WO2013183759A1 - 材料診断方法 - Google Patents

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WO2013183759A1
WO2013183759A1 PCT/JP2013/065826 JP2013065826W WO2013183759A1 WO 2013183759 A1 WO2013183759 A1 WO 2013183759A1 JP 2013065826 W JP2013065826 W JP 2013065826W WO 2013183759 A1 WO2013183759 A1 WO 2013183759A1
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frequency
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淳二 江藤
充行 匂坂
仁博 礒部
泰良 沖田
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原子燃料工業株式会社
国立大学法人東京大学
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Definitions

  • the present invention is nondestructive, for example, regarding the types of microstructures such as precipitates and voids generated in steel materials such as stainless steel due to irradiation of radiation, thermal aging, plastic deformation, etc., generation amount, depth distribution, etc.
  • the present invention relates to a material diagnosis method for diagnosis.
  • the former method using an electron microscope is a destructive technique for quantifying the amount of microstructure near the surface by cutting out a sample from a material and observing it using an electron microscope. Has a problem that a large number of samples need to be cut out.
  • the latter method using ultrasonic waves is a non-destructive method for quantifying and diagnosing the microstructure generated in the material by irradiating the material with ultrasonic waves, like the method using an electron microscope. It is preferable because a large number of samples need not be cut out.
  • FIG. 1 An outline of the measurement method using this ultrasonic wave is schematically shown in FIG.
  • a signal (bottom wave) reflected from the bottom surface of the material indicated by a thick arrow in the left direction and a reflection from the inside of the material indicated by a thin arrow.
  • Signal (backscattered wave) can be acquired.
  • the intensity of ultrasonic waves reflected and scattered directly from these microstructures is sufficiently large, so the amount of change in the intensity of backscattered waves is large. Even using the method, the microstructure of the material can be quantified sufficiently.
  • the amount of change in the backscattered wave intensity is about one-thousandth of the backscattered wave intensity in the crystal grains. Since it is small, scattering by crystal grains becomes dominant. For this reason, it is difficult to identify the change in the backscattered wave intensity due to the generation of the microstructure as a clear signal, and it is difficult to quantify these minute microstructure defects in the conventional material diagnostic measurement using ultrasonic waves. It was.
  • Patent Documents a method for quantifying the depth distribution from the obtained ultrasonic data using wavelet transform or the like has been attempted (for example, Patent Documents). 1), however, had a large error and was difficult to quantify.
  • Patent Documents 2 to 4 various methods for quantifying a minute microstructure using ultrasonic waves have been proposed (for example, Patent Documents 2 to 4).
  • the present invention can determine the type, generation amount, depth distribution, etc. with a sufficiently high accuracy in a non-destructive manner even if the microstructure is about several tens of ⁇ m or less.
  • the present inventor diligently studied to solve the above-mentioned problems.
  • a microstructure such as precipitates such as carbides, voids, dislocations, and phase transformations occurs in the material
  • the ultrasonic signal intensity described above is increased.
  • the crystal grain physical property values volume, density, sound velocity, etc.
  • the ultrasonic signal intensity is changed. For example, from the signal waveform when the microstructure is not generated as shown in FIG.
  • the signal waveform has an increased backscattered wave intensity.
  • the generation of the microstructure causes changes in the intensity of the bottom wave and the backscattered wave as described above.
  • the change in the wave height and the frequency distribution in the backscattered wave causes the microstructure in the depth direction. While it was related to the distribution, it was found that the change in sound velocity and the change in wave height and frequency distribution in the bottom wave were related to the average material property change in the depth direction.
  • the frequency distribution of the bottom wave and the backscattered wave can be calculated by frequency-converting the temporal change of the ultrasonic signal waveform.
  • the “material property change average value” is a signal in which the bottom wave reciprocates inside the material (see FIG. 1), and it is used that the ultrasonic wave is affected by the microstructure inside the material.
  • changes in material properties are shown as average values based on changes in sound velocity and attenuation coefficient, and changes in wave height and frequency distribution in bottom waves.
  • the present inventor is a polycrystal like the target material of the present invention and the crystal grain size is much smaller than the incident ultrasonic wavelength (Rayleigh scattering region), the material (polycrystal).
  • the above-described attenuation coefficient ⁇ can also be expressed as an equation with the crystal grain property value as a variable, as in the following (Equation 2), as the attenuation coefficient ⁇ L of the longitudinal wave incident on the inside.
  • the present inventor has come up with the idea that the amount of microstructure generated in a material can be easily quantified by using the following method.
  • an attenuation coefficient is calculated for each frequency by using (Equation 1) from a bottom surface wave that is incident on an ultrasonic wave and reflected from the material in a state where no microstructure is generated.
  • (Equation 2) Based on (Equation 2), the volume of the crystal grains before the occurrence of the microstructure is calculated based on (Equation 2) using the density and sound velocity separately obtained using the method shown below and the attenuation coefficient calculated above. Keep it. At this time, the volume of the crystal grains is not related to the frequency and is a constant value. Then, an ultrasonic wave is incident on the material to be diagnosed, and after calculating the attenuation coefficient for each frequency in the same manner as described above, the volume of the crystal grain after the generation of the microstructure is calculated.
  • volume change amount The calculated difference between the volume of the crystal grains before the occurrence of the microstructure and the volume of the crystal grains after the occurrence of the microstructure (volume change amount) is a volume change accompanying the occurrence of the microstructure, and thus this value.
  • volume change amount Can be regarded as the generation amount of the microstructure, and the generation amount of the microstructure can be quantified by applying the above method.
  • the longitudinal wave sound velocity can be acquired from the time from the incidence of the ultrasonic wave incident on the material having the thickness d to the appearance of the first bottom surface wave using the ultrasonic waveform.
  • the density may be obtained in advance, but may be calculated from a reference material or a literature value may be used.
  • the acoustic anisotropy may be calculated in advance from the reference material, but a literature value may be used.
  • the longitudinal wave velocity and the transverse wave velocity can be calculated from the following well-known equations using, for example, Poisson's ratio, Young's modulus, and density.
  • the attenuation coefficient for each frequency using (Equation 1) instead of quantifying the occurrence of microstructure using the same material in this way, a material that is made of the same kind of material as the diagnosis target and has no microstructure is prepared separately. Then, ultrasonic waves may be incident on the same, and the same measurement may be performed, and the obtained data may be data of a material in which no microstructure is generated.
  • the microstructure is already generated in the time course, and the ultrasonic wave is applied to the diagnostic material in which the generation amount of the microstructure is known in advance.
  • the same measurement may be performed after incidence, and the obtained data may be used. In this case, it is possible to capture temporal changes in the amount of microstructure generated in the diagnostic material.
  • a material diagnosis method for nondestructively diagnosing a microstructure generated in a material using ultrasound Utilizing the fact that changes in the physical properties of crystal grains caused by the microstructure affect the ultrasonic scattering, the changes in the microstructure can be determined by capturing the changes in the ultrasonic scattering due to the crystal grains from the bottom wave and the backscattered wave. It is a material diagnostic method characterized by quantifying.
  • the invention according to claim 2 A material diagnosis method for nondestructively diagnosing a microstructure generated in a material using ultrasound, From the frequency distribution of the first bottom surface wave and the second bottom surface wave created by frequency-converting the ultrasonic waveform after ultrasonic waves are incident on the material in a state where the microstructure is not generated.
  • a crystal grain volume calculating step After obtaining an ultrasonic waveform by injecting ultrasonic waves into the material to be diagnosed, in the same manner as the initial crystal grain volume calculating step, a diagnostic object crystal grain volume calculating step for calculating the volume of crystal grains to be diagnosed, A microstructure generation amount quantification step for quantifying the generation amount of the microstructure by obtaining a volume change amount of the crystal grain from each volume obtained in the initial crystal grain volume calculation step and the diagnostic target crystal grain volume calculation step; It is the material diagnostic method characterized by having.
  • the invention according to claim 3 A material diagnosis method for nondestructively diagnosing a microstructure generated in a material using ultrasound, The diagnosis target material in the initial state, the same kind of material as the diagnosis target material, the material without the occurrence of a microstructure, or the diagnosis target material with a known amount of microstructure generated in advance After obtaining an ultrasonic waveform by entering a sound wave, calculating an attenuation coefficient for each frequency from the frequency distribution of the first bottom surface wave and the second bottom surface wave created by frequency converting the ultrasonic waveform, A first crystal grain volume calculating step of obtaining the density of the material and the sound speed of the ultrasonic wave, and calculating the volume of the crystal grain from the obtained attenuation coefficient, the density of the material and the sound speed of the ultrasonic wave, The second crystal grain volume for calculating the volume of the crystal grain to be diagnosed in the same manner as in the first crystal grain volume calculating step after ultrasonic waves are incident on the material to be diagnosed to obtain an ultrasonic waveform.
  • the volume of the crystal grain is directly obtained from the attenuation coefficient, and the generation amount of the microstructure is quantified from the change in the volume of the crystal grain. That is, assuming the volume change of the crystal grains, the attenuation coefficient and the frequency distribution can be created by (Equation 2) based on the assumption. And by changing various assumptions of the generation amount of the microstructure and repeating the collation with the frequency distribution obtained from the diagnostic material, the generation amount of the microstructure can be quantified more easily.
