JP6448724B1

JP6448724B1 - 余寿命評価方法

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Publication number: JP6448724B1
Application number: JP2017155253A
Authority: JP
Inventors: 早川　弘之; 弘之早川
Original assignee: Kyushu Electric Power Co Inc
Current assignee: Kyushu Electric Power Co Inc
Priority date: 2017-08-10
Filing date: 2017-08-10
Publication date: 2019-01-09
Anticipated expiration: 2037-08-10
Also published as: JP2019035597A

Abstract

【課題】クリープに対する余寿命を予測可能な余寿命評価方法を提供することを目的とする。
【解決手段】本発明を適用した余寿命予測プロセス１は、クリープ環境下における評価対象材２のσ相面積率σと使用時間ｔとに基づいて、評価対象材２の使用温度Ｔに等価な等価温度Ｔ４を推定する温度推定工程Ｓ１と、推定した等価温度Ｔ４に基づいて、評価対象材２がクリープ破断に至るまでの余寿命を推定する余寿命推定工程Ｓ２とを備えたものである。
【選択図】図１

Description

本発明は、余寿命評価方法に関する。詳しくは、クリープに対する余寿命を予測可能な余寿命評価方法に係わるものである。

従来より、火力発電設備において、動力用蒸気配管等の部品には、オーステナイト系ステンレス鋼等のような耐食性、耐熱性に優れた金属材料が多用されている。そして、このような金属材料は、前述の火力発電設備の運転中は、長時間に渡って高温、高圧下に置かれることから、徐々にクリープが進行していき、クリープ寿命に達すると破断する。そこで、火力発電設備を安全かつ経済的に運転するために、クリープに対する余寿命を精度良く予測する技術が強く求められている。

この余寿命予測技術では、余寿命を予測する対象となる材料（以下、「評価対象材」とする）から一部を切出して所定のクリープ試験片に加工し、このクリープ試験片に対して、実設備における温度、負荷応力を加速させた条件下で破断するまで試験するクリープ破断試験が、最も予測精度の高い既存の予測技術（破壊試験）として知られている。しかしながら、試験結果を得るのに数千時間を要するだけでなく、評価対象材が使用されてきた温度（以下、「使用温度」とする）が不明な場合は、適切な温度で評価しないと信頼性のある余寿命を求めるのが難しい。

そこで、高温下での長時間使用によって生成する金属間化合物の析出量の変化を基に、余寿命を短時間かつ高い精度で予測する非破壊の予測技術が公知となっている（例えば、特許文献１参照）。この技術によると、オーステナイト系ステンレス鋼の表面に析出したσ相の面積率に基づいて、クリープに対する全寿命のうちの前半部分を予測し、同じオーステナイト系ステンレス鋼の表面に発生したボイド（空孔）の面積率に基づいて、全寿命の後半部分を予測することにより、各時期のクリープの主要要因を基に余寿命予測を行うようにして、余寿命予測の試験時間の短縮と予測精度の向上を図るようにしている。

特開２０１３−１７４５２８号公報

しかしながら、特許文献１に記載された余寿命予測技術では、評価対象材と同種の材料から求めたσ相面積率と余寿命との関係を示す関係図から余寿命を予測するようにしているが、「評価対象材を測定して得たσ相面積率を関係図の曲線部にあてはめることにより、対応する余寿命を算出する」と記載されているだけであり、この評価対象材のσ相面積率と余寿命との関係を具体的にどのように関連づけるかについては、何ら記載されていない。

本発明は、以上の点に鑑みて創案されたものであり、クリープに対する余寿命を予測可能な余寿命評価方法を提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために、本発明の余寿命評価方法は、クリープ環境下における評価対象材の金属間化合物析出量と使用時間とに基づいて、評価対象材の使用温度に等価な等価温度を推定する温度推定工程と、推定した等価温度に基づいて、評価対象材がクリープ破断に至るまでの余寿命を推定する余寿命推定工程とを備えている。

そして、クリープ環境下における評価対象材の金属間化合物析出量と使用時間とに基づいて、評価対象材の使用温度に等価な等価温度を推定する温度推定工程を備えることによって、等価温度を適切に推定することができる。すなわち、例えば、評価対象材と同種の試験材のクリープ中断試験や加熱時効試験によって金属間化合物析出量、試験温度、及び試験時間の関係図式を求めておき、この関係図式の金属間化合物析出量と試験時間に、それぞれ、評価対象材の金属間化合物析出量と使用時間を代入することによって試験温度を求めると、このようにして求めた試験温度は、たとえ評価対象材の使用温度が不明であっても、余寿命の観点からは、この使用温度と等価な温度（以下、「等価温度」とする）とみなすことができる。

更に、このように推定した等価温度に基づいて、評価対象材がクリープ破断に至るまでの余寿命を推定する余寿命推定工程を備えることによって、余寿命の予測精度の大幅な向上を図ることができる。すなわち、例えば、評価対象材と同種の試験材のクリープ中断試験や加熱時効試験とクリープ破断試験によって負荷応力、金属間化合物析出量、試験温度、及び試験余寿命の関係図式を求めておき、この関係図式の負荷応力、金属間化合物析出量、及び試験温度に、それぞれ、評価対象材の負荷応力、金属間化合物析出量、及び前工程で推定した等価温度を代入することによって、試験余寿命から評価対象材の余寿命を正確に求めることができる。なお、ここで「試験余寿命」とは、試験材の余寿命を意味し、評価対象材のいわゆる余寿命と区別したものである。

従って、以上のような温度推定工程と余寿命推定工程とを備えることによって、評価対象材の金属間化合物析出量を、等価温度を介することで余寿命と具体的に関連づけると共に、使用時間などの他のクリープ環境因子も組み込むことができる。

なお、前述のクリープ中断試験とは、所定応力を負荷して恒温保持する（以下、「クリープ時効」とする）ものの、クリープ破断試験とは異なって破断前に試験を中断し、試験時間毎にサンプリングした各試験材の金属間化合物析出量を測定することにより、この金属間化合物析出量のデータ収集を図るものであり、クリープ破断試験とは、クリープ中断時から破断に至るまでの破断時間（試験余寿命）のデータ収集に用いられる。そして、加熱時効試験とは、無負荷で恒温保持する（以下、「加熱時効」とする）間に、クリープ中断試験と同様にして、試験時間毎にサンプリングした各試験材の金属間化合物析出量を測定することにより、この金属間化合物析出量のデータ収集を図るものである。

また、温度推定工程が、評価対象材の金属間化合物析出量を定量化する第１過程と、評価対象材と同種であってクリープ環境下における試験材の金属間化合物析出量、試験温度、及び試験時間の関係を定量化した第１関係図式と、第１過程で得られる評価対象材の金属間化合物析出量と、評価対象材の使用時間とに基づいて、評価対象材の等価温度を推定する第２過程とを有する場合は、第１過程によって、評価対象材の金属間化合物析出量を把握し、第２過程によって、試験材で作成済みの第１関係図式の金属間化合物析出量に、把握しておいた評価対象材の金属間化合物析出量を代入する等して、対応する試験温度を求め、この試験温度を、評価対象材の等価温度として把握することができる。これにより、評価対象材の等価温度を、金属間化合物析出量を指標として直接推定することができ、高い精度での等価温度の推定が可能となる。

