述の実施形態では、試験材の余寿命として寿命消費率を予測する場合について説明したが、余寿命の示し方は上述の例に限定されない。例えば、１から寿命消費率を減算して得られる値を、試験材の余寿命として求めてもよい。
[Modification]
In the above-described embodiment, the case where the lifetime consumption rate is predicted as the remaining life of the test material has been described. However, the way of indicating the remaining life is not limited to the above example. For example, a value obtained by subtracting the life consumption rate from 1 may be obtained as the remaining life of the test material.
上述の実施形態では、乗算ガウス関数の半値幅に基づいて試験材の余寿命を予測しているが、余寿命の予測方法は上述の例に限定されない。例えば、乗算ガウス関数の平均値に基づいて試験材の余寿命を予測してもよく、乗算ガウス関数の標準偏差に基づいて試験材の余寿命を予測してもよい。 In the above-described embodiment, the remaining life of the test material is predicted based on the half-value width of the multiplication Gaussian function, but the remaining life prediction method is not limited to the above example. For example, the remaining life of the test material may be predicted based on the average value of the multiplication Gaussian function, or the remaining life of the test material may be predicted based on the standard deviation of the multiplication Gaussian function.
上述の実施形態では、２種類の組織パラメータに基づいて試験材の余寿命を予測しているが、３種類以上の組織パラメータに基づいて試験材の余寿命を予測してもよい。 In the above-described embodiment, the remaining life of the test material is predicted based on two types of structure parameters. However, the remaining life of the test material may be predicted based on three or more types of structure parameters.
なお、本発明によれば、他の方法によって求められた金属材料の余寿命の予測値の選別を行うこともできる。以下、予測値の選別について実施例によって具体的に説明するが、本発明は下記の実施例に限定されるものではない。 In addition, according to this invention, the selection of the predicted value of the remaining life of the metal material calculated | required by the other method can also be performed. Hereinafter, the selection of predicted values will be specifically described with reference to examples, but the present invention is not limited to the following examples.
実施例においては、ＳＴＢＡ２８鋼からなる基準材１〜１１を準備し、下記の表３に示す条件でクリープ試験を行った。そして、クリープ試験後の基準材１〜１１の寿命消費率、界面エネルギー、陽電子消滅寿命およびクリープ歪みを実測した。表３には、クリープ試験後の基準材１〜１１の寿命消費率（実測値）を示している。
In Examples,
また、上述の［他の実施形態］で説明した処理を実行し、表３に示すように、基準材１〜１１についてそれぞれ、界面エネルギーに基づく第１予測余寿命および陽電子消滅寿命に基づく第１予測余寿命をそれぞれ求めた。さらに、表３に示すように、寿命消費率の実測値に対する、第１予測余寿命の標準偏差を求めた。 Moreover, the process demonstrated by the above-mentioned [other embodiment] is performed, and as shown in Table 3, about the reference | standard materials 1-11, the 1st estimated lifetime based on interface energy and the 1st based on positron annihilation lifetime are respectively shown. Each expected remaining life was determined. Furthermore, as shown in Table 3, the standard deviation of the first predicted remaining life with respect to the measured value of the life consumption rate was obtained.
次に、表４に示すように、基準材１〜５および７〜１１を試験材１〜５および７〜１１として、表３に示した標準偏差を用いて上述の［他の実施形態］で説明した処理を実行し、各試験材の寿命消費率を求めた。なお、表４には、乗算ガウス関数の半値幅によって規定される寿命消費率の範囲の下限値（ｔｓ）および上限値（ｔｆ）を示している。
Next, as shown in Table 4, the
また、表４に示すように、参考例として、試験材１〜５および７〜１１の寿命消費率を、ビッカース硬さ（Ｈｖと記す。）に基づいて求めた。具体的には、Ｈｖと寿命消費率との関係を示す既存のマスターカーブを利用して、試験材１〜５および７〜１１の寿命消費率を求めた。
Further, as shown in Table 4, as reference examples, the lifetime consumption rates of the
図５に、試験材１〜５および７〜１１の寿命消費率について、実測値とＨｖに基づく予測値との関係を示す。なお、図５においては、Ｈｖに基づく予測値が本発明に基づく予測値の範囲ｔｓ〜ｔｆ内の値であった試験材を「○」で示し、範囲ｔｓ〜ｔｆ外の値であった試験材を「×」で示している。
FIG. 5 shows the relationship between measured values and predicted values based on Hv for the life consumption rates of the
図５から明らかなように、Ｈｖに基づく予測値のうち、本発明に基づく予測値の範囲ｔｓ〜ｔｆ内の値（「○」で示した値）は、実測値に近い。言い換えると、Ｈｖに基づく予測値のうち、本発明に基づく予測値の範囲ｔｓ〜ｔｆ内の値を、余寿命の予測値として選択することによって、余寿命をより高精度に予測することができる。 As is apparent from FIG. 5, among the predicted values based on Hv, the values within the predicted value range t s to t f based on the present invention (values indicated by “◯”) are close to the actually measured values. In other words, among the predicted values based on Hv, a value within the predicted value range t s to t f based on the present invention is selected as the predicted value of the remaining life, thereby predicting the remaining life with higher accuracy. Can do.