  • the amount of change in the sound velocity can be obtained from the ultrasonic signal from the material in which the microstructure is generated.
  • a quantitative measurement that does not hinder practical use should be performed. Can do.
  • the generation amount of the microstructure is quantified, but since the microstructure such as precipitates and voids has a depth distribution, not only the generation amount but also the depth distribution. It needs to be quantified.
  • the present inventor paid attention to the backscattered wave of the ultrasonic wave when quantifying the depth distribution of the microstructure. That is, since the bottom wave is a signal affected by all of the inside of the material, the average physical property value of the material that has passed through and reflected can be calculated. On the other hand, since the backscattered wave is a signal reflected from a certain depth even though it is a weak signal, it has information on the depth distribution, and it is considered that the depth distribution can be calculated. It was.
  • the ultrasonic backscattered wave is defined by (Equation 3) shown below, but has a damping coefficient ⁇ as a variable. As described above, the change in the attenuation coefficient appears as a large change even if the change in the grain physical property value is small, so that the backscattered wave also changes greatly. The distribution can be quantified.
  • the frequency distribution of the backscattered wave is calculated using differential cross sections (d ⁇ / d ⁇ ) L and ⁇ by the solid angle ⁇ of the cross section ⁇ in each section of the assumed depth distribution.
  • L represents a longitudinal wave
  • ⁇ represents a reflection direction.
  • the differential cross section by a crystal grain is computed by (Formula 4). Since this (Equation 4) also includes the crystal grain property value as a variable, the backscattered wave calculated by (Equation 3) changes more greatly due to the change in the crystal grain property value.
  • the frequency distribution of the backscattered wave calculated based on the assumed depth distribution of the microstructure in the material is compared with the frequency distribution of the backscattered wave obtained above.
  • the matching is repeated by changing various assumptions until the two match accurately.
  • the depth distribution of the microstructure can be easily quantified by combining the frequency distribution of the backscattered wave calculated based on the assumption with the frequency distribution of the backscattered wave obtained from the diagnosis target. .
  • the quantification of the depth distribution of the microstructure is based on the integrated intensity area ratio of the frequency distribution of the backscattered wave calculated based on the assumed depth distribution of the microstructure in the material and the obtained backscattered wave. It is also possible to collate the integrated intensity area ratios of the frequency distributions of the respective backscattered waves calculated from the frequency distributions, and to repeat the collation by changing various assumptions until the two accurately match.
  • a material diagnosis method for nondestructively diagnosing a microstructure generated in a material using ultrasound The backscattered wave region of the ultrasonic waveform obtained by entering ultrasonic waves into the material to be diagnosed whose generation amount of microstructure is known is divided into sections of a predetermined width in the depth direction of the material, A frequency distribution calculation step for diagnosis to calculate the frequency distribution of the backscattered wave using frequency conversion for each section; Assuming the depth distribution of the microstructure, the depth distribution of the diagnosis object is determined by determining the depth distribution of the microstructure while collating the frequency distribution of the backscattered wave calculated for each same section as the diagnosis object frequency distribution calculating step. It is a material diagnostic method characterized by comprising a microstructure depth distribution quantification step for quantifying the microstructure depth distribution in the material.
  • the invention according to claim 5 A material diagnosis method for nondestructively diagnosing a microstructure generated in a material using ultrasound,
  • the backscattered wave region of the ultrasonic waveform obtained by entering ultrasonic waves into the material to be diagnosed whose generation amount of microstructure is known is divided into sections of a predetermined width in the depth direction of the material,
  • An integrated intensity area ratio calculation step of the frequency distribution of the diagnosis target to calculate an integrated intensity area ratio of the frequency distribution of the backscattered wave using frequency conversion for each section; Assuming the depth distribution of the microstructure, while checking the integrated intensity area ratio of the frequency distribution of the backscattered wave calculated for each same section as the integrated intensity area ratio calculation step of the diagnosis target frequency distribution,
  • the microstructure includes a microstructure based on a dislocation structure.
  • a microstructure based on a dislocation structure it is necessary to obtain a depth distribution of the dislocation density.
  • ⁇ is the rigidity
  • b is the Burger spectrum
  • C is the dislocation tension, which are obtained from the lattice constant, density, rigidity, and Poisson's ratio, respectively, according to the following expression.
  • the natural frequency ⁇ 0 of the dislocation is determined by the average dislocation length L as shown in the following formula, but is known to be on the order of GHz.
  • the inventor has come up with the idea that the depth distribution of dislocation density in the material can be easily quantified by using the following technique.
  • an ultrasonic wave is incident on a material whose dislocation density and crystal grain size are known in advance, and the frequency distribution of backscattered waves caused by crystal grains at each depth is calculated.
  • the amount of decrease in the backscattered wave frequency distribution obtained from the two backscattered wave frequency distributions can be regarded as the amount of absorption of ultrasonic waves due to dislocation, the frequency distribution of the backscattered wave calculated based on this assumption And the frequency distribution of the backscattered wave obtained above are collated. Then, the dislocation depth distribution in the material can be quantified by repeating the verification by changing various assumptions until the two match accurately.
  • the dislocation depth distribution in the material can also be quantified by collating the intensity area ratio and repeating the collation by changing various assumptions until the two accurately match.
  • a material diagnosis method for nondestructively diagnosing a microstructure generated in a material using ultrasound Dividing the backscattered wave region of the ultrasonic waveform obtained by injecting ultrasonic waves into the material to be diagnosed having a known dislocation density and crystal grain size into sections of a predetermined width in the depth direction of the material;
  • the frequency distribution calculation step for verification for calculating the frequency distribution for each same section as the diagnosis target frequency distribution data calculation step, Determining the depth distribution of the microstructure in the material from the amount of decrease in each frequency distribution obtained in the frequency distribution creation process for diagnosis and the frequency distribution calculation process for verification, and the assumption of the determined depth distribution of the microstructure
  • a microstructure dislocation depth distribution quantification step of quantifying the microstructure dislocation depth distribution in the material to be diagnosed a material diagnosis method for nondestructively diagnosing a microstructure generated in a material using ultrasound, Dividing the backscattered wave region of the ultra
  • the invention according to claim 7 A material diagnosis method for nondestructively diagnosing a microstructure generated in a material using ultrasound, Dividing the backscattered wave region of the ultrasonic waveform obtained by injecting ultrasonic waves into the material to be diagnosed having a known dislocation density and crystal grain size into sections of a predetermined width in the depth direction of the material; An integrated intensity area ratio calculation step of the frequency distribution of the diagnosis target, which calculates an integrated intensity area ratio of the frequency distribution of the backscattered wave using frequency conversion in each section; Calculating the integrated intensity area ratio of the frequency distribution for verification that calculates the integrated intensity area ratio of the frequency distribution for each same section as the data calculation process of the integrated intensity area ratio of the diagnosis target frequency distribution assuming the depth distribution of the microstructure Process, Determining the depth distribution of the microstructure in the material from the integrated intensity area ratio of each frequency distribution obtained in the integrated intensity area ratio creation step of the frequency distribution for diagnosis and the integrated intensity area ratio calculation step of the frequency distribution for verification And a microstructure dislocation depth distribution quantification step for quantifying the
  • microstructures such as precipitates, voids, and dislocation structures are not necessarily generated individually, and a plurality of microstructures may be generated at the same time.
  • the present inventor examined the type of the generated microstructure and then estimated and quantified each microstructure.
  • each of the ultrasonic sound velocity, attenuation coefficient, bottom wave frequency distribution and backscattered wave frequency distribution as an index, and for each index obtained by entering the ultrasonic wave into the material to be diagnosed The material to be diagnosed in the initial state (the state in which no microstructure is generated), the same type of material as the material to be diagnosed and the material in which the microstructure is not generated, and the amount of microstructure generated is known in advance
  • these indices are characteristically depending on the type of microstructure.
  • microstructures such as precipitates, voids, and dislocation structures can be easily identified.
  • Such determination can be performed by using only one index, for example, two microstructures including a dislocation structure and a precipitate (carbide), by simply using the speed of sound as an index. I understood.
  • considering material usage history refers to considering usage environment such as usage temperature, irradiation amount, and usage time.
  • the generation amount and the depth distribution can be estimated or quantified by applying the diagnostic methods of claims 1 to 7 described above.
  • the present inventor does not diagnose the microstructure by focusing only on the change in the intensity of the backscattered wave of the ultrasonic signal waveform as in the prior art, but precipitates such as carbides and voids. Analyzes taking into account changes in crystal grain physical properties (volume, density, sound velocity, etc.) accompanying the occurrence of microstructures such as dislocations, phase transformations, etc., so that even minute microstructures can be easily and accurately diagnosed Found that you can.
  • a material diagnosis method for nondestructively diagnosing a microstructure generated in a material using ultrasound The diagnosis target material in the initial state, the same kind of material as the diagnosis target material, the material without the occurrence of a microstructure, or the diagnosis target material with a known amount of microstructure generated in advance
  • a first data acquisition step in which a sound wave is incident to acquire an ultrasonic waveform and a crystal grain physical property value of the material A second data acquisition step of entering ultrasonic waves into the material to be diagnosed and acquiring the ultrasonic waveform and the crystal grain physical property value of the material,
  • the microstructure generated in the material is diagnosed by evaluating the ultrasonic waveform in consideration of changes in crystal grain physical property values obtained in the first data acquisition step and the second data acquisition step. This is a material diagnostic method.