また、余寿命推定工程が、試験材の負荷応力、金属間化合物析出量、試験温度、及び試験余寿命の関係を定量化した第２関係図式と、評価対象材の負荷応力と、第１過程で得られる評価対象材の金属間化合物析出量と、第２過程で推定された等価温度とに基づいて、評価対象材の余寿命を推定する第３過程を有する場合は、評価対象材の余寿命を、金属間化合物析出量を指標として直接推定することができ、しかも、使用開始から現在までの使用時間は、等価温度での使用を想定していないため、使用開始からクリープ破断に至るまでの全使用時間にわたって等価温度での使用を想定する場合に比べ、余寿命に及ぼす等価温度の推定精度の影響が小さい。これにより、高い精度での余寿命予測が可能となる。

また、余寿命推定工程が、試験材の負荷応力、試験温度、及び試験開始からクリープ破断に至るまでの全寿命の関係を定量化した第３関係図式と、評価対象材の負荷応力と、第２過程で推定された等価温度とに基づいて、評価対象材の全寿命を推定する第４過程と、第４過程で推定された全寿命から評価対象材の使用時間を差し引いて、評価対象材の余寿命を算出する第５過程とを有する場合は、全使用時間にわたって等価温度での使用を想定しているため、余寿命に及ぼす等価温度の推定精度の影響が大きいものの、評価対象材の余寿命の推定に必ずしも金属間化合物析出量を指標としないため、既に公知となっている、評価対象材と同種の試験材のクリープ破断データ（負荷応力、試験温度、破断時間）を利用することができる。これにより、種々の金属材料の余寿命予測への本発明の適用が可能となる。

また、第１関係図式が、温度変数を試験温度のみの関数とし、時間変数を試験時間のみの関数とする変数構成を有する場合は、パラメータ法を利用して等価温度を推定する場合に比べ、より高い精度での等価温度の推定が可能となる。これは、例えば、試験時間と試験温度をラーソン・ミラー・パラメータ［Ｔ（Ｃ＋ｌｏｇｔ）：Ｃは物性定数］（以下、「ＬＭＰ」とする）で整理すると、試験時間の対数と試験温度の逆数との間に直線関係があり、しかもクリープ環境因子（金属間化合物析出量）の値によらずほぼ平行であるという制約があるため、生データをこの制約の下で近似しなければならず、生データとのずれが拡大するからである。なお、ここで温度変数とは、試験温度に応じて値が変化する変数であり、時間変数とは、試験時間に応じて値が変化する変数であり、例えば、第１関係図式がＸ軸、Ｙ軸の二軸グラフの場合には、Ｘ軸変数、Ｙ軸変数、グラフ中の曲線が属する各値などを意味する。

また、第２関係図式が、温度変数を試験温度のみの関数とし、余寿命変数を試験余寿命のみの関数とする変数構成を有する場合は、パラメータ法を利用して余寿命を推定する場合に比べ、より高い精度での余寿命予測が可能となる。これも、前述の如く、試験余寿命と試験温度をＬＭＰで整理すると、試験余寿命の対数と試験温度の逆数との間に直線関係があり、しかもクリープ環境因子（負荷応力）の値によらずほぼ平行であるという制約があるため、生データをこの制約の下で近似しなければならず、生データとのずれが拡大するからである。なお、ここで温度変数とは、試験温度に応じて値が変化する変数であり、余寿命変数とは、試験余寿命に応じて値が変化する変数であり、例えば、第１関係図式がＸ軸、Ｙ軸の二軸グラフの場合には、Ｘ軸変数、Ｙ軸変数、グラフ中の曲線が属する各値などを意味する。

また、第３関係図式が、温度変数を試験温度のみの関数とし、全寿命変数を全寿命のみの関数とする変数構成を有する場合は、パラメータ法を利用して全寿命を推定する場合に比べ、より高い精度での余寿命予測が可能となる。これも、前述の如く、全寿命と試験温度をＬＭＰで整理すると、全寿命の対数と試験温度の逆数との間に直線関係があり、しかもクリープ環境因子（負荷応力）の値によらずほぼ平行であるという制約があるため、生データをこの制約の下で近似しなければならず、生データとのずれが拡大するからである。なお、ここで温度変数とは、試験温度に応じて値が変化する変数であり、全寿命変数とは、全寿命に応じて値が変化する変数であり、例えば、第１関係図式がＸ軸、Ｙ軸の二軸グラフの場合には、Ｘ軸変数、Ｙ軸変数、グラフ中の曲線が属する各値などを意味する。

また、評価対象材及び試験材が、いずれもオーステナイト系ステンレス鋼から成り、金属間化合物が、オーステナイト系ステンレス鋼中のσ相である場合は、本発明に係る余寿命評価方法の適用に際し、余寿命予測の予測精度の大幅な向上を図ることができる。これは、オーステナイト系ステンレス鋼の場合は、σ相の析出量が余寿命に及ぼす影響が特に大きいため、本発明に係る余寿命評価方法を有効に利用することができるからである。

本発明に係わる余寿命評価方法は、クリープに対する余寿命を予測可能なものとなっている。

余寿命予測プロセスの手順を示すフローチャートであって、図１（ａ）は余寿命予測プロセスの全体手順のフローチャート、図１（ｂ）は温度推定工程の詳細手順のフローチャート、図１（ｃ）は余寿命推定工程Ｓ２１の詳細手順のフローチャート、図１（ｄ）は余寿命推定工程Ｓ２２の詳細手順のフローチャートである。 σ相面積率の測定方法の説明図であって、図２（ａ）は評価対象材の外観斜視図、図２（ｂ）は評価対象材のミクロ組織を示す顕微鏡写真である。レプリカ法の説明図であって、図３（ａ）はレプリカを被検部に貼り付ける前の状態を示す斜視図、図３（ｂ）はレプリカを被検部に貼り付けた状態を示す斜視図、図３（ｃ）はレプリカを被検部から引き剥がした状態を示す斜視図である。実施形態Ｋ１に利用する各関係グラフの模式図であって、図４（ａ）は要素ａの第１関係グラフ６の模式図、図４（ｂ）は要素ｂの第２関係グラフ７ａの模式図、図４（ｃ）は要素ｂの第２関係グラフ７ｂの模式図である。実施形態Ｋ１に利用する各関係グラフの一例であって、図５（ａ）は要素ａの第１関係グラフ６の一例、図５（ｂ）は要素ｂの第２関係グラフ７ａの一例、図５（ｃ）は要素ｂの第２関係グラフ７ｂの一例である。実施形態Ｋ２に利用する各関係グラフであって、図６（ａ）は要素ａの第１関係グラフ６の模式図、図６（ｂ）は要素ｃの第３関係グラフ８の模式図、図６（ｃ）は同じく第３関係グラフ８の一例である。実施形態Ｋ３に利用する各関係グラフであって、図７（ａ）は要素ａの第１関係グラフ６の模式図、図７（ｂ）は要素ｅの第２関係グラフ７Ｌの模式図、図７（ｃ）は同じく第２関係グラフ７Ｌの一例である。実施形態Ｋ４に利用する各関係グラフであって、図８（ａ）は要素ａの第１関係グラフ６の模式図、図８（ｂ）は要素ｆの第３関係グラフ８Ｌの模式図、図８（ｃ）は同じく第３関係グラフ８Ｌの一例である。実施形態Ｋ５に利用する各関係グラフであって、図９（ａ）は要素ｄの第１関係グラフ６Ｌの模式図、図９（ｂ）は要素ｂの第２関係グラフ７ａの模式図、図９（ｃ）は要素ｂの第２関係グラフ７ｂの模式図、図９（ｄ）は要素ｄの第１関係グラフ６Ｌの一例である。実施形態Ｋ６に利用する各関係グラフであって、図１０（ａ）は要素ｄの第１関係グラフ６Ｌの模式図、図１０（ｂ）は要素ｃの第３関係グラフ８の模式図である。実施形態Ｋ７に利用する各関係グラフであって、図１１（ａ）は要素ｄの第１関係グラフ６Ｌの模式図、図１１（ｂ）は要素ｅの第２関係グラフ７Ｌの模式図である。実施形態Ｋ８に利用する各関係グラフであって、図１２（ａ）は要素ｄの第１関係グラフ６Ｌの模式図、図１２（ｂ）は要素ｆの第３関係グラフ８Ｌの模式図である。

