Файл: Центральный институт научнотехнической информации и техникоэкономических исследований по химическому и нефтяному машиностроению.pdf
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 24.10.2023
Просмотров: 74
Скачиваний: 2
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии доверительную вероятность рекомендуется выбирать из ряда 0,8; 0,9; 0,95;
0,99; предельная относительная ошибка δ оценки соответствующего показателя, представляющая собой меру точности оценки показателя где А - оценка показателя; А
н
-- нижняя граница одностороннего доверительного интервала; А
в
- верхняя граница одностороннего доверительного интервала; предельную относительную ошибку рекомендуется выбирать из ряда
0,05; 0,1; 0,15; 0,2;
υ - предполагаемый коэффициент вариации (рекомендации по выбору υ приведены ниже).
Минимальное число наблюдений (количество образцов для испытаний или число точек на поверхности при измерении глубины проникновения коррозии) определяют по табл. 5.
Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии если средняя глубина проникновения коррозии превышает средний размер зерна металла, т. е. превышает 20 мкм. Такой глубине соответствуют потери массы около 16 мг/см² (для сталей и хромоникелевых сплавов).
Эта рекомендация следует из приведенных ниже результатов исследования поверхностного разрушения металлов методом статистического моделирования на ЭВМ. При меньших величинах коррозионных потерь закон распределения может отличаться от нормального. Так как при нормальном распределении коэффициент вариации показателя не должен превышать 0,3 - 0,4 , то выполнение указанного условия может служить ориентировочным критерием соответствия опытных данных нормальному закону. Чем больше продолжительность испытаний и площадь поверхности образцов, а следовательно, и величина коррозионных потерь, тем ближе распределение экспериментальных данных к нормальному закону (в силу центральной предельной теоремы) и меньше величина коэффициента вариации весовых потерь образцов. Таким образом, повышения точности при коррозионных испытаниях можно достичь не только увеличением числа образцов, но и путем увеличения продолжительности испытаний либо увеличением площади поверхности образцов.
При измерениях локальной глубины проникновения коррозии распределение результатов измерений подчиняется закону Вейбулла [22], при этом величина коэффициента вариации часто превышает 0,4. Поэтому для планирования испытаний величина коэффициента вариации должна выбираться в зависимости от ожидаемого вида и интенсивности коррозии, а также вида контролируемого показателя: при квазиравномерной коррозии - до 0,2; при неравномерной сплошной коррозии - 0,3 - 0,5; при локальной коррозии - выше 0,5.
После проведения испытаний следует вычислить по формулам (2) и (3) статистические оценки измеренных показателей и коэффициент вариации υ = S/x.
В случае если полученный коэффициент вариации окажется больше
Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии
Исследование микрогеометрии поверхностей
Одним из основных методов исследования микрогеометрии поверхностей в металлообработке и машиностроении является профилографирование поверхностей. В последние годы этот метод стали применять и в коррозионных исследованиях. Например, с использованием этого метода в работе [20] построены эмпирические функции плотности распределения глубин коррозии углеродистой стали после испытаний в слабой кислоте. В работе [21 исследована шероховатость углеродистых сталей (10кп, 45, А12) после травления в сернокислых средах. Профилограммы поверхности снимали на профилографе- профилометре «Калибр-201» (вертикальное увеличение - 1000, горизонтальное -
80). Затем профилограммы задавали точечно с шагом дискретизации 1 мм и обрабатывали на ЭВМ. В результате обработки получали гистограммы распределения глубин коррозии поверхности, ряды оценок автокорреляционной функции глубин - коррелограммы и оценок спектральной плотности - спектрограммы (рис. 1). Анализ коррелограммы и спектрограммы показал, что наиболее вероятной моделью микрорельефа является композиционная модель, включающая периодическую компоненту и налагающуюся на нее случайную компоненту. Причем авторы работы [21] связывают периодическую составляющую с периодом, соответствующим среднему диаметру зерна металла, поскольку в поликристаллических металлах, особенно технической чистоты, границы зерен представляют своего рода фазовый раздел, который энергетически неравноценен
Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии элементам объема внутри кристаллитов, что приводит к различию в химической стойкости. Кроме того, в металлах технической чистоты в зоне границ зерен существует повышенная концентрация различных примесей. Поэтому границы зерен, имеющие повышенные значения свободной энергии, растворяются с большей скоростью, что приводит к появлению в рельефе поверхности металла периодической компоненты. Поскольку в работе [21] не было проведено аппроксимации эмпирического распределения глубин проникновения коррозии каким-либо теоретическим распределением, то в настоящем обзоре была проведена проверка согласия приведенных опытных данных с распределениями - нормальным, логарифмически-нормальным и Вейбулла. Наилучшее согласие оказалось соответствующим распределению Вейбулла, что подтверждает результаты работы [22].