  • the invention according to claim 10 is 10.
  • the material diagnostic method according to claim 9, wherein the microstructure generated in the material is one or more of precipitates, voids, dislocations, and phase transformations.
  • the present invention even if it is a minute microstructure of about several tens of ⁇ m or less with respect to the material, its type, generation amount, depth distribution, etc. are quantified and evaluated with sufficient accuracy in a non-destructive manner, It is possible to provide a material diagnostic method that can be diagnosed.
  • Quantitative evaluation of the amount of microstructure generated in the case of uniform distribution The following is a quantitative evaluation of the amount of microstructure generated when the microstructure is uniformly distributed for a stainless steel hexagonal column material with a thickness of 52.23 mm. On how to do.
  • FIG. 6 shows the frequency distribution (a) of the bottom wave and the frequency distribution (b) of the backscattered wave at a depth of 36-50 mm from the viewpoint of the average value of the material physical properties and the microstructure depth distribution.
  • the solid line is an unirradiated archive material in which no microstructure is generated, and the broken line is a 1.3% swelling material.
  • Fig. 6 shows that the data without a microstructure (solid line) and the data with a microstructure (dashed line) can be clearly distinguished.
  • FIG. 7 shows the frequency distribution (a) of the bottom wave and the frequency distribution (b) of the backscattered wave at a depth of 36-50 mm from the same viewpoint as described above.
  • the solid line is an unirradiated archive material in which no microstructure is generated, and the broken line is a material in which carbides are precipitated.
  • FIG. 7 shows that data without a microstructure (solid line) and data with a microstructure (dashed line) can be clearly distinguished.
  • FIG. 8 shows the frequency distribution (a) of the bottom surface wave and the frequency distribution (b) of the backscattered wave at a depth of 25-39 mm from the same viewpoint as described above.
  • the solid line is the frequency distribution obtained from the unirradiated archive material in which no microstructure is generated, and the other lines are the average dislocation lengths of 50 nm (broken line) and 100 nm (dotted line) due to the increased dislocation density. ), 150 nm (one-dot chain line) and 200 nm (two-dot chain line).
  • FIG. 8 clearly shows that the data when no microstructure is generated (solid line) and the data when the microstructure develops (other lines) can be clearly distinguished from each other by the difference in average dislocation length. It can be seen that there is a clear distinction.
  • quantitative evaluation of the microstructure may be performed using data measured using the same type of unirradiated archive material as data of the unirradiated archive material.
  • Quantitative evaluation of depth distribution of microstructure The following relates to a method of quantitatively evaluating the depth distribution of voids having depth distribution, (A) quantitative evaluation using backscattered wave frequency distribution, (B) backward Description will be made in the order of quantitative evaluation using the integrated intensity area ratio of the scattered wave frequency distribution.
  • Target materials As materials for diagnosis, two types of materials with the following microstructures were assumed.
  • FIG. 10 shows the frequency distribution of the backscattered wave at a depth of 16-30 mm
  • the solid line shows the unirradiated archive material and the broken line Is a uniform void
  • the alternate long and short dash line is a frequency distribution obtained from a distributed void.
  • the material to be diagnosed is irradiated with ultrasound.
  • the frequency distribution for each section obtained in this way it is possible to easily quantitatively evaluate the depth distribution of the microstructure such as voids.
  • the present inventor has confirmed that quantitative evaluation of the depth distribution in the dislocation having the depth distribution can be performed in the same manner as described above.
  • the non-irradiated archive material is a material in which voids are uniformly distributed with swelling of 0%, 1%, 2%, 3%, and 5%
  • the integrated intensity of the backscattered wave frequency distribution was determined by changing the depth from the material surface at a width of 12 mm. For example, the calculation at a depth of 42 mm with 0% swelling was integrated at a frequency of 6-9 MHz in the unirradiated archive material.
  • the calculation results are shown in FIG. In FIG. 11, the horizontal axis is the depth (mm) from the material surface.