以下、クリープ余寿命の評価方法に関する本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明し、本発明の理解に供する。

まず、本発明の余寿命評価方法を適用したプロセスの一例である余寿命予測プロセス１の全体構成について、図１乃至図４、図６により説明する。

図１（ａ）に示す余寿命予測プロセス１では、初めに、図２（ａ）、図４（ａ）に示すように、クリープ環境下における評価対象材２の使用温度Ｔに等価な等価温度Ｔ４を推定する温度推定工程Ｓ１が行われる。

続いて、図４（ｂ）に示すように、この推定した等価温度Ｔ４に基づいて、評価対象材２がクリープ破断に至るまでの余寿命を推定する余寿命推定工程Ｓ２が行われる。なお、余寿命とは、評価対象材２が使用時間ｔ１を経過してからクリープ破断に至るまでの、使用可能な残り時間を意味する。

ここで、本実施例の評価対象材２は、図２（ａ）に示すように、火力発電ボイラ部の加熱用配管に使用されたオーステナイト系ステンレスのＳＵＳ３４７ＨＴＢ鋼管（ＪＩＳＧ３４６３に準拠）であって、そのサイズは、外径４５．１ｍｍ、肉厚７．４５ｍｍである。

そして、このうちの温度推定工程Ｓ１では、初めに、図１（ｂ）、図３に示すように、前述したオーステナイト系ステンレス鋼の評価対象材２に析出する金属間化合物であるσ相５を定量する第１過程Ｓ１１が行われる。

ここで、σ相５の析出量は、後述の如く、本実施例では、評価対象材２の表面に露出しているσ相５の面積率（以下、「σ相面積率」とする）で把握しているが、平均粒径で評価してもよく、σ相５の析出量をある程度の精度で把握できる方法であれば、特に限定されるものではない。

続いて、図１（ｂ）、図４（ａ）に示すように、作成済みの第１関係図式である第１関係グラフ６と、第１過程Ｓ１１で得られる評価対象材２のσ相面積率σ２と、評価対象材２の使用時間ｔ１とに基づいて、評価対象材２の等価温度Ｔ４を推定する第２過程Ｓ１２が行われる。なお、以下の実施例では、関係図式としてグラフを用いているが、他の形式、例えば、各データ間の関係を示す数式や、各データをマトリックス化したものであってもよく、等価温度や各種寿命などを導出できるものであれば、その形式は特に限定されない。

更に、前述の余寿命推定工程Ｓ２は、図１（ｃ）、図４（ｂ）（ｃ）に示すように、作成済みの第２関係図式である第２関係グラフ７ａ、７ｂにσ相面積率σが指標として含まれている余寿命推定工程Ｓ２１と、図１（ｄ）、図６（ｂ）に示すように、作成済みの第３関係図式である第３関係グラフ８にσ相面積率σが指標として含まれていない余寿命推定工程Ｓ２２とに分類することができる。

このうちの余寿命推定工程Ｓ２１では、前述の第２関係グラフ７ａ、７ｂと、負荷応力Ｐ１、Ｐ２と、第１過程Ｓ１１で得られたσ相面積率σ２と、第２過程Ｓ１２で推定された等価温度Ｔ４とに基づいて、評価対象材２の余寿命を推定する第３過程Ｓ２１ａが行われる。なお、負荷応力がＰ１、Ｐ２と異なる場合は、評価対象材２の負荷応力の試験余寿命の値を、負荷応力Ｐ１、Ｐ２の各試験余寿命の値から直線近似で推定するのが好ましく、また、負荷応力Ｐ３も加えて多くの第２関係グラフがある場合は、高次の近似式や内挿補完等で推定するのが好ましい。

余寿命推定工程Ｓ２２では、初めに、前述の第３関係グラフ８と、負荷応力Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４と、等価温度Ｔ４とに基づいて、評価対象材２の全寿命ｔ０（グラフ上ではｔ４）を推定する第４過程Ｓ２２ａが行われる。

続いて、この第４過程Ｓ２２ａで推定された全寿命ｔ０から評価対象材２の使用時間ｔ１を差し引いて、評価対象材２の余寿命を算出する第５過程Ｓ２２ｂが行われる。

次に、前述したσ相面積率σの測定方法、及び各関係グラフ６、７ａ、７ｂ、８の作成と利用方法について、図１乃至図４、図６により説明する。

［σ相面積率の測定方法］
σ相面積率σは、いわゆるレプリカ法によって求めた。
すなわち、図２に示す評価対象材２の被検部２ａの表面をグラインダー等で研磨した後、被検部２ａに所定の化学エッチングや電解エッチングを施す。

続いて、図３（ａ）（ｂ）に示すように、セルロースフィルム製のレプリカ１１を貼り付けてから、図３（ｃ）に示すように引き剥がすと、凸状のσ相５や凹状のボイド９がレプリカ１１側に転写され、それぞれの転写部５ａ、９ａが形成される。

それから、図２（ｂ）に示しように、この転写部５ａ、９ａが形成された転写面１１ａを、光学顕微鏡により、倍率１０００倍で４視野だけミクロ観察し、σ相５の部分と、それ以外の部分とを２値化した上で、画像解析によってσ相面積率（％）を求めた。なお、これら視野数等の測定条件は一例であって、特に限定されるものではない。

［各グラフの作成と利用方法］
第１関係グラフ６については、評価対象材２と同種の試験材を使用して、前述のクリープ中断試験や加熱時効試験を行う。このうちのクリープ中断試験については、試験片に、直径６ｍｍφで平行部３０ｍｍの丸棒状試験片を使用し、ＪＩＳＺ２２７１に準拠して行った。

そして、図４（ａ）に示すように、クリープ中断試験や加熱時効試験によって、複数レベルの試験温度Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３でクリープ時効を施したクリープ時効材や、加熱時効を施した加熱時効材、あるいは実際にクリープ環境下で使用される材料（以下、まとめて「使用材」とする）を、試験時間毎にサンプリングし、各使用材のσ相面積率σを測定する。これにより、試験材のσ相面積率σ、試験温度Ｔ、及び試験時間ｔのデータを収集し、これらの間の関係から第１関係グラフ６を作成することができる。