Применение распределения экстремальных значений
Задача оценки надежности оборудования при возникновении на его поверхности распределенных дефектов (коррозионных повреждений) сводится к оценке вероятности появления дефекта предельно допустимой величины или определенной доли (%) дефектов на поверхности металла. Поскольку сплошное обследование всей поверхности оборудования площадью в десятки и сотни квадратных метров не представляется возможным, прибегают к выборочным измерениям глубины проникновения коррозии и последующей аппроксимации распределения некоторым теоретическим законом. В работе [22] показано, что распределение глубин коррозионных повреждений при отсутствии дополнительных воздействующих факторов должно подчиняться распределению
Вейбулла.
В некоторых публикациях распределение повреждений описывают нормальным или логарифмически-нормальным законом. Однако чаще исследователи описывают распределение глубин проникновения коррозии
Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии
В работе [23] предлагается использование данного распределения для оценки надежности оборудования следующим образом. На нескольких случайно выбранных участках оборудования площадью F
0
(со средним числом дефектов n≥10²) измерить максимальные величины дефектов х ni
; затем определить xˉ
n и по формулам (10) найти параметры распределения.
Далее по формуле (9) определяют вероятность отсутствия на произвольном участке F
0
, дефектов размером более х. Вероятность отсутствия таких дефектов на всей поверхности оборудования площадью F
При необходимости определения максимального вероятного размера дефекта х задают допустимую вероятность (риск) наличия такого дефекта . х)и вычисляют х по формулам (9) и (10) в обратном порядке.
В заключение в работе [23] отмечается, что индивидуальная оценка надежности оборудования путем сплошного контроля дефектов и повреждений, возникших на его поверхностях, очень трудоемка, а иногда и невозможна из-за недоступности отдельных участков оборудования, причем 100%-ный контроль не гарантирует выявления всех дефектов, Так, в работе [24] говорится, что доля случайности при применении даже наилучших современных методов дефектоскопии все еще велика и надежность обнаружения даже больших коварных трещин составляет лишь около 80% при высокой вероятности необнаружения этих же трещин во время второй проверки.
Для эффективного выборочного контроля необходимо применение статистических методов, основанных на использовании информации о законах распределения дефектов по поверхности (или объему) оборудования. Такой подход обеспечивает оценку надежности оборудования с требуемой достоверностью. Необходимое (и достаточное) число измерений дефектов, распределенных по поверхности оборудования при контроле можно резко (на
Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии в качестве меры цензурировання - сроки инспекции (ремонта), при которой заменяют или ремонтируют участки сооружения с замеченными повреждениями, размеры которых превышают допустимую величину. В частности, анализировали данные обследования нефтепроводов после десяти лет эксплуатации, полученные с помощью перемещаемого внутри труб прибора для измерения толщины стенки по утечке магнитного потока. На основе результатов измерений и разработанной модели прогнозировали надежность нефтепроводов на 20 лет и более, оптимизируя периодичность обследований - ремонтов по минимуму вероятности сквозного разрушения стенки трубопровода.
Моделирование процессов
коррозионного разрушения металлов
и применение ЭВМ
Коррозия представляет собой сложный процесс, состоящий из нескольких параллельных электродных реакций, и задача количественного описания кинетики таких процессов настолько сложна, что чисто электрохимическими методами ее невозможно решить [1].