  • the vertical axis represents the integrated intensity area ratio of the backscattered wave frequency distribution obtained by standardizing the integrated intensity of the backscattered wave frequency distribution at a depth of 12 mm at a depth of 18 mm.
  • FIG. 11 confirms that the integrated intensity area ratio of the backscattered wave frequency distribution changes due to swelling when the voids are uniformly distributed.
  • FIG. 14 shows that the integrated intensity area ratio of the backscattered wave frequency distribution changes from that of the unirradiated archive material because of the occurrence of a microstructure in the irradiated material. This change is different from the change in void swelling in the uniform distribution shown in FIG. 11, and shows that the change is similar to the 3% area swelling shown in FIG. 13.
  • the irradiation material was quantitatively evaluated for the depth distribution of the microstructure change obtained in FIG. Specifically, the results obtained by calculating the void swelling distribution shown in Table 2 for each depth from the surface and using (Equations 1 to 5) are shown as theoretical values. The total length of the irradiation material is 52.2 mm. The results are shown in FIG.
  • the depth distribution of void swelling shown in Table 2 is excellent in agreement with the depth distribution obtained from the density measurement result of the irradiated material and the depth distribution obtained from the void observation result by TEM. It was confirmed that it was possible to quantitatively evaluate the depth distribution of microstructures such as voids by applying.
  • the present inventor has confirmed that quantitative evaluation of the depth distribution in a dislocation structure or precipitate having a depth distribution can be performed in the same manner as described above.
  • Indicators As indicators, four indicators were used: sound velocity, backscattered wave peak frequency, 7 MHz (low frequency side) and 13 MHz (high frequency side) wave height.
  • ⁇ is the peak height of the backscattered wave peak frequency
  • ⁇ is the peak height of 7 MHz
  • ⁇ is the peak height of 13 MHz
  • ⁇ is the speed of sound.
  • FIG. 16 shows that the relative change of the sound velocity is not so large, but the relative change of the other indicators is large. Then, it can be clearly distinguished that the arrangement of each data is different depending on the existence state of the microstructure, and it can be seen that the microstructure can be discriminated.
  • the relative change of the index obtained from the frequency distribution of the backscattered wave can be increased.

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Abstract

　数十μｍ程度以下の微小なミクロ組織であっても、その種類、発生量、深さ分布などについて、非破壊で充分に精度良く定量して、診断することができる材料診断方法を提供する。　材料中に生じたミクロ組織を、超音波を用いて非破壊的に診断する材料診断方法であって、ミクロ組織により生じた結晶粒の物性変化が超音波散乱に影響を及ぼすことを利用して、結晶粒による超音波散乱の変化を底面波、後方散乱波から捉えることにより、ミクロ組織の変化量を定量する材料診断方法。

Description

材料診断方法
　本発明は、例えば、放射線の照射、熱時効、塑性変形等によってステンレス鋼等の鋼材料中に生じた析出物やボイド等のミクロ組織の種類、発生量、深さ分布などについて、非破壊で診断する材料診断方法に関する。
　従来より、上記したステンレス鋼等の鋼材料中に生じた析出物やボイド等のミクロ組織変化について、その種類、発生量、深さ分布などを定量して診断する手法として、電子顕微鏡や超音波等を用いた手法が採用されている。
　前者の電子顕微鏡を用いる方法は、材料からサンプルを切り出し、電子顕微鏡を用いて観察することにより表面近傍のミクロ組織量を定量する破壊的手法であり、ミクロ組織の深さ分布を定量する場合には、多数のサンプルを切り出す必要がある等の問題がある。
　これに対して、後者の超音波を用いる方法は、材料に超音波を照射することにより材料中に発生したミクロ組織を定量して診断する非破壊的手法であり、電子顕微鏡を用いる方法のように多数のサンプルを切り出す必要がないため好ましい。
　この超音波を用いた測定方法の概要を、図１に模式的に示す。図１に示すように、材料中に右方向の太矢印の超音波を入射した場合、左方向の太矢印で示す材料底面から反射する信号（底面波）と、細矢印で示す材料内部から反射する信号（後方散乱波）を取得することができる。
　このとき、材料中にボイド、転位、析出物等のミクロ組織が発生していると、ミクロ組織からの反射が生じて後方散乱波に加わるため、後方散乱波強度が大きくなる。一方、底面波強度が変化する。このため、これらの強度を測定することができれば、ミクロ組織の発生を知ることができる。
　数十μｍ程度以上のミクロ組織の場合には、これらのミクロ組織から直接反射して散乱する超音波強度が充分に大きいため、後方散乱波強度変化量が大きく、従来の超音波による材料診断測定方法を用いても、材料のミクロ組織を充分定量することができる。
　しかしながら、微小なミクロ組織、具体的には、数十μｍ程度以下のミクロ組織の場合には、後方散乱波強度変化量は結晶粒における後方散乱波強度に対して千分の一程度と非常に小さいため、結晶粒による散乱が支配的となる。このため、ミクロ組織の発生に伴う後方散乱波強度の変化を明確な信号として識別することが難しく、従来の超音波による材料診断測定では、これら微小なミクロ組織欠陥について定量することが困難であった。
　また、発生したミクロ組織については、その深さ分布も定量する必要があり、得られた超音波データからウェーブレット変換等を用いて深さ分布も定量する手法等が試みられている（例えば特許文献１）が、誤差が大きく定量することが困難であった。
　このため、超音波を用いて微小なミクロ組織について定量する手法が種々提案されている（例えば特許文献２～４）。
特開２００２－３０３６０８号公報 特開２００３－２９４８８０号公報 特開２００８－２６１７６５号公報 特開２００９－２８１８４６号公報
　しかしながら、これらの手法は基本的にミクロ組織によって直接的に散乱される超音波を評価する手法であったため、数十μｍ程度以下のミクロ組織について精度良く定量するには未だ充分とは言えなかった。
　そこで、本発明は、上記従来技術の問題点に鑑み、数十μｍ程度以下の微小なミクロ組織であっても、その種類、発生量、深さ分布などについて、非破壊で充分に精度良く定量して、診断することができる材料診断方法を提供することを課題とする。
（１）本発明者は、上記課題の解決につき鋭意検討する中で、炭化物等の析出物、ボイド、転位、相変態等のミクロ組織が材料中に発生した場合、前記した超音波信号強度の変化に合わせて、結晶粒物性値（体積、密度、音速等）にも変化が生じることに着目した。
　即ち、例えば、ミクロ組織として結晶粒内にボイドが発生した場合、ボイドの発生に伴い、結晶粒の体積が増加するため、密度が低下する。また、ボイドの発生に伴い、ヤング率が低下するため、結晶粒を伝播する音速が低下する（図２参照）。
　一方、ミクロ組織が発生すると、超音波信号強度に変化が生じ、例えば、図３（ａ）に示すミクロ組織の発生がない場合の信号波形から、図３（ｂ）に示す信号波形のように、後方散乱波強度が増加した信号波形となる。