更に、このようにして作成した第１関係グラフ６を利用することにより、評価対象材２の等価温度Ｔ４を推定することができる。例えば、第１過程Ｓ１１で求めた評価対象材２のσ相面積率σがσ２、評価対象材２の使用時間ｔがｔ１の場合は、第１関係グラフ６で対応する点を通る横線１２と縦線１３との交点１４を求める。そして、この交点１４を通る曲線１７が該当する試験温度Ｔ４を、評価対象材２の実際の使用温度と等価な等価温度Ｔ４と見なすことができる。

なお、本実施例では、試験温度Ｔ２が該当する曲線１５と試験温度Ｔ３が該当する曲線１６との間隔１８を、互いに平行な複数の曲線によって均等分割し、これらの曲線のうち曲線１７が一致するものが該当する試験温度Ｔ４を等価温度Ｔ４としているが、この方法に特に限定されるものではなく、等価温度Ｔ４を適切に推定できればよい。

以上のようにして、前述した第１過程Ｓ１１によって、評価対象材２のσ相面積率σ２を把握し、第２過程Ｓ１２によって、前述の如く、試験材で作成済みの第１関係グラフ６のσ相面積率σに、把握しておいた評価対象材２のσ相面積率σ２を代入する等して、対応する試験温度Ｔ４を求め、この試験温度Ｔ４を、評価対象材２の等価温度Ｔ４として把握することができる。これにより、評価対象材２の等価温度Ｔ４を、σ相面積率σを指標として直接推定することができ、高い精度での等価温度Ｔ４の推定が可能となる。

また、第２関係グラフ７ａ、７ｂについても、評価対象材２と同種の試験材によって、クリープ中断試験とクリープ破断試験を行う。なお、試験片や試験方法は、前述したクリープ中断試験と略同じであるため省略する。

そして、図４（ｂ）（ｃ）に示すように、クリープ中断試験等によって、σ相面積率σを測定してデータ収集を図り、その際に得られたσ相面積率σ１、σ２、σ３を有する使用材についてクリープ破断試験を行うことによって、各使用材のクリープ中断時から破断までの試験余寿命ｔｒ（グラフ上では負荷応力Ｐ１の場合はｔ２、負荷応力Ｐ２の場合はｔ３）を求めることができる。

このようにして、試験材の負荷応力Ｐ、σ相面積率σ、試験温度Ｔ、及び試験余寿命ｔｒのデータを収集し、これらの間の関係から第２関係グラフ７ａ、７ｂを作成することができる。

更に、このようにして作成した第２関係グラフ７ａ、７ｂを利用することにより、評価対象材２の余寿命を推定することができる。例えば、評価対象材２の受ける負荷応力ＰがＰ１、第１過程Ｓ１１で求めたσ相面積率σがσ２、第２過程Ｓ１２で求めた等価温度がＴ４の場合は、図４（ｂ）に示す第２関係グラフ７ａにおいて、対応する等価温度Ｔ４を通る縦線１９と、σ相面積率σ２の曲線２０との交点２１を求める。そして、この交点２１を通る横線２２から試験余寿命ｔ２を求め、この試験余寿命ｔ２を評価対象材２の余寿命とみなすことができる。

評価対象材２の受ける負荷応力ＰがＰ２の場合は、図４（ｃ）に示す第２関係グラフ７ｂにおいて、第２関係グラフ７ａと同様にして、試験余寿命ｔ３を評価対象材２の余寿命とみなすことができる。なお、前述の如く、負荷応力がＰ１、Ｐ２と異なる場合は、評価対象材２の負荷応力の試験余寿命の値を、負荷応力Ｐ１、Ｐ２の各試験余寿命の値から直線近似で推定するのが好ましく、また、負荷応力がＰ３も加えて多くの第２関係グラフがある場合は、高次の近似式や内挿補完等で推定するのが好ましい。

これにより、σ相析出量、本実施例ではσ相面積率σを指標として、評価対象材２の余寿命を直接推定することができる。

また、第３関係グラフ８については、第２関係グラフ７ａ、７ｂとは異なり、評価対象材２と同種の試験材として、加熱時効やクリープ時効を施していない材料（以下、「新材」とする）を使用し、クリープ破断試験のみを行う。

そして、図６（ｂ）に示すように、このクリープ破断試験では、新材を使って、複数レベルの負荷応力Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４の下で、試験温度Ｔを変化させた場合の、試験開始からクリープ破断に至るまでの全寿命ｔ０を測定することにより、試験材の負荷応力Ｐ、試験温度Ｔ、及び全寿命ｔ０のデータを収集し、これらの間の関係から第３関係グラフ８を作成することができる。

更に、このようにして作成した第３関係グラフ８を利用することにより、評価対象材２の全寿命ｔ０（グラフ上ではｔ４）を推定することができる。例えば、評価対象材２の受ける負荷応力ＰがＰ２、第２過程Ｓ１２で求めた等価温度がＴ４の場合は、図６（ｂ）に示す第３関係グラフ８において、対応する等価温度Ｔ４を通る縦線２３と、負荷応力Ｐ２の曲線２４との交点２５を求める。そして、この交点２５を通る横線２６から全寿命ｔ４を求める。

なお、この第３関係グラフ８は、既に公知となっている、評価対象材２と同種の試験材のクリープ破断データ（負荷応力、試験温度、破断時間）を基に作成することも可能である。

以上のような構成の温度推定工程Ｓ１と余寿命推定工程Ｓ２とを備えることによって、評価対象材２のσ相面積率σを、等価温度Ｔ４を介することで余寿命と具体的に関連づけると共に、使用時間ｔなどの他のクリープ環境因子も組み込むことができる。

次に、パラメータ法による関係グラフとその利用方法、及び余寿命評価方法の各種の実施形態について、図７乃至図９、表１、表２により説明する。

前述した関係グラフ６、７ａ、７ｂ、８のいずれにおいても、生データがそのまま使用されている。すなわち、第１関係グラフ６においては、σ相面積率σ、試験温度Ｔ、及び試験時間ｔがそのまま使用され、第２関係グラフ７ａ、７ｂにおいては、負荷応力Ｐ、σ相面積率σ、試験温度Ｔ、及び試験余寿命ｔｒがそのまま使用され、第３関係グラフ８においては、負荷応力Ｐ、試験温度Ｔ、及び全寿命ｔ０がそのまま使用されている。

これに対し、クリープ寿命予測においては、前述の如く、ＬＭＰがクリープ寿命を表すパラメータとして従来から使用されており、各ＬＭＰは、式Ｔ（Ｃ＋ｌｏｇｔ）に温度Ｔ、時間ｔを代入することによって求めることができる。

そこで、関係グラフ６、７ａ、７ｂ、８に替えて、パラメータＬＭＰを用いた関係グラフ６Ｌ、７Ｌ、８Ｌも使用することができる。以下、ＬＭＰ＝Ｔ（Ｃ＋ｌｏｇｔ）をＬＭＰ式とする。