以上のように、本発明によれば、試験材の余寿命を高精度で予測することができるだけでなく、他の方法によって求められた余寿命の予測値のうちから精度の高い予測値を選別することもできる。 As described above, according to the present invention, it is possible not only to predict the remaining life of a test material with high accuracy, but also to select a predicted value with high accuracy from predicted values of remaining life obtained by other methods. You can also
本発明によれば、金属材料の余寿命を金属材料の劣化の程度に応じて適切に予測することができる。本発明は、例えば、ステンレス鋼、Ｎｉ基合金、Ｆｅ−Ｎｉ基合金等の種々の金属材料の余寿命の予測に好適に利用できる。 According to the present invention, the remaining life of a metal material can be appropriately predicted according to the degree of deterioration of the metal material. The present invention can be suitably used for predicting the remaining lifetime of various metal materials such as stainless steel, Ni-base alloy, Fe-Ni base alloy, and the like.
Claims (5)
（Ｓ１）前記金属材料の余寿命の予測値を示す複数のガウス関数を確率の乗法定理で乗算してガウス関数を求めるステップ
（Ｓ２）前記（Ｓ１）のステップで求めたガウス関数に基づいて、前記金属材料の余寿命を予測するステップ A method for predicting the remaining life of a metal material used in a high-temperature environment, comprising the following steps (S1) and (S2):
(S1) A step of obtaining a Gaussian function by multiplying a plurality of Gaussian functions indicating a predicted value of the remaining life of the metal material by a probability multiplication theorem (S2) Based on the Gaussian function obtained in the step of (S1), Predicting the remaining life of the metal material
（Ｑ１）前記金属材料に対応する複数の基準材のクリープ試験を行い、該クリープ試験後の複数の基準材についてそれぞれ、余寿命および複数種の組織パラメータを求めるステップ
（Ｑ２）前記（Ｑ１）のステップで求めた余寿命および組織パラメータに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、組織パラメータと余寿命との関係を求めるステップ
（Ｑ３）前記（Ｑ１）のステップで求めた複数種の組織パラメータと前記（Ｑ２）のステップで組織パラメータの種類ごとに求めた関係とに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、複数の基準材の第１予測余寿命を求めるステップ
（Ｑ４）組織パラメータの種類ごとに、前記（Ｑ１）のステップで求めた複数の基準材の余寿命に対する、前記（Ｑ３）のステップで求めた複数の基準材の第１予測余寿命の標準偏差を求めるステップ
（Ｑ５）前記金属材料の前記複数種の組織パラメータを求めるステップ
（Ｑ６）前記（Ｑ５）のステップで求めた複数種の組織パラメータと前記（Ｑ２）のステップで組織パラメータの種類ごとに求めた関係とに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、前記金属材料の第２予測余寿命を求めるステップ
（Ｑ７）前記（Ｑ６）のステップで組織パラメータの種類ごとに求めた第２予測余寿命を平均値としかつ前記（Ｑ４）のステップで組織パラメータの種類ごとに求めた標準偏差を標準偏差とするガウス関数を、組織パラメータの種類ごとに求めることによって、前記複数のガウス関数を得るステップ The method for predicting the remaining life of a metal material according to claim 1, wherein the plurality of Gaussian functions indicating predicted values of the remaining life of the metal material are obtained in the following steps (Q1) to (Q7).
(Q1) A step of performing a creep test on a plurality of reference materials corresponding to the metal material, and obtaining a remaining life and a plurality of types of structure parameters for each of the plurality of reference materials after the creep test (Q2) of (Q1) Step (Q3) for obtaining the relationship between the tissue parameter and the remaining life for each type of tissue parameter based on the remaining life and the tissue parameter obtained in the step (Q3) The plurality of types of tissue parameters obtained in the step (Q1) and Step (Q4) for obtaining the first predicted remaining life of a plurality of reference materials for each type of tissue parameter based on the relationship obtained for each type of tissue parameter in step (Q2) (Q4) The first prediction of the plurality of reference materials obtained in the step (Q3) with respect to the remaining life of the plurality of reference materials obtained in the step (Q1). Step (Q5) for obtaining a standard deviation of remaining life (Q5) Step for obtaining the plurality of types of tissue parameters of the metal material (Q6) A plurality of types of tissue parameters obtained in the step (Q5) and a structure in the step (Q2) Step (Q7) of obtaining the second predicted remaining life of the metal material for each type of structure parameter based on the relationship obtained for each type of parameter (Q7) Obtained for each type of structure parameter in step (Q6) By obtaining a Gaussian function for each tissue parameter type, a Gaussian function having the second predicted remaining life as an average value and the standard deviation obtained for each tissue parameter type in step (Q4) as a standard deviation is obtained. Step to get function
前記（Ｑ３）のステップでは、前記（Ｑ１）のステップで求めた複数種の組織パラメータと前記（Ｑ２）のステップで組織パラメータの種類ごとに求めたマスターカーブとに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、前記複数の基準材の第１予測余寿命を求め、
前記（Ｑ６）のステップでは、前記（Ｑ５）のステップで求めた複数種の組織パラメータと前記（Ｑ２）のステップで組織パラメータの種類ごとに求めたマスターカーブとに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、前記金属材料の第２予測余寿命を求める、請求項２に記載の金属材料の余寿命予測方法。 In the step (Q2), a master curve indicating the relationship between the tissue parameter and the remaining life is obtained for each type of tissue parameter based on the remaining life and the tissue parameter obtained in the step (Q1).