　本発明者は、従来は、ミクロ組織から直接反射する超音波の後方散乱波強度の変化によりミクロ組織の診断が行われていたため、微小なミクロ組織の診断が困難であったことに鑑み、上記した結晶粒物性値の変化と超音波信号強度の変化との関係に着目し、鋭意検討を行った。
　その結果、ミクロ組織の発生は、前記したように底面波および後方散乱波強度の変化を招くが、図４に示すように、後方散乱波における波高や周波数分布の変化が深さ方向のミクロ組織分布に関係している一方、音速の変化及び底面波における波高や周波数分布の変化が深さ方向の材料特性変化平均値に関係していることが分かった。なお、上記した底面波および後方散乱波の周波数分布は、超音波信号波形の時間変化を周波数変換することにより算出することができる。また、上記において「材料特性変化平均値」とは、底面波が材料内部を往復する信号であり（図１参照）、超音波が通過した材料内部のミクロ組織から影響を受けていることを利用して、音速や減衰係数の変化、及び底面波における波高や周波数分布の変化から材料特性の変化を平均値として示したものである。
　そして、検討の結果、結晶粒物性の変化による超音波信号の変化に着目することにより、微小なミクロ組織であっても、容易に、精度高く診断することができることを見出した。
　即ち、材料中に超音波を入射して、例えば、図５上段に示すような超音波波形を得た場合、得られた超音波波形の第１底面波および第２底面波を周波数変換することにより、図５下段に示す第１底面波および第２底面波の周波数分布が算出され、所定の周波数における振幅Ｐ１（任意単位）、Ｐ２（任意単位）を用いることにより、（式１）に示す減衰係数α（ｎｅｐｅｒ／ｍ）が求められる。なお、（式１）において、ｄは材料厚さ（ｍ）である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　本発明者は、本発明が対象とする材料のように多結晶体であり、その結晶粒径が入射する超音波波長に比べて遙かに小さい（レイリー散乱領域）場合、材料（多結晶体）中に入射した縦波の減衰係数αＬとして、上記した減衰係数αを以下の（式２）のように、結晶粒物性値を変数とした式により表すこともできることに着目した。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　（式２）においては、縦波の減衰係数αＬが結晶粒物性値である密度ρの二乗および縦波の音速νＬの八乗に反比例しているため、結晶粒物性が変化するのであれば、微小なミクロ組織の発生に伴う超音波音速等の物性値の変化が小さくても、縦波の減衰係数αＬが大きな変化として現れることが分かる。また、縦波の減衰係数αＬは結晶粒の体積Ｖに比例しているため、縦波の減衰係数αＬの大きな変化に対応して、結晶粒の体積Ｖも大きな変化として現れることが分かる。即ち、微小なミクロ組織の発生に伴う物性値の小さな変化を、結晶粒の体積の大きな変化として捉えることができる。
　以上の知見に基づき、本発明者は、以下のような手法を用いることにより、材料中のミクロ組織の発生量を容易に定量できることに思い至った。
　即ち、まず、ミクロ組織の発生がない状態の材料中に超音波を入射して材料から反射する底面波から（式１）を用いて周波数毎に減衰係数を算出する。そして、以下に示す方法を用いて別途取得した密度および音速と、上記で算出された減衰係数とを用いて、（式２）に基づいて、ミクロ組織の発生前における結晶粒の体積を算出しておく。このとき、結晶粒の体積は周波数には関係せず、一定値となる。そして、診断対象の材料中に超音波を入射して、上記と同様にして、周波数毎に減衰係数を算出した後、ミクロ組織の発生後における結晶粒の体積を算出する。
　そして、算出されたミクロ組織の発生前における結晶粒の体積とミクロ組織の発生後における結晶粒の体積との差（体積変化量）は、ミクロ組織の発生に伴う体積変化であるため、この値をミクロ組織の発生量と見なすことができ、上記の方法を適用することにより、ミクロ組織の発生量を定量することができる。
　なお、縦波音速は、図４に示すように、超音波波形を用いて、厚さｄの材料に入射された超音波の入射から第１底面波が現れるまでの時間から取得することができる。そして、密度は予め求めておけばよいが、レファレンス材から算出したり、文献値を利用してもよい。また、音響異方性は、レファレンス材から予め算出しておけばよいが、文献値を利用してもよい。また、縦波音速および横波音速は、例えば、ポアソン比、ヤング率、密度を用いた下記の公知の式より算出することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　なお、上記では、同一材料を用いて、ミクロ組織の発生前（初期状態）及び発生後において、超音波を入射して材料から反射する底面波から（式１）を用いて周波数毎に減衰係数を算出しているが、このように同一材料を用いてミクロ組織の発生を定量することに代えて、診断対象の材料と同種材料で構成されたミクロ組織の発生がない状態の材料を別途用意し、これに超音波を入射して同様の測定を行って、得られたデータをミクロ組織が発生していない材料のデータとしてもよい。
　また、上記したミクロ組織が発生していない材料のデータに代えて、時間的経過の中で既にミクロ組織が発生しており、そのミクロ組織の発生量が予め分かっている診断材料に超音波を入射して同様の測定を行って、得られたデータを用いてもよく、この場合には、診断材料におけるミクロ組織の発生量の時間変化を捉えることができる。
　請求項１、請求項２、および請求項３に記載の発明は上記の知見に基づく発明である。
　即ち、請求項１に記載の発明は、
　材料中に生じたミクロ組織を、超音波を用いて非破壊的に診断する材料診断方法であって、
　ミクロ組織により生じた結晶粒の物性変化が超音波散乱に影響を及ぼすことを利用して、結晶粒による超音波散乱の変化を底面波、後方散乱波から捉えることにより、ミクロ組織の変化量を定量することを特徴とする材料診断方法である。
　また、請求項２に記載の発明は、
　材料中に生じたミクロ組織を、超音波を用いて非破壊的に診断する材料診断方法であって、
　ミクロ組織の発生がない状態の材料に超音波を入射して超音波波形を得た後、前記超音波波形を周波数変換することにより作成された第１底面波および第２底面波の周波数分布より周波数毎の減衰係数を算出し、さらに、前記材料の密度および前記超音波の音速を取得し、得られた前記減衰係数、材料の密度および前記超音波の音速から結晶粒の体積を算出する初期結晶粒体積算出工程と、
　診断対象の材料に超音波を入射して超音波波形を得た後、前記初期結晶粒体積算出工程と同様にして、診断対象の結晶粒の体積を算出する診断対象結晶粒体積算出工程と、
　前記初期結晶粒体積算出工程および前記診断対象結晶粒体積算出工程において得られた各体積から結晶粒の体積変化量を求めることにより、ミクロ組織の発生量を定量するミクロ組織発生量定量工程と
を備えていることを特徴とする材料診断方法である。
　また、請求項３に記載の発明は、
　材料中に生じたミクロ組織を、超音波を用いて非破壊的に診断する材料診断方法であって、
　初期状態にある診断対象の材料、診断対象の材料と同種材料であってミクロ組織の発生がない状態の材料、ミクロ組織の発生量が予め分かっている状態の診断対象の材料のいずれかに超音波を入射して超音波波形を得た後、前記超音波波形を周波数変換することにより作成された第１底面波および第２底面波の周波数分布より周波数毎の減衰係数を算出し、さらに、前記材料の密度および前記超音波の音速を取得し、得られた前記減衰係数、材料の密度および前記超音波の音速から結晶粒の体積を算出する第１の結晶粒体積算出工程と、
　前記診断対象の材料に超音波を入射して超音波波形を得た後、前記第１の結晶粒体積算出工程と同様にして、診断対象の結晶粒の体積を算出する第２の結晶粒体積算出工程と、
　前記第１の結晶粒体積算出工程および前記第２の結晶粒体積算出工程において得られた各体積から結晶粒の体積変化量を求めることにより、ミクロ組織の発生量を定量するミクロ組織発生量定量工程と
を備えていることを特徴とする材料診断方法である。
　請求項２および請求項３の発明においては、減衰係数から結晶粒の体積を直接求め、結晶粒の体積の変化からミクロ組織の発生量を定量しているが、予め、ミクロ組織の発生量、即ち、結晶粒の体積変化量を仮定し、その仮定に基づいて（式２）により減衰係数や周波数分布を作成することもできる。そして、このミクロ組織の発生量の仮定を種々変更して、診断材料から得られた周波数分布との照合を繰り返すことにより、より簡便にミクロ組織の発生量を定量することができる。
　なお、この際、音速の変化量は、ミクロ組織が発生した材料からの超音波信号より求めることができるが、過去の知見で得られた値を用いても実用上支障のない定量を行うことができる。
（２）次に、材料中に発生した微小なミクロ組織の深さ分布の定量について説明する。
　上記の方法を適用することにより、ミクロ組織の発生量が定量されるが、析出物やボイドなどのミクロ組織は深さ分布を有しているため、発生量のみならず、深さ分布についても定量する必要がある。
　本発明者は、このミクロ組織の深さ分布を定量するに際して、超音波の後方散乱波に着目した。即ち、底面波は、材料内部の全ての影響を受けた信号であるため、通過して反射してきた材料の平均的な物性値を算出することができる。これに対して、後方散乱波は、弱い信号でありながらもある深さから反射してきた信号であるため、深さ分布に関する情報を有しており、深さ分布を算出することができると考えた。
　超音波の後方散乱波は、以下に示す（式３）により定義されるが、変数に減衰係数αを有している。そして、前記したように、減衰係数の変化は結晶粒物性値の変化が小さくても大きな変化として表れるため、後方散乱波も大きく変化することになり、微小なミクロ組織であってもその深さ分布を定量することが可能となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　具体的には、まず、診断対象の材料中に超音波を入射して取得された超音波波形の後方散乱波領域をある深さ毎の区間で区切り、各区間にて周波数変換を行うことにより各区間に後方散乱波の周波数分布を算出する。
　次に、材料中のミクロ組織の深さ分布を仮定して、同じ区間毎に後方散乱波の周波数分布を（式３）に基づき算出する。
　このとき、後方散乱波の周波数分布は、仮定した深さ分布の各区間における断面積γの立体角Ωによる微分断面積（ｄγ／ｄΩ）Ｌ，πを利用して算出される。ここで、Ｌは縦波、πは反射方向を示している。そして、結晶粒による微分断面積は（式４）により算出される。この（式４）にも、結晶粒物性値が変数として含まれているため、結晶粒物性値の変化により（式３）により算出された後方散乱波がさらに大きく変化する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　次に、この仮定した材料中のミクロ組織の深さ分布に基づいて算出された後方散乱波の周波数分布と、上記で得られた後方散乱波の周波数分布とを照合する。そして、両者が正確に合うまで、仮定を種々変更して照合を繰り返す。