図９（ａ）に示す第１関係グラフ６Ｌでは、第１関係グラフ６の作成時に収集した試験温度Ｔと試験時間ｔをＬＭＰ式に代入してＸ座標とし、試験材のσ相面積率σをＹ座標とすることにより、曲線２７を作成することができる。

更に、このようにして作成した第１関係グラフ６Ｌを利用することによっても、第１関係グラフ６と同様、評価対象材２の等価温度Ｔ４を推定することができる。例えば、第１過程Ｓ１１で求めた評価対象材２のσ相面積率σがσ２、評価対象材２の使用時間ｔがｔ１の場合は、第１関係グラフ６Ｌでσ相面積率σ２を通る横軸２８と曲線２７との交点２９を求める。そして、この交点２９を通る縦線３０に該当するＬＭＰ１と使用時間ｔ１とをＬＭＰ式に代入することにより、等価温度Ｔ４を求めることができる。

また、図７（ｂ）に示す第２関係グラフ７Ｌでは、第２関係グラフ７ａ、７ｂの作成時に収集したσ相面積率σ１、σ２、σ３毎に、試験温度Ｔと試験余寿命ｔｒをＬＭＰ式に代入してＸ座標とし、試験材の負荷応力ＰをＹ座標とすることにより、曲線３１、３２、３３を作成することができる。

更に、このように作成した第２関係グラフ７Ｌを利用することによっても、第２関係グラフ７ａ、７ｂと同様、評価対象材２の余寿命を推定することができる。例えば、評価対象材２の受ける負荷応力ＰがＰ２、第１過程Ｓ１１で求めたσ相面積率σがσ２、第２過程Ｓ１２で求めた等価温度がＴ４の場合は、第２関係グラフ７Ｌで負荷応力Ｐ２を通る横線３４と曲線３３との交点３５を求める。そして、この交点３５を通る縦線３６に該当するＬＭＰ２と、第２過程Ｓ１２で求めた等価温度Ｔ４とをＬＭＰ式に代入することにより、試験余寿命ｔ２を求め、この試験余寿命ｔ２を評価対象材２の余寿命とみなすことができる。

また、図８（ｂ）に示す第３関係グラフ８Ｌでは、第３関係グラフ８の作成時に収集した試験材の試験温度Ｔと全寿命ｔ０をＬＭＰ式に代入してＸ座標とし、試験材の負荷応力ＰをＹ座標とすることにより、曲線３７を作成することができる。

更に、このように作成した第３関係グラフ８Ｌを利用することによっても、第３関係グラフ８と同様、評価対象材２の全寿命ｔ０を推定することができる。例えば、評価対象材２の受ける負荷応力ＰがＰ２、第２過程Ｓ１２で求めた等価温度がＴ４の場合は、第３関係グラフ８Ｌで負荷応力Ｐ２を通る横線３８と曲線３７との交点３９を求める。そして、この交点３９を通る縦線４０に該当するＬＭＰ３と、第２過程Ｓ１２で求めた等価温度Ｔ４とをＬＭＰ式に代入することにより、全寿命ｔ４を求めることができる。なお、この第３関係グラフ８Ｌも、前述の第３関係グラフ８と同様、既に公知となっている、評価対象材２と同種の試験材のクリープ破断データ（負荷応力、試験温度、破断時間）を基に作成することも可能である。

以上のような構成に基づき、表１に、本発明の余寿命予測プロセス１を構成する各要素を示す。

表１によると、温度推定工程Ｓ１は、評価対象材２のσ相面積率σを求めた後、生データを基に作成した第１関係グラフ６を利用して等価温度Ｔ４を推定する「要素ａ」と、同じくσ相面積率σを求めた後、試験温度Ｔと試験時間ｔを整理したＬＭＰを基に作成した第１関係グラフ６Ｌを利用して等価温度Ｔ４を推定する「要素ｄ」との２種類に分類される。そして、いずれの要素ａ、ｄも、その前半が前述の第１過程Ｓ１１に対応し、後半が前述の第２過程Ｓ１２に対応している。

そして、等価温度Ｔ４の推定精度の観点からは、生データのみを基に作成した第１関係グラフ６を利用するほど、より高い精度での等価温度Ｔ４の推定が可能となる。これは、例えば、試験時間ｔと試験温度ＴをＬＭＰで整理すると、試験時間ｔの対数と試験温度Ｔの逆数との間に直線関係があり、しかもクリープ環境因子（σ相面積率σ）の値によらずほぼ平行であるという制約があるため、生データをこの制約の下で近似しなければならず、生データとのずれが拡大するからである。

従って、温度推定工程Ｓ１を構成する要素ａ、ｄ間では、生データのみを使用した第１関係グラフ６を利用する「要素ａ」の方が、ＬＭＰを使用した第１関係グラフ６Ｌを利用する「要素ｄ」に比べ、等価温度Ｔ４の推定精度が高い。

更に、余寿命推定工程Ｓ２は、使用材の生データを基に作成した第２関係グラフ７ａ、７ｂを利用して余寿命を推定する「要素ｂ」と、新材の生データを基に作成した第３関係グラフ８を利用して全寿命ｔ０を推定し、この全寿命ｔ０から余寿命を算出する「要素ｃ」と、使用材の試験温度Ｔと試験余寿命ｔｒを整理したＬＭＰを基に作成した第２関係グラフ７Ｌを利用して余寿命を推定する「要素ｅ」と、新材の試験温度Ｔと全寿命ｔ０を整理したＬＭＰを基に作成した第３関係グラフ８Ｌを利用して全寿命ｔ０を推定し、この全寿命ｔ０から余寿命を算出する「要素ｆ」との４種類に分類される。そして、このうちの「要素ｂ」「要素ｅ」が、前述の余寿命推定工程Ｓ２１に対応し、「要素ｃ」「要素ｆ」が、前述の余寿命推定工程Ｓ２２に対応している。

そして、余寿命の推定精度の観点からは、使用材のデータを基にσ相面積率σを指標として余寿命を直接推定するほど、生データを基に作成した関係図式を利用して余寿命を推定するほど、より高い精度での余寿命の推定が可能となる。これは、新材による場合は、余寿命を直接推定のための指標がないことに加え、使用開始からクリープ破断に至るまでの全使用時間にわたって等価温度での使用を想定しているため、余寿命に及ぼす等価温度の推定精度の影響が大きいからであり、ＬＭＰによる場合は、前述の如く、生データとのずれが拡大するからである。

従って、余寿命推定工程Ｓ２を構成する要素ｂ、ｃ、ｅ、ｆの中では、使用材の生データから余寿命を直接推定する「要素ｂ」が、余寿命の推定精度が最も高く、新材のデータをＬＭＰで整理して余寿命を推定する「要素ｆ」が、余寿命の推定精度が最も低いといえる。

また、表２に、以上のような特徴を有する６種類の要素ａ〜ｆを基に考えられる実施形態を示す。

表２によると、本発明の余寿命予測プロセス１には、温度推定工程Ｓ１が要素ａ、要素ｄの２種類あり、それぞれの要素について、余寿命推定工程Ｓ２が要素ｂ、ｃ、ｅ、ｆの４種類あって、計８種類の組み合わせから成る実施形態Ｋ１〜Ｋ８が存在することがわかる。