Математическое описание кинетики коррозионных потерь во многих случаях позволяет с достаточной для практики точностью прогнозировать срок службы металлов в заданных условиях. Ряд кинетических моделей коррозионного разрушения металлов рассмотрен в работе [12] . Ниже рассмотрены некоторые новые работы в данной области.
В работе [27], посвященной кинетике образования питтингов на нержавеющих сталях, изложен статистический подход к оценке скорости генерации питтингов.
Проведены экспериментальные исследования, включавшие испытания в каждом режиме 36 образцов, что позволило получить достаточно статистических данных, а также теоретическое обоснование функции распределения питтингов с использованием закона Вейбулла
Показано что при кратковременных
Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии исследователями острые проблемы в определении точности и воспроизводимости, что приписывалось недостаткам экспериментов, Лишь в последнее десятилетие при исследованиях питтинговой коррозии был использован так называемый стохастический принцип, согласно которому инициирование питтингообразования - явление, которое имеет случайный характер. Это не означает, что «потенциал питтингообразования» нельзя определить, а означает, что на практике можно измерить лишь потенциалы, при которых вероятность питтингообразования достаточно высока, и они будут определены с тем большей точностью, чем выше заданная вероятность. Это случайное поведение относится одновременно к пространственному (влияние площади поверхности образца) и временному распределению.
В работе [40] рассматривают два типа применяющихся коррозионных испытаний: стандартные и моделирующие производственные условия испытания.
Приводится сравнение преимуществ и недостатков данных типов испытаний.
Стандартные испытания не связаны с заводскими условиями, относительно дешевы, воспроизводимы, позволяют одновременное испытание многих образцов, быстро получать результаты, не требуют квалифицированного надзора или интерпретации, но в некоторых случаях плохо воспроизводят условия эксплуатации и приводят к ошибочным выводам.
Моделирующие производственные условия испытания более дороги, длительны, плохо воспроизводимы (одновременно проводят только один цикл испытаний), требуют более высокой квалификации исследователей, но позволяют получать достоверные результаты. В заключение в работе [40] рекомендуется конструкторам при выборе технического решения базироваться не только на результатах стандартных испытаний, но и на основе специальных, моделирующих все коррозионные условия при функционировании оборудования испытаний.
Отмечается, что быстрые результаты можно получать, применяя электрохимические датчики для непрерывного слежения за скоростью коррозии.
Моделированию процессов равномерной углекислотной коррозии посвящена
Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии концентрации цинка по глубине диффузионной зоны и на поверхности сплава. В работе [44] проведено экспериментальное моделирование и моделирование на
ЭВМ коррозии и пассивации бинарных титановых сплавов с никелем, кобальтом, молибденом и вольфрамом методом коррозионных короткозамкнутых пар.
Результаты исследований хорошо объясняют механизм влияния легирующих элементов на коррозионное и электрохимическое поведение сплавов титана и позволяют определить оптимальную поверхностную концентрацию катодных компонентов, необходимую для пассивации титана. В заключении работы авторы делают вывод, что экспериментальное и математическое моделирование на гальванических элементах позволяет в первом приближении оценить поверхностное содержание легирующего компонента, необходимое для пассивацни сплава, а также дает важную информацию для понимания поведения сплавов, их разработки и использования в агрессивных средах.
В расчетах надежности сложных систем часто применяют метод статистического моделирования (метод Монте-Карло). В последние годы этот метод был применен также для исследования статистических характеристик поверхностного разрушения металлов [12]. Статистическая модель развития поверхностного коррозионного разрушения основана на хорошо известных в металловедении фактах о структуре строения металлов, распределении размеров их зерен
(кристаллитов) и всякого рода включений, отличии скоростей коррозии различных фаз. Проведенные на ЭВМ многочисленные испытания при различных комбинациях параметров разработанной модели позволили установить важную закономерность изменения коэффициента вариации υ глубин проникновения коррозии от продолжительности испытаний t
, (12) где υ
h
- коэффициент вариации глубины коррозии, соответствующей средней глубине h; h(t) - средняя глубина коррозии в момент времени t.