　このように、仮定に基づいて算出された後方散乱波の周波数分布を、診断対象から得られた後方散乱波の周波数分布と合わせることにより、ミクロ組織の深さ分布を容易に定量することができる。
　また、上記のミクロ組織の深さ分布の定量は、仮定した材料中のミクロ組織の深さ分布に基づいて算出された後方散乱波の周波数分布の積分強度面積比と、得られた後方散乱波の周波数分布から算出されたそれぞれの後方散乱波の周波数分布の積分強度面積比とを照合し、両者が正確に合うまで、仮定を種々変更して照合を繰り返すことによっても行うことができる。
　請求項４および請求項５に記載の発明は上記の知見に基づく発明である。
　即ち、請求項４に記載の発明は、
　材料中に生じたミクロ組織を、超音波を用いて非破壊的に診断する材料診断方法であって、
　ミクロ組織の発生量が既知である診断対象の材料中に超音波を入射して取得された超音波波形の後方散乱波領域を、前記材料の深さ方向に所定の幅の区間に区切り、各区間毎に周波数変換を用いて後方散乱波の周波数分布を算出する診断対象周波数分布算出工程と、
　ミクロ組織の深さ分布を仮定して、前記診断対象周波数分布算出工程と同じ区間毎に算出した後方散乱波の周波数分布を照合しながら、ミクロ組織の深さ分布を決定することにより診断対象の材料におけるミクロ組織の深さ分布を定量するミクロ組織の深さ分布定量工程と
を備えていることを特徴とする材料診断方法である。
　また、請求項５に記載の発明は、
　材料中に生じたミクロ組織を、超音波を用いて非破壊的に診断する材料診断方法であって、
　ミクロ組織の発生量が既知である診断対象の材料中に超音波を入射して取得された超音波波形の後方散乱波領域を、前記材料の深さ方向に所定の幅の区間に区切り、各区間毎に周波数変換を用いて後方散乱波の周波数分布の積分強度面積比を算出する診断対象周波数分布の積分強度面積比算出工程と、
　ミクロ組織の深さ分布を仮定して、前記診断対象周波数分布の積分強度面積比算出工程と同じ区間毎に算出した後方散乱波の周波数分布の積分強度面積比を照合しながら、ミクロ組織の深さ分布を決定することにより診断対象の材料におけるミクロ組織の深さ分布を定量するミクロ組織の深さ分布定量工程と
を備えていることを特徴とする材料診断方法である。
（３）次に、材料中に発生した転位組織による微小なミクロ組織の深さ分布の定量について説明する。
　ミクロ組織には、前記したボイドや析出物の他に、転位組織によるミクロ組織もあり、転位組織によるミクロ組織の場合、転位密度の深さ分布を求める必要がある。
　ここで、本発明者は、転位組織は、析出物やボイドと異なり、超音波を散乱せず吸収のみが起こること、そして超音波の吸収により後方散乱波が減少することが分かっており、転位組織による超音波吸収、即ち、減衰α（ω）が以下の（式５）により表すことができることに着目した。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　なお、（式５）において、μは剛性率、ｂはバーガースペクトル、Ｃは転位の張力であり、それぞれ格子定数、密度、剛性率およびポアソン比から下式により求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　また、平均転位長さＬについては測定することが困難であるため、格子定数やあらかじめレファレンスから求めておく。そして、転位の固有振動数ω０は、下式に示すように、平均転位長さＬで決まるが、ＧＨｚオーダーであることが知られている。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　そして、本発明者は、以下のような手法を用いることにより、材料中の転位密度の深さ分布を容易に定量できることに思い至った。
　即ち、まず、予め転位密度および結晶粒径が判明している材料中に超音波を入射して各深さにおいて結晶粒に起因する後方散乱波の周波数分布を算出する。
　そして、材料中の転位密度の深さ分布を仮定する。結晶粒に起因する後方散乱波は、超音波の行程において存在する転位により吸収され減衰する。減衰の程度は（式５）を用いて求めることができる。以上から、各深さに後方散乱波周波数分布を算出する。
　即ち、２つの後方散乱波周波数分布から求められる後方散乱波周波数分布の減少量は、転位による超音波の吸収量と見ることができるため、この仮定に基づいて算出された後方散乱波の周波数分布と、上記で得られた後方散乱波の周波数分布とを照合する。そして、両者が正確に合うまで、仮定を種々変更して照合を繰り返すことにより、材料中の転位深さ分布を定量することができる。
　また、前記と同様に、仮定に基づいて算出された後方散乱波の周波数分布の積分強度面積比と、得られた後方散乱波の周波数分布から算出されたそれぞれの後方散乱波の周波数分布の積分強度面積比とを照合し、両者が正確に合うまで、仮定を種々変更して照合を繰り返すことによっても、材料中の転位深さ分布を定量することができる。
　請求項６および請求項７に記載の発明は上記の知見に基づく発明である。
　即ち、請求項６に記載の発明は、
　材料中に生じたミクロ組織を、超音波を用いて非破壊的に診断する材料診断方法であって、
　転位密度および結晶粒径が既知である診断対象の材料中に超音波を入射して取得された超音波波形の後方散乱波領域を、前記材料の深さ方向に所定の幅の区間に区切り、各区間において周波数変換を用いて後方散乱波の周波数分布を算出する診断対象周波数分布算出工程と、
　ミクロ組織の深さ分布を仮定して、前記診断対象周波数分布データ算出工程と同じ区間毎に周波数分布を算出する照合用周波数分布算出工程と、
　前記診断対象周波数分布作成工程および前記照合用周波数分布算出工程において得られた各周波数分布の減少量から材料中のミクロ組織の深さ分布を決定し、決定されたミクロ組織の深さ分布の仮定により、診断対象の材料におけるミクロ組織の転位深さ分布を定量するミクロ組織の転位深さ分布定量工程と
を備えていることを特徴とする材料診断方法である。
　また、請求項７に記載の発明は、
　材料中に生じたミクロ組織を、超音波を用いて非破壊的に診断する材料診断方法であって、
　転位密度および結晶粒径が既知である診断対象の材料中に超音波を入射して取得された超音波波形の後方散乱波領域を、前記材料の深さ方向に所定の幅の区間に区切り、各区間において周波数変換を用いて後方散乱波の周波数分布の積分強度面積比を算出する診断対象周波数分布の積分強度面積比算出工程と、
　ミクロ組織の深さ分布を仮定して、前記診断対象周波数分布の積分強度面積比のデータ算出工程と同じ区間毎に周波数分布の積分強度面積比を算出する照合用周波数分布の積分強度面積比算出工程と、
　前記診断対象周波数分布の積分強度面積比作成工程および前記照合用周波数分布の積分強度面積比算出工程において得られた各周波数分布の積分強度面積比から材料中のミクロ組織の深さ分布を決定し、決定されたミクロ組織の深さ分布の仮定により、診断対象の材料におけるミクロ組織の転位深さ分布を定量するミクロ組織の転位深さ分布定量工程と
を備えていることを特徴とする材料診断方法である。
（４）次に、材料中に複数種類の微小なミクロ組織が発生している場合について説明する。
　上記した析出物、ボイド、転位組織などのミクロ組織は、個別に発生するとは限られず、複数のミクロ組織が同時に発生する場合がある。
　そこで、本発明者は、発生したミクロ組織についてその種類を判別し、その後、それぞれのミクロ組織について推定、定量することを検討した。
　その結果、前記した超音波の音速、減衰係数、底面波周波数分布および後方散乱波周波数分布のそれぞれを指標とし、診断対象の材料中に超音波を入射して得られた各指標に対して、初期状態（ミクロ組織の発生がない状態）にある診断対象の材料、診断対象の材料と同種材料であってミクロ組織の発生がない状態の材料、ミクロ組織の発生量が予め分かっている状態の診断対象の材料のいずれかに超音波を入射して予め取得しておいた各指標や材料の使用履歴等を考慮して分析を行った場合、ミクロ組織の種類によりこれらの指標が特徴的に現れるため、容易に、析出物、ボイド、転位組織等のミクロ組織を判別することができることが分かった。そして、このような判別は、１つの指標、例えば、転位組織と析出物（炭化物）の２つのミクロ組織の場合には、音速を指標として用いるだけでも、これらのミクロ組織を判別することができることが分かった。
　なお、ここで「材料の使用履歴等を考慮する」とは、使用温度、照射量、使用時間等の使用環境を考慮することを指す。
　請求項８に記載の発明は、上記の知見に基づいてなされたものであり、
　材料中に生じたミクロ組織を、超音波を用いて非破壊的に診断する材料診断方法であって、
　材料中に超音波を入射して得られる超音波の音速、減衰係数、底面波の周波数分布、低周波数側波高、高周波数側波高、後方散乱波の周波数分布および後方散乱波の周波数の積分強度面積比から選択された１個以上の指標を用いて、
　初期状態にある診断対象の材料、診断対象の材料と同種材料であってミクロ組織の発生がない状態の材料、ミクロ組織の発生量が予め分かっている状態の診断対象の材料のいずれかについて予め取得しておいた基準材料データと診断時において得られた診断対象材料データとの間の変化、および前記材料の使用履歴に基づいて、
　発生したミクロ組織の種類を判別することを特徴とする材料診断方法である。
　本請求項の発明により判別されたそれぞれのミクロ組織欠陥については、前記した請求項１～７の各診断方法を適用することにより、発生量や深さ分布を推定、ないし定量することができる。
（５）以上のように、本発明者は、従来のように超音波信号波形の後方散乱波強度の変化だけに着目してミクロ組織の診断を行うのではなく、炭化物等の析出物、ボイド、転位、相変態などのミクロ組織の発生に伴う結晶粒物性値（体積、密度、音速等）の変化も加味して分析を行うことにより、微小なミクロ組織であっても容易に精度高く診断することができることを見出した。
　即ち、請求項９に記載の発明は、
　材料中に生じたミクロ組織を、超音波を用いて非破壊的に診断する材料診断方法であって、
　初期状態にある診断対象の材料、診断対象の材料と同種材料であってミクロ組織の発生がない状態の材料、ミクロ組織の発生量が予め分かっている状態の診断対象の材料のいずれかに超音波を入射して、超音波波形および材料の結晶粒物性値を取得する第１のデータ取得工程と、
　診断対象の材料中に超音波を入射して、超音波波形および材料の結晶粒物性値を取得する第２のデータ取得工程と
を備えており、
　前記第１のデータ取得工程および前記第２のデータ取得工程において得られた結晶粒物性値の変化を加味して、前記超音波波形を評価することにより、材料中に生じたミクロ組織を診断することを特徴とする材料診断方法である。
　また、請求項１０に記載の発明は、
　前記材料中に発生したミクロ組織が、析出物、ボイド、転位および相変態のいずれか１つ以上のミクロ組織であることを特徴とする請求項９に記載の材料診断方法である。