以上より、これらの実施形態Ｋ１〜Ｋ８の中では、温度推定工程Ｓ１を要素ａによって行い、余寿命推定工程Ｓ２を要素ｂによって行う実施形態Ｋ１が、余寿命の予測精度が最も高く、温度推定工程Ｓ１を要素ｄによって行い、余寿命推定工程Ｓ２を要素ｆによって行う実施形態Ｋ８が、余寿命の予測精度が最も低くなる。しかしながら、本発明では、前述の如く、評価対象材２のσ相面積率σを、等価温度Ｔ４を介することで余寿命と具体的に関連づけると共に、使用時間ｔなどの他のクリープ環境因子も組み込むことができるため、たとえ実施形態Ｋ８であっても、従来の非破壊の予測技術と少なくとも同等な予測精度を確保することが可能といえる。

次に、上述した実施形態Ｋ１〜Ｋ８について、図４乃至図１２により詳細に説明する。
なお、説明の便宜上、実施形態Ｋ８を最初に説明する。

［実施形態Ｋ８］
図１２に示す実施形態Ｋ８では、温度推定工程Ｓ１を、図１２（ａ）に示す要素ｄによって行い、余寿命推定工程Ｓ２を、図１２（ｂ）に示す要素ｆによって行う。

具体的には、前述の如く、評価対象材２のσ相面積率σ２を求めた後、このσ相面積率σ２と、評価対象材２の使用時間ｔ１と、作成済みの第１関係グラフ６Ｌ（ＬＭＰ使用）とに基づいて、評価対象材２の等価温度Ｔ４を推定する。

続いて、前述の如く、評価対象材２の負荷応力Ｐ２と、等価温度Ｔ４と、作成済みの第３関係グラフ８Ｌ（新材でＬＭＰを使用）とに基づいて、評価対象材２の全寿命ｔ４を推定する。そして、この全寿命ｔ４から使用時間ｔ１を差し引いて、評価対象材２の余寿命ｔ２を算出する。

すなわち、実施形態Ｋ８では、データをＬＭＰで整理するため等価温度Ｔ４の推定精度、余寿命の推定精度のいずれも、生データを使用して推定する場合に比べて若干劣ると共に、新材のデータを基にするために、σ相面積率σを指標とせず、余寿命に及ぼす等価温度Ｔ４の影響も大きい。しかしながら、前述の如く、評価対象材２のσ相面積率σを、等価温度Ｔ４を介することで余寿命と具体的に関連づけると共に、使用時間ｔなどの他のクリープ環境因子も組み込むことができるため、実施形態Ｋ８によって、従来の非破壊の予測技術と少なくとも同等な予測精度を確保することができる。

更に、評価対象材２の余寿命の推定に必ずしもσ相面積率σを指標としないため、既に公知となっている、評価対象材２と同種の試験材のクリープ破断データ（負荷応力、試験温度、破断時間）を利用することができ、種々の金属材料の余寿命予測への本発明の適用が可能になる。しかも、温度推定工程Ｓ１、余寿命推定工程Ｓ２の温度と時間をＬＭＰで整理して一つのパラメータにするため、生データの整理が簡単となって、第１関係グラフ６Ｌ、第３関係グラフ８Ｌの作成が容易となる。なお、前述の第１関係グラフ６Ｌ、第３関係グラフ８Ｌに対応する実データによるグラフの例については、それぞれ、以降の実施形態Ｋ５、実施形態Ｋ４の中で説明する。

［実施形態Ｋ１］
また、図４、図５に示す実施形態Ｋ１では、温度推定工程Ｓ１を、図４（ａ）に示す要素ａによって行い、余寿命推定工程Ｓ２を、図４（ｂ）（ｃ）に示す要素ｂによって行う。

具体的には、前述の如く、評価対象材２のσ相面積率σ２を求めた後、このσ相面積率σ２と、評価対象材２の使用時間ｔ１と、作成済みの第１関係グラフ６（生データ使用）とに基づいて、評価対象材２の等価温度Ｔ４を推定する。

続いて、前述の如く、評価対象材２の負荷応力Ｐ（例えばＰ１、Ｐ２）と、σ相面積率σ２と、等価温度Ｔ４と、作成済みの第２関係グラフ７ａ、７ｂ（使用材の生データを使用）とに基づいて、試験余寿命ｔｒ（グラフ上では負荷応力Ｐ１の場合はｔ２、負荷応力Ｐ２の場合はｔ３）を求め、この試験余寿命ｔｒを評価対象材２の余寿命と推定する。なお、前述の如く、負荷応力がＰ１、Ｐ２と異なる場合は、評価対象材２の負荷応力の試験余寿命の値を、負荷応力Ｐ１、Ｐ２の各試験余寿命の値から直線近似で推定するのが好ましく、また、負荷応力がＰ３も加えて多くの第２関係グラフがある場合は、高次の近似式や内挿補完等で推定するのが好ましい。

これにより、温度推定工程Ｓ１では、第１関係グラフ６に生データのみを使用して、温度変数を試験温度Ｔのみの関数（本形態では、試験温度Ｔのまま）とし、時間変数を試験時間ｔのみの関数（本形態では、試験時間ｔの対数）とする変数構成を有することから、パラメータ法を利用して等価温度Ｔ４を推定する場合に比べ、前述の如く、より高い精度での等価温度Ｔ４の推定が可能となる。

更に、余寿命推定工程Ｓ２でも、第２関係グラフ７ａ、７ｂに生データのみを使用し、温度変数を試験温度Ｔのみの関数（本形態では、試験温度Ｔのまま）とし、余寿命変数を試験余寿命ｔｒのみの関数（本形態では、試験余寿命ｔｒの対数）とする変数構成を有することから、パラメータ法を利用して余寿命を推定する場合に比べ、より高い精度での余寿命予測が可能となる。これも、例えば、試験余寿命ｔｒと試験温度ＴをＬＭＰで整理すると、試験余寿命ｔｒの対数と試験温度Ｔの逆数との間に直線関係があり、しかもクリープ環境因子（負荷応力Ｐ）の値によらずほぼ平行であるという制約があるため、生データをこの制約の下で近似しなければならず、生データとのずれが拡大するからである。

加えて、評価対象材２の余寿命ｔｒを、σ相面積率σ２を指標として直接推定することができ、しかも、使用開始から現在までの使用時間ｔ１は、等価温度Ｔ４での使用を想定していないため、使用開始からクリープ破断に至るまでの全使用時間にわたって等価温度Ｔ４での使用を想定する場合に比べ、余寿命に及ぼす等価温度Ｔ４の推定精度の影響も小さい。

すなわち、実施形態Ｋ１では、データをＬＭＰで整理しないために生データとのずれが少なくて等価温度Ｔ４の推定精度、余寿命の推定精度のいずれも高くなると共に、使用材のデータを基にするため、σ相面積率σを指標として余寿命を直接推定でき、しかも、全使用時間にわたる等価温度Ｔ４での使用を想定せずに余寿命に及ぼす等価温度Ｔ４の影響が小さいことから、前述した実施形態Ｋ８に比べて余寿命の予測精度は著しく向上する。