In the step (Q3), each type of tissue parameter is determined based on the plurality of types of tissue parameters obtained in the step (Q1) and the master curve obtained for each type of tissue parameter in the step (Q2). And determining a first predicted remaining life of the plurality of reference materials,
In the step (Q6), each type of tissue parameter is determined based on the plurality of types of tissue parameters obtained in the step (Q5) and the master curve obtained for each type of tissue parameter in the step (Q2). The method for predicting the remaining life of a metal material according to claim 2, further comprising: obtaining a second predicted remaining life of the metal material.
前記（Ｑ２）のステップは、下記の、
（ｑ２１）前記（Ｑ１）のステップで求めたクリープ歪みおよび組織パラメータに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、組織パラメータとクリープ歪みとの関係を示す第１マスターカーブを求めるステップ、および
（ｑ２２）前記（Ｑ１）のステップで求めたクリープ歪みおよび余寿命に基づいて、クリープ歪みと余寿命との関係を示す第２マスターカーブを求めるステップ、を含み、
前記（Ｑ３）のステップは、下記の、
（ｑ３１）前記（Ｑ１）のステップで求めた複数種の組織パラメータと前記（ｑ２１）のステップで組織パラメータの種類ごとに求めた第１マスターカーブとに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、前記複数の基準材の第１予測クリープ歪みを求めるステップ、および
（ｑ３２）前記（ｑ３１）のステップで組織パラメータの種類ごとに求めた第１予測クリープ歪みと前記（ｑ２２）のステップで求めた第２マスターカーブとに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、前記複数の基準材の第１予測余寿命を求めるステップ、を含み、
前記（Ｑ６）のステップは、下記の、
（ｑ６１）前記（Ｑ５）のステップで求めた複数種の組織パラメータと前記（ｑ２１）のステップで組織パラメータの種類ごとに求めた前記第１マスターカーブとに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、前記金属材料の第２予測クリープ歪みを求めるステップ、および
（ｑ６２）前記（ｑ６１）のステップで組織パラメータの種類ごとに求めた第２予測クリープ歪みと前記（ｑ２２）のステップで求めた第２マスターカーブとに基づいて、組織パラメータの種類ごとに、前記金属材料の第２予測余寿命を求めるステップ、を含む、請求項２に記載の金属材料の余寿命予測方法。 In the step (Q1), a creep strain is further obtained for each of the plurality of reference materials after the creep test,
The step (Q2) is as follows.
(Q21) A step of obtaining a first master curve indicating a relationship between the tissue parameter and the creep strain for each type of the tissue parameter based on the creep strain and the tissue parameter obtained in the step (Q1), and (q22) Obtaining a second master curve indicating the relationship between creep strain and remaining life based on the creep strain and remaining life determined in the step (Q1),
The step (Q3) includes the following steps:
(Q31) For each type of tissue parameter, based on the plurality of types of tissue parameters obtained in the step (Q1) and the first master curve obtained for each type of tissue parameter in the step (q21), A step of obtaining a first predicted creep strain of a plurality of reference materials; and (q32) a first predicted creep strain obtained for each type of structure parameter in the step (q31) and a second obtained in the step (q22). Obtaining a first predicted remaining life of the plurality of reference materials for each type of structure parameter based on the master curve,
The step (Q6) is as follows.
(Q61) For each type of tissue parameter, based on the plurality of types of tissue parameters obtained in the step (Q5) and the first master curve obtained for each type of tissue parameter in the step (q21), A step of obtaining a second predicted creep strain of the metal material; and (q62) a second predicted creep strain obtained for each type of structure parameter in the step (q61) and a second master obtained in the step (q22). The method for predicting a remaining life of a metal material according to claim 2, further comprising: obtaining a second predicted remaining life of the metal material for each type of structure parameter based on the curve.
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