　本発明によれば、材料に対して数十μｍ程度以下の微小なミクロ組織であっても、その種類、発生量、深さ分布などについて、非破壊で充分に精度良く定量、評価して、診断することができる材料診断方法を提供することができる。
超音波による材料診断測定方法を模式的に示す図である。 ボイドが発生した場合の結晶粒の物性値の変化を説明する図である。 材料に超音波を入射したときに観測される超音波信号波の波形の一例を示す図である。 超音波信号波の波形とミクロ組織分布および材料特性の関連性を説明する図である。 底面波の周波数分布に基づいて減衰係数を算出する方法を説明する図である。 １．３％ボイドスエリングした場合の底面波および後方散乱波の周波数分布を示す図である。 炭化物析出により０．６％緻密化した場合の底面波および後方散乱波の周波数分布を示す図である。 転位密度が増加した場合の底面波および後方散乱波の周波数分布を示す図である。 ボイドスエリングの深さ分布を示す図である。 ボイドスエリングの深さ分布がある場合の各深さにおける後方散乱波の周波数分布を示す図である。 ボイドスエリングが一様に分布している場合の各深さにおける後方散乱波の周波数分布の積分強度面積比を示す図である。 本発明の一実施の形態において、被検対象材料を深さ方向に分割する分割方法を示す図である。 ボイドスエリングに深さ分布がある場合の各深さにおける後方散乱波の周波数分布の積分強度面積比を示す図である。 照射材と未照射材の後方散乱波周波数分布の積分強度面積比を比較した結果を示す図である。 照射材の後方散乱波周波数分布の積分強度面積比の実験値を理論計算と比較した結果を示す図である。 ミクロ組織が同時に発生した場合の判別方法を説明する図である。
１．一様分布の場合のミクロ組織発生量の定量評価
　以下は、ステンレス製の六角柱材厚さ５２．２３ｍｍの材料について、ミクロ組織が一様に分布している場合におけるミクロ組織発生量を定量評価する方法に関する。
（１）ミクロ組織の発生がない状態の材料の超音波データの取得
　最初に、ミクロ組織の発生がない状態の材料（未照射アーカイブ材）にピーク周波数１０ＭＨｚの超音波を入射して、超音波波形を取得した。
（２）ミクロ組織が発生した材料の超音波データの取得
　仮定したミクロ組織の発生による結晶粒の物性値変化（ここでは音速の変化を用いた）に着目し、減衰係数の変化量に基づいて周波数分布の計算を行った。以下、ボイド、析出物、転位により発生したミクロ組織のそれぞれの場合について、具体的な計算例を示す。
（ａ）ボイドにより発生したミクロ組織の場合
　ミクロ組織として、スエリング１．３％のボイドスエリングにより発生したミクロ組織を仮定して、（式２）を用いて各周波数毎の減衰係数αＬを求め、底面波の周波数分布を算出した。過去の知見により、スエリング１．３％のボイドスエリングの発生による音速の変化量を０．７％とした。
　計算結果を図６に示す。なお、図６には、材料物性平均値とミクロ組織深さ分布の観点から底面波の周波数分布（ａ）と、深さ３６－５０ｍｍにおける後方散乱波の周波数分布（ｂ）とを記載している。そして、図６において、実線はミクロ組織が発生していない未照射アーカイブ材、破線は１．３％スエリングの材料である。
　図６より、ミクロ組織がない場合のデータ（実線）とミクロ組織がある場合のデータ（破線）とは、明確に区別できていることが分かる。
（ｂ）析出物により発生したミクロ組織の場合
　ミクロ組織として、炭化物析出により０．６％緻密化することにより発生したミクロ組織を仮定して、上記と同じ方法を用いて底面波の周波数分布および後方散乱波の周波数分布を算出した。なお、過去の知見より、炭化物析出による０．６％緻密化による音速の変化量を２％とした。
　計算結果を図７に示す。なお、図７には、上記と同様の観点から底面波の周波数分布（ａ）と、深さ３６－５０ｍｍにおける後方散乱波の周波数分布（ｂ）とを記載している。そして、図７において、実線はミクロ組織が発生していない未照射アーカイブ材、破線は炭化物が析出した材料である。
　図７より、ミクロ組織がない場合のデータ（実線）とミクロ組織がある場合のデータ（破線）とは、明確に区別できていることが分かる。
（ｃ）転位により発生したミクロ組織の場合
　ミクロ組織として、転位密度の増加（１０１５ｍ／ｍ３）により発生したミクロ組織を仮定し、（式３）、（式５）を用いて各ω毎の減衰係数を求め、結晶粒の物性値変化により減衰係数が変化したことに着目しながら、平均転位長さをパラメータとして、底面波と後方散乱波の周波数分布を算出した。
　計算結果を図８に示す。なお、図８には、上記と同様の観点から底面波の周波数分布（ａ）と、深さ２５－３９ｍｍにおける後方散乱波の周波数分布（ｂ）とを記載している。そして、図８において、実線はミクロ組織が発生していない未照射アーカイブ材から得られた周波数分布であり、その他の線は増加した転位密度による平均転位長さを５０ｎｍ（破線）、１００ｎｍ（点線）、１５０ｎｍ（一点鎖線）、２００ｎｍ（二点鎖線）と仮定したときに得られた周波数分布である。
　図８より、ミクロ組織の発生がない場合のデータ（実線）とミクロ組織が発達した場合のデータ（その他の線）とは、明確に区別できており、さらに、平均転位長さの違いによっても明確に区別できていることが分かる。
（３）考察
　以上の各場合における結果より、ミクロ組織の発生による結晶粒の物性値変化に着目し、上記の各式を用いて結晶粒の物性値を反映させることにより、微小なミクロ組織であっても明確に区別することが可能となることが分かる。
　そして、本方法を適用して、それぞれの場合における各仮定を種々変化させて多くの周波数分布を予め作成しておけば、診断対象の材料に超音波を照射して得られた周波数分布と照合することにより、容易にミクロ組織を定量評価することが可能となる。
　なお、上記においては、同一材料を用いてミクロ組織の発生がない状態（初期状態）の材料の経時データを用いてミクロ組織の定量評価を行った。
　しかしながら、同一材料を用いてミクロ組織の定量評価を行なうことに代えて、同種の未照射アーカイブ材を用いて測定したデータを未照射アーカイブ材のデータとして、ミクロ組織の定量評価を行ってもよい。
２．ミクロ組織の深さ分布の定量評価
　以下は、深さ分布をもったボイドについて、その深さ分布について定量評価する方法に関し、（Ａ）後方散乱波周波数分布を用いた定量評価、（Ｂ）後方散乱波周波数分布の積分強度面積比を用い定量評価の順に説明する。
（Ａ）後方散乱波周波数分布を用いた定量評価
（１）ミクロ組織の発生がない状態の材料の超音波データの取得
　最初に、ステンレス製の六角柱材の厚さ５２．２３ｍｍであって、ミクロ組織の発生がない状態の材料（未照射アーカイブ材）に、ピーク周波数１０ＭＨｚの超音波を入射して、超音波波形を取得し、後方散乱波計算領域として区間を１４ｍｍ幅として、深さ１６－３０ｍｍ、および３６－５０ｍｍにおける後方散乱波の周波数分布を算出した。
（２）対象材料
　診断対象の材料として、以下のミクロ組織が発生した２種類の材料を仮定した。
（イ）スエリングが１．３％のボイドが一様に分布して発生している材料
（ロ）両端の幅１６ｍｍにスエリング０．７％のボイド、中央部の幅２０．２３ｍｍにスエリング２．２５％のボイド（総幅５２．２３ｍｍ、平均スエリング１．３％）が発生している材料（図９参照）
（３）後方散乱波の周波数分布の取得
　各診断対象材料について、式（４）を用いて、後方散乱波計算領域として区間を１４ｍｍ幅として、深さ１６－３０ｍｍ、および３６－５０ｍｍにおける後方散乱波の周波数分布を算出した。
　計算結果を図１０に示す。図１０において、（ａ）は深さ１６－３０ｍｍにおける後方散乱波の周波数分布、（ｂ）は深さ３５－５０ｍｍにおける後方散乱波の周波数分布を示しており、実線は未照射アーカイブ材、破線は一様なボイド、一点鎖線は分布のあるボイドから得られた周波数分布である。
　図１０より、（ａ）、（ｂ）いずれにおいても、ミクロ組織の発生がない材料（実線）、一様なボイドが発生している材料（破線）、分布のあるボイドが発生している材料（一点鎖線）のそれぞれが明確に区別できていることが分かる。
　このように、ミクロ組織の発生による結晶粒の物性値変化に着目し、上記の式を適用することにより、深さ分布を有するミクロ組織を明確に区別することが可能となる。
　そして、本方法を適用して、ボイドなどのミクロ組織の仮定を種々変化させて、各区間毎の後方散乱波の周波数分布を予め作成しておけば、診断対象の材料に超音波を照射して得られた各区間毎の周波数分布と照合することにより、容易にボイドなどのミクロ組織の深さ分布の定量評価が可能となる。
　なお、本発明者は、深さ分布をもった転位における深さ分布の定量評価についても、上記と同様にすることにより、定量評価が可能となることを確認している。
（Ｂ）後方散乱波周波数分布の積分強度面積比を用いた定量評価
（１）ボイドが一様に分布して発生している材料
　まず、診断対象の材料として、ボイドが一様に分布して発生している材料を仮定し、後方散乱波周波数分布の積分強度面積比を求めた。
　具体的には、未照射アーカイブ材に、０％、１％、２％、３％、５％のスエリングでボイドが一様に分布して発生している材料を仮定し、各材料について、深さ幅１２ｍｍにおける材料表面からの深さを変化させて後方散乱波周波数分布の積分強度を求めた。例えば、スエリング０％の深さ４２ｍｍにおける計算は、前記未照射アーカイブ材において、周波数６－９ＭＨｚを積分した。
　計算結果を図１１に示す。図１１において横軸は材料表面からの深さ（ｍｍ）である。そして、縦軸は、深さ幅１２ｍｍにおける後方散乱波周波数分布の積分強度を深さ１８ｍｍで規格化した、後方散乱波周波数分布の積分強度面積比である。
　図１１より、ボイドが一様に分布している場合には、スエリングにより後方散乱波周波数分布の積分強度面積比が変化していることが確認できる。
（２）ボイドが分布を持って発生している材料
　次に、診断対象の材料として、図１２に示す（ａ）～（ｃ）領域において、表１に示すスエリングの分布でボイドが発生している４種類の材料を仮定し、各材料につき前記と同様にして、後方散乱波周波数分布の積分強度面積比を求めた。なお、表１に示すように、これらの材料における平均スエリングはいずれも１％であり、平均ボイド量は同じである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000009
 　
　計算結果を図１３に示す。図１３より、材料全体における平均ボイド量が同じであるにもかかわらず、ボイドの分布によって後方散乱波周波数分布の積分強度面積比が異なっていることが確認できる。
（３）照射材から得られた実験値と未照射材との比較
　次に、ミクロ組織の発生がない状態の未照射アーカイブ材と、ミクロ組織の発生がある照射材とにおける後方散乱波周波数分布の積分強度面積比を求め、比較した。結果を図１４に示す。
　図１４より、照射材ではミクロ組織の発生があるため、後方散乱波周波数分布の積分強度面積比が、未照射アーカイブ材から変化していることが分かる。そして、この変化は、図１１に示した一様な分布でのボイドスエリングの変化とは異なり、図１３に示した、（ｂ）領域３％スエリングに近い挙動を示していることが分かる。