図５に、第１関係グラフ６、第２関係グラフ７ａ、７ｂに対応する実データによるグラフの例を示す。
図５（ａ）によると、模式図の第１関係グラフ６と同様、試験材のσ相面積率σは、試験時間ｔの経過とともに増加し、このσ相面積率σの面積率レベルは、試験温度Ｔが６５０℃、７００℃、７５０℃のように上昇するほど、高い面積率レベルに移行するのがわかる。そして、このグラフでは、特定の試験温度７００℃、７５０℃において、σ相面積率σ、試験時間ｔの各値が加熱時効材、クリープ時効材に係わらず共通の曲線で整理することができる。

図５（ｂ）（ｃ）によると、模式図の第２関係グラフ７ａ、７ｂと同様に、試験余寿命ｔｒは、試験温度Ｔが高くなるほど短くなり、この試験余寿命ｔｒの寿命レベルは、σ相面積率σが２％、４％、９％のように増加するほど、短い寿命レベルに移行するのがわかる。そして、この寿命レベルの減少化傾向は、試験材への負荷応力Ｐが２５ＭＰａから４０ＭＰａのように増加するほど顕著となっている。

［実施形態Ｋ２］
また、図６に示す実施形態Ｋ２では、温度推定工程Ｓ１を、図６（ａ）に示す要素ａによって行い、余寿命推定工程Ｓ２を、図６（ｂ）に示す要素ｃによって行う。

続いて、前述の如く、評価対象材２の負荷応力Ｐ２と、等価温度Ｔ４と、作成済みの第３関係グラフ８（新材の生データを使用）とに基づいて、評価対象材２の全寿命ｔ４を推定する。そして、この全寿命ｔ４から使用時間ｔ１を差し引いて、評価対象材２の余寿命ｔ２を算出する。

これにより、温度推定工程Ｓ１では、実施形態Ｋ１と同様、生データのみを使用する第１関係グラフ６を利用することから、パラメータ法を利用して等価温度Ｔ４を推定する場合に比べ、より高い精度での等価温度Ｔ４の推定が可能となる。

更に、余寿命推定工程Ｓ２でも、第３関係グラフ８に生データのみを使用し、温度変数を試験温度Ｔのみの関数（本形態では試験温度Ｔのまま）とし、全寿命変数を全寿命ｔ０のみの関数（本形態では、全寿命ｔ０の対数）とする変数構成を有することから、パラメータ法を利用して全寿命ｔ０を推定する場合に比べ、より高い精度での余寿命予測が可能となる。これも、例えば、全寿命ｔ０と試験温度ＴをＬＭＰで整理すると、全寿命ｔ０の対数と試験温度Ｔの逆数との間に直線関係があり、しかもクリープ環境因子（負荷応力Ｐ）の値によらずほぼ平行であるという制約があるため、生データをこの制約の下で近似しなければならず、生データとのずれが拡大するからである。

すなわち、実施形態Ｋ２では、データをＬＭＰで整理しないために生データとのずれが少なくて等価温度Ｔ４の推定精度、余寿命の推定精度のいずれも高くなることから、前述の実施形態Ｋ８に比べて余寿命の予測精度は向上する。

更に、評価対象材２の余寿命の推定に必ずしもσ相面積率σを指標としないため、既に公知となっている、評価対象材２と同種の試験材のクリープ破断データ（負荷応力、試験温度、破断時間）を利用することができ、種々の金属材料の余寿命予測への本発明の適用が可能になる。

図６（ｃ）に、図６（ｂ）の第３関係グラフ８に対応する実データによるグラフの例を示す。なお、第１関係グラフ６に対応する実データによるグラフについては既に述べたので省略する。
図６（ｃ）によると、模式図の第３関係グラフ８と同様、全寿命ｔ０は、試験温度Ｔが高くなるほど短くなり、この全寿命ｔ０の寿命レベルは、負荷応力Ｐが４０ＭＰａ、６０ＭＰａ、８０ＭＰａ、１００ＭＰａのように増加するほど、短い寿命レベルに移行するのがわかる。

［実施形態Ｋ３］
また、図７に示す実施形態Ｋ３では、温度推定工程Ｓ１を、図７（ａ）に示す要素ａによって行い、余寿命推定工程Ｓ２を、図７（ｂ）に示す要素ｅによって行う。

続いて、前述の如く、評価対象材２の負荷応力Ｐ２と、σ相面積率σがσ２と、等価温度Ｔ４と、作成済みの第２関係グラフ７Ｌ（使用材でＬＭＰを使用）とに基づいて、試験余寿命ｔ２を求め、この試験余寿命ｔ２を評価対象材２の余寿命と推定する。

すなわち、実施形態Ｋ３では、温度推定工程Ｓ１のデータをＬＭＰで整理しないために生データとのずれが少なくて等価温度Ｔ４の推定精度は高くなると共に、使用材のデータを基にするため、σ相面積率σを指標として余寿命を直接推定でき、しかも、全使用時間にわたる等価温度Ｔ４での使用を想定せずに余寿命に及ぼす等価温度Ｔ４の影響が小さいことから、前述した実施形態Ｋ８に比べて余寿命の予測精度は向上する。

更に、余寿命推定工程Ｓ２の温度と時間をＬＭＰで整理して一つのパラメータにするため、生データの整理が簡単となって第２関係グラフ７Ｌの作成が容易となる。

図７（ｃ）に、図７（ｂ）の第２関係グラフ７Ｌに対応する実データによるグラフの例を示す。なお、第１関係グラフ６に対応する実データによるグラフについては既に述べたので省略する。
図７（ｃ）によると、模式図の第２関係グラフ７Ｌと同様、試験材のＬＭＰは、負荷応力Ｐが高くなるほど減少し、また、同じ負荷応力レベルでは、σ相面積率σが２％、４％、９％のように増加するほど、小さいＬＭＰに移行するのがわかる。

［実施形態Ｋ４］
また、図８に示す実施形態Ｋ４では、温度推定工程Ｓ１を、図８（ａ）に示す要素ａによって行い、余寿命推定工程Ｓ２を、図８（ｂ）に示す要素ｆによって行う。

すなわち、実施形態Ｋ４では、温度推定工程Ｓ１のデータをＬＭＰで整理しないために生データとのずれが少なくて等価温度Ｔ４の推定精度は高くなることから、前述の実施形態Ｋ８に比べて余寿命の予測精度は向上する。

更に、評価対象材２の余寿命の推定に必ずしもσ相面積率σを指標としないため、既に公知となっている、評価対象材２と同種の試験材のクリープ破断データ（負荷応力、試験温度、破断時間）を利用することができ、種々の金属材料の余寿命予測への本発明の適用が可能になる。しかも、余寿命推定工程Ｓ２の温度と時間をＬＭＰで整理して一つのパラメータにするため、生データの整理が簡単となって第３関係グラフ８Ｌの作成が容易となる。

図８（ｃ）に、図８（ｂ）の第３関係グラフ８に対応する実データによるグラフの例を示す。なお、第１関係グラフ６に対応する実データによるグラフについては既に述べたので省略する。
図８（ｃ）によると、模式図の第３関係グラフ８Ｌと同様、試験材のＬＭＰは、負荷応力Ｐが高くなるほど減少するのがわかる。

［実施形態Ｋ５］
また、図９に示す実施形態Ｋ５では、温度推定工程Ｓ１を、図９（ａ）に示す要素ｄによって行い、余寿命推定工程Ｓ２を、図９（ｂ）（ｃ）に示す要素ｂによって行う。

すなわち、実施形態Ｋ５では、余寿命推定工程Ｓ２のデータをＬＭＰで整理しないために生データとのずれが少なくて余寿命の推定精度が高くなると共に、使用材のデータを基にするため、σ相面積率σを指標として余寿命を直接推定でき、しかも、全使用時間にわたる等価温度Ｔ４での使用を想定せずに余寿命に及ぼす等価温度Ｔ４の影響が小さいことから、前述した実施形態Ｋ８に比べて余寿命の予測精度は向上する。

更に、温度推定工程Ｓ１の温度と時間をＬＭＰで整理して一つのパラメータにするため、生データの整理が簡単となって第１関係グラフ６Ｌの作成が容易となる。

図９（ｄ）に、図９（ａ）の第１関係グラフ６Ｌに対応する実データによるグラフの例を示す。なお、第２関係グラフ７ａ、７ｂに対応する実データによるグラフについては既に述べたので省略する。
図９（ｄ）によると、模式図の第１関係グラフ６Ｌと同様、試験材のＬＭＰは、σ相面積率σが大きいほど増加するのがわかる。そして、このグラフでは、σ相面積率σ、ＬＭＰの各値は、試験温度Ｔ、負荷応力Ｐ、加熱時効材、クリープ時効材に係わらず、共通の曲線で整理することができる。

［実施形態Ｋ６］
また、図１０に示す実施形態Ｋ６では、温度推定工程Ｓ１を、図１０（ａ）に示す要素ｄによって行い、余寿命推定工程Ｓ２を、図１０（ｂ）に示す要素ｃによって行う。

すなわち、実施形態Ｋ６では、余寿命推定工程Ｓ２のデータをＬＭＰで整理しないために生データとのずれが少なくて余寿命の推定精度は高くなることから、前述の実施形態Ｋ８に比べて余寿命の予測精度は向上する。

更に、評価対象材２の余寿命の推定に必ずしもσ相面積率σを指標としないため、既に公知となっている、評価対象材２と同種の試験材のクリープ破断データ（負荷応力、試験温度、破断時間）を利用することができ、種々の金属材料の余寿命予測への本発明の適用が可能になる。しかも、温度推定工程Ｓ１の温度と時間をＬＭＰで整理して一つのパラメータにするため、生データの整理が簡単となって第１関係グラフ６Ｌの作成が容易となる。

［実施形態Ｋ７］
また、図１１に示す実施形態Ｋ７では、温度推定工程Ｓ１を、図１１（ａ）に示す要素ｄによって行い、余寿命推定工程Ｓ２を、図１１（ｂ）に示す要素ｅによって行う。

すなわち、実施形態Ｋ７では、使用材のデータを基にするため、σ相面積率σを指標として余寿命を直接推定でき、しかも、全使用時間にわたる等価温度Ｔ４での使用を想定せずに余寿命に及ぼす等価温度Ｔ４の影響が小さいことから、前述した実施形態Ｋ８に比べて余寿命の予測精度は向上する。

更に、温度推定工程Ｓ１、余寿命推定工程Ｓ２の温度と時間をＬＭＰで整理して一つのパラメータにするため、生データの整理が簡単となって、第１関係グラフ６Ｌ、第２関係グラフ７Ｌの作成が容易となる。

以上のような８種類の実施形態Ｋ１〜Ｋ８が存在する余寿命予測プロセス１においては、評価対象材２及び試験材のいずれもオーステナイト系ステンレス鋼から成り、金属間化合物は、オーステナイト系ステンレス鋼中のσ相としたが、例えば、ＷＡＳＰＡＬＯＹ（登録商標）のようなニッケル基合金と、その中の金属間化合物γ′（ガンマプライム）相、あるいは、低合金鋼と、その中の粒界炭化物であってもよく、本実施例の組み合わせに特に限定されるわけではない。更に、金属間化合物の代わりに、評価対象材の使用条件下で一様な変化を示す他のパラメータ、例えば硬さ等を用いることも可能である。

また、上述したσ相面積率のような金属間化合物析出量による評価に加え、例えば、クリープ歪み量による評価やクリープボイドの量や形状による評価を併用してもよい。これにより、クリープ余寿命を総合的に判断して予測精度を向上させることができる。例えば、クリープ歪みについては、評価対象材が管状部材の場合は、初期からの外周歪みの変化を計測し、クリープボイドについては、ＳＥＭによるミクロ観察でその量や形状を確認することができる。

以上のように、本発明を適用した余寿命評価方法は、従来の非破壊の予測技術よりも同等以上の精度で、クリープに対する余寿命を予測可能なものとなっている。

１余寿命予測プロセス（余寿命評価方法）
２評価対象材
５ σ相
６、６Ｌ第１関係グラフ（第１関係図式）
７ａ、７ｂ、７Ｌ第２関係グラフ（第２関係図式）
８、８Ｌ第３関係グラフ（第３関係図式）
Ｐ負荷応力
Ｓ１温度推定工程
Ｓ１１第１過程
Ｓ１２第２過程
Ｓ２、Ｓ２１、Ｓ２２余寿命推定工程
Ｓ２１ａ第３過程
Ｓ２２ａ第４過程
Ｓ２２ｂ第５過程
ｔ使用時間
ｔｒ試験余寿命
ｔ０全寿命
Ｔ使用温度
Ｔ４等価温度
σ σ相面積率（金属間化合物析出量）

Claims

クリープ環境下における評価対象材の金属間化合物析出量と使用時間とに基づいて、前記評価対象材の使用温度に等価な等価温度を推定する温度推定工程と、
推定した前記等価温度に基づいて、前記評価対象材がクリープ破断に至るまでの余寿命を推定する余寿命推定工程とを備える、余寿命評価方法であって、
前記温度推定工程は、
前記評価対象材の金属間化合物析出量を定量化する第１過程と、
前記評価対象材と同種であってクリープ環境下における試験材の金属間化合物析出量、試験温度、及び試験時間の関係を定量化した第１関係図式と、前記第１過程で得られる評価対象材の金属間化合物析出量と、前記評価対象材の使用時間とに基づいて、前記評価対象材の等価温度を推定する第２過程とを有し、
前記余寿命推定工程は、
前記試験材の負荷応力、金属間化合物析出量、試験温度、及び試験余寿命の関係を定量化した第２関係図式と、前記評価対象材の負荷応力と、前記第１過程で得られる評価対象材の金属間化合物析出量と、前記第２過程で推定された等価温度とに基づいて、前記評価対象材の余寿命を推定する第３過程を有すると共に、
前記評価対象材及び試験材は、いずれもオーステナイト系ステンレス鋼から成り、前記金属間化合物は、前記オーステナイト系ステンレス鋼中のσ相である
余寿命評価方法。
前記第１関係図式は、
温度変数を、前記試験温度のみの関数とし、
時間変数を、前記試験時間のみの関数とする変数構成を有する
請求項１に記載の余寿命評価方法。
前記第２関係図式は、
温度変数を、前記試験温度のみの関数とし、
余寿命変数を、前記試験余寿命のみの関数とする変数構成を有する
請求項１に記載の余寿命評価方法。