　次に、前記照射材について、図１４で得られたミクロ組織変化の深さ分布の定量評価を行なった。具体的には、表２に示すボイドスエリング分布を表面からの深さ毎に割り振って（式１～５）を用いて計算した結果を理論値として示した。なお、照射材の全長は５２．２ｍｍである。結果を図１５に示す。
　図１５に示す通り、理論値と、実際に密度測定結果から得られたボイドスエリング量との間には、よい一致が見られている。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000010
　表２に示したボイドスエリングの深さ分布は、照射材の密度測定結果から求めた深さ分布およびＴＥＭによるボイド観察結果から求めた深さ分布と優れた一致性が見られ、本発明の方法を適用することにより、容易にボイドなどのミクロ組織の深さ分布の定量評価が可能となることが確認できた。
　なお、本発明者は、深さ分布をもった転位組織や析出物における深さ分布の定量評価についても、上記と同様にすることにより、定量評価が可能となることを確認している。
３．ミクロ組織が同時に存在している場合の判別
　以下は、ミクロ組織が同時に存在している場合における個々のミクロ組織を判別する方法に関する。
（１）仮定
　ミクロ組織の発生は、まず転位組織が成長し、次に炭化物が析出し、最後にボイドスエリングが発生すると仮定した。
（２）指標
　指標としては、音速、後方散乱波ピーク周波数、７ＭＨｚ（低周波数側）および１３ＭＨｚ（高周波数側）の波高の４つを指標とした。
（３）超音波データの取得
　ミクロ組織の発生がない状態、および上記した各ミクロ組織が発生している状態の材料中に超音波を入射した場合に得られる周波分布を算出した後、前記各指標を算出し、ミクロ組織の発生がない状態の値を基準とした相対変化を求めた。
　測定結果を図１６に示す。図１６において、○は後方散乱波ピーク周波数の波高、□は７ＭＨｚの波高、■は１３ＭＨｚの波高、△は音速である。
　図１６より、音速の相対変化がそれほど大きくないのに対し、その他の指標の相対変化が大きいことが分かる。そして、ミクロ組織の存在状態によって、各データの配置が異なっていることを明確に区分することができ、ミクロ組織の判別ができていることが分かる。
　このように、ミクロ組織の発生による結晶粒の物性値変化に着目することにより、後方散乱波の周波数分布から得られる指標の相対変化を大きくすることができる。そして、これらの指標の変化に着目することにより、同時に発生したミクロ組織の判別が可能となる。
　以上、本発明を実施の形態に基づいて説明したが、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではない。本発明と同一および均等の範囲内において、上記の実施の形態に対して種々の変更を加えることができる。

Claims (10)

  1. 　材料中に生じたミクロ組織を、超音波を用いて非破壊的に診断する材料診断方法であって、
    　ミクロ組織により生じた結晶粒の物性変化が超音波散乱に影響を及ぼすことを利用して、結晶粒による超音波散乱の変化を底面波、後方散乱波から捉えることにより、ミクロ組織の変化量を定量することを特徴とする材料診断方法。
  2. 　材料中に生じたミクロ組織を、超音波を用いて非破壊的に診断する材料診断方法であって、
    　ミクロ組織の発生がない状態の材料に超音波を入射して超音波波形を得た後、前記超音波波形を周波数変換することにより作成された第１底面波および第２底面波の周波数分布より周波数毎の減衰係数を算出し、さらに、前記材料の密度および前記超音波の音速を取得し、得られた前記減衰係数、材料の密度および前記超音波の音速から結晶粒の体積を算出する初期結晶粒体積算出工程と、
    　診断対象の材料に超音波を入射して超音波波形を得た後、前記初期結晶粒体積算出工程と同様にして、診断対象の結晶粒の体積を算出する診断対象結晶粒体積算出工程と、
    　前記初期結晶粒体積算出工程および前記診断対象結晶粒体積算出工程において得られた各体積から結晶粒の体積変化量を求めることにより、ミクロ組織の発生量を定量するミクロ組織発生量定量工程と
    を備えていることを特徴とする材料診断方法。
  3. 　材料中に生じたミクロ組織を、超音波を用いて非破壊的に診断する材料診断方法であって、
    　初期状態にある診断対象の材料、診断対象の材料と同種材料であってミクロ組織の発生がない状態の材料、ミクロ組織の発生量が予め分かっている状態の診断対象の材料のいずれかに超音波を入射して超音波波形を得た後、前記超音波波形を周波数変換することにより作成された第１底面波および第２底面波の周波数分布より周波数毎の減衰係数を算出し、さらに、前記材料の密度および前記超音波の音速を取得し、得られた前記減衰係数、材料の密度および前記超音波の音速から結晶粒の体積を算出する第１の結晶粒体積算出工程と、
    　前記診断対象の材料に超音波を入射して超音波波形を得た後、前記第１の結晶粒体積算出工程と同様にして、診断対象の結晶粒の体積を算出する第２の結晶粒体積算出工程と、
    　前記第１の結晶粒体積算出工程および前記第２の結晶粒体積算出工程において得られた各体積から結晶粒の体積変化量を求めることにより、ミクロ組織の発生量を定量するミクロ組織発生量定量工程と
    を備えていることを特徴とする材料診断方法。
  4. 　材料中に生じたミクロ組織を、超音波を用いて非破壊的に診断する材料診断方法であって、
    　ミクロ組織の発生量が既知である診断対象の材料中に超音波を入射して取得された超音波波形の後方散乱波領域を、前記材料の深さ方向に所定の幅の区間に区切り、各区間毎に周波数変換を用いて後方散乱波の周波数分布を算出する診断対象周波数分布算出工程と、
    　ミクロ組織の深さ分布を仮定して、前記診断対象周波数分布算出工程と同じ区間毎に算出した後方散乱波の周波数分布を照合しながら、ミクロ組織の深さ分布を決定することにより診断対象の材料におけるミクロ組織の深さ分布を定量するミクロ組織の深さ分布定量工程と
    を備えていることを特徴とする材料診断方法。
  5. 　材料中に生じたミクロ組織を、超音波を用いて非破壊的に診断する材料診断方法であって、
    　ミクロ組織の発生量が既知である診断対象の材料中に超音波を入射して取得された超音波波形の後方散乱波領域を、前記材料の深さ方向に所定の幅の区間に区切り、各区間毎に周波数変換を用いて後方散乱波の周波数分布の積分強度面積比を算出する診断対象周波数分布の積分強度面積比算出工程と、
    　ミクロ組織の深さ分布を仮定して、前記診断対象周波数分布の積分強度面積比算出工程と同じ区間毎に算出した後方散乱波の周波数分布の積分強度面積比を照合しながら、ミクロ組織の深さ分布を決定することにより診断対象の材料におけるミクロ組織の深さ分布を定量するミクロ組織の深さ分布定量工程と
    を備えていることを特徴とする材料診断方法。
  6. 　材料中に生じたミクロ組織を、超音波を用いて非破壊的に診断する材料診断方法であって、
    　転位密度および結晶粒径が既知である診断対象の材料中に超音波を入射して取得された超音波波形の後方散乱波領域を、前記材料の深さ方向に所定の幅の区間に区切り、各区間において周波数変換を用いて後方散乱波の周波数分布を算出する診断対象周波数分布算出工程と、
    　ミクロ組織の深さ分布を仮定して、前記診断対象周波数分布データ算出工程と同じ区間毎に周波数分布を算出する照合用周波数分布算出工程と、
    　前記診断対象周波数分布作成工程および前記照合用周波数分布算出工程において得られた各周波数分布の減少量から材料中のミクロ組織の深さ分布を決定し、決定されたミクロ組織の深さ分布の仮定により、診断対象の材料におけるミクロ組織の転位深さ分布を定量するミクロ組織の転位深さ分布定量工程と
    を備えていることを特徴とする材料診断方法。
  7. 　材料中に生じたミクロ組織を、超音波を用いて非破壊的に診断する材料診断方法であって、
    　転位密度および結晶粒径が既知である診断対象の材料中に超音波を入射して取得された超音波波形の後方散乱波領域を、前記材料の深さ方向に所定の幅の区間に区切り、各区間において周波数変換を用いて後方散乱波の周波数分布の積分強度面積比を算出する診断対象周波数分布の積分強度面積比算出工程と、
    　ミクロ組織の深さ分布を仮定して、前記診断対象周波数分布の積分強度面積比のデータ算出工程と同じ区間毎に周波数分布の積分強度面積比を算出する照合用周波数分布の積分強度面積比算出工程と、
    　前記診断対象周波数分布の積分強度面積比作成工程および前記照合用周波数分布の積分強度面積比算出工程において得られた各周波数分布の積分強度面積比から材料中のミクロ組織の深さ分布を決定し、決定されたミクロ組織の深さ分布の仮定により、診断対象の材料におけるミクロ組織の転位深さ分布を定量するミクロ組織の転位深さ分布定量工程と
    を備えていることを特徴とする材料診断方法。
  8. 　材料中に生じたミクロ組織を、超音波を用いて非破壊的に診断する材料診断方法であって、
    　材料中に超音波を入射して得られる超音波の音速、減衰係数、底面波の周波数分布、低周波数側波高、高周波数側波高、後方散乱波の周波数分布および後方散乱波の周波数の積分強度面積比から選択された１個以上の指標を用いて、
    　初期状態にある診断対象の材料、診断対象の材料と同種材料であってミクロ組織の発生がない状態の材料、ミクロ組織の発生量が予め分かっている状態の診断対象の材料のいずれかについて予め取得しておいた基準材料データと診断時において得られた診断対象材料データとの間の変化、および前記材料の使用履歴に基づいて、
    　発生したミクロ組織の種類を判別することを特徴とする材料診断方法。
  9. 　材料中に生じたミクロ組織を、超音波を用いて非破壊的に診断する材料診断方法であって、
    　初期状態にある診断対象の材料、診断対象の材料と同種材料であってミクロ組織の発生がない状態の材料、ミクロ組織の発生量が予め分かっている状態の診断対象の材料のいずれかに超音波を入射して、超音波波形および材料の結晶粒物性値を取得する第１のデータ取得工程と、
    　診断対象の材料中に超音波を入射して、超音波波形および材料の結晶粒物性値を取得する第２のデータ取得工程と
    を備えており、
    　前記第１のデータ取得工程および前記第２のデータ取得工程において得られた結晶粒物性値の変化を加味して、前記超音波波形を評価することにより、材料中に生じたミクロ組織を診断することを特徴とする材料診断方法。
  10. 　前記材料中に発生したミクロ組織が、析出物、ボイド、転位および相変態のいずれか１つ以上のミクロ組織であることを特徴とする請求項９に記載の材料診断方法。
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