一种基于BP神经网络的电厂用金属材料寿命评估方法技术

技术编号:20021050 阅读:28 留言:0更新日期:2019-01-06 02:05
本发明专利技术涉及一种基于BP神经网络的电厂用金属材料寿命评估方法,技术方案是,包括以下步骤:A、确定要进行寿命评估的金属材料试样的材质、累计运行时间(小时),运行温度(℃)、微观组织老化级别;B、收集已经公开的各个电厂对同材质金属材料的寿命评估报告;C、优选数据D、BP神经网络的训练与调试;E、高温持久强度的预测;与现有技术相比,本发明专利技术提高评估效率,缩短测试时间;所收集的数据与寿命评估直接相关;将神经网络用于电厂金属材料的高温持久强度的预测预报,准确性强,并且时间成本大大缩短;大大降低高温持久试验的试验成本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于BP神经网络的电厂用金属材料寿命评估方法
本专利技术涉及一种基于BP神经网络的电厂用金属材料寿命评估方法。
技术介绍
随着火力发电机组参数的逐步升高,电厂用金属材料的等级也逐步提高,高等级新材料在高温度、高压力条件下的使用寿命也是行业关注重点,快捷、准确实现电厂用金属材料的寿命评估直接关系机组的安全稳定运行。常用的寿命评估方法要先进行现场取样,并对试样进行高温持久强度试验,得到试验数据后,再通过等温外推法或者Larson—Miller法外推出10万小时的高温持久强度来判断其寿命,该方法得出的数据精准,外推结果也较为接近,但其试验周期非常长,至少需要1万小时的试验得到的结果才较为准确,时效性差。中国专利技术专利CN105758661A公开了一种锅炉受热面寿命评估系统和方法,该方法需要在生产现场安装检测装置来收集温度,厚度,蠕变等数据,再通过数据处理分析来进行寿命预测,但该方法现场检测的实现难度较大,且收集数据种类不涉及高温持久强度等与寿命评估直接关系数据,导致其最终的寿命预测准确性值得商榷。因此,快捷且准确的实现电厂用金属材料的寿命评估方法是目前火力发电厂急需攻关的课题。
技术实现思路
针对上述情况,为克服现有技术之不足,本专利技术之目的就是提供一种基于BP神经网络的电厂用金属材料寿命评估方法,可以有效解决电厂设备金属材料寿命评估的问题。本专利技术解决的技术方案是:一种基于BP神经网络的电厂用金属材料寿命评估方法,包括以下步骤:A、确定要进行寿命评估的金属材料试样的材质、累计运行时间(小时),运行温度(℃)、微观组织老化级别;a、金属材料材质通过设备档案查询或通过合金分析仪进行成分及牌号的确定;b、通过电厂的sis系统调取该设备的累计运行时间;c、通过现场金属设备上已有的温度测点进行温度测量,获取其运行温度,即高温持久试验的试验温度;d、通过金相显微镜观察试样的微观组织,并依据DL/T884-2004《火电厂金相检验与评定技术导则》中对微观组织老化评级要求,确定微观组织老化级别;B、收集已经公开的各个电厂对同材质金属材料的寿命评估报告,同时在中国知网检索同材质寿命评估的文献,并对报告或文献中以下两类数据进行采集并建立原始数据库,第一类数据包括同材质金属试样在各种电厂中的累计运行时间或微观组织老化级别、运行温度;第二类数据为对同材质金属试样高温持久试验的每组数据进行采集,具体为:试验温度、试样的断裂时间、试样断裂时其载荷大小;具体采集方法为:对于第一类数据,在寿命评估报告中或寿命评估的文献中均会以文字形式提及,对这些数据进行采集,录入EXCEL中;对于第二类数据,在寿命评估报告中或寿命评估的文献中多以图表形式列出,使用扫描仪或照相机清晰的将该图表以照片形式进行捕捉并储存,再将扫描后的图片或照片放入Getdata软件中,通过重新标定坐标,精准的捕获每一个图中的点对应的相关数值,录入EXCEL中;针对要进行寿命评估的金属材料,通过EXCEL,建立该金属材料对应的原始数据库;原始数据库中的数据为累计运行时间或微观组织老化级别、试验温度、试样断裂时间、试样断裂时载荷大小;C、优选数据对原始数据库进行的删减,具体方法如下:优选步骤A采集到的累计运行时间与原始数据库中试样累计运行时间差值在1万小时以内的相关数据;优选步骤A采集到的运行温度与原始数据库中试样试验温度差值50℃以内的相关数据;优选步骤A采集到的微观组织老化级别与原始数据库中微观组织老化级别差值在1级以内的相关数据,数据以excel形式存储,得到优选数据库,D、BP神经网络的训练与调试采用matlab软件进行BP神经网络的计算,将优选数据库导入;采用三层BP神经网络,其输入层为累计运行时间、试验温度、试样断裂时间;隐含层神经元节点数,通过试凑法进行确定;期望输出层为试样断裂载荷,最后对预测得到断裂载荷值与实际值进行比较并计算误差,通过调整阀值和隐含层数量,直至误差最小,最终确定该BP神经网络;E、高温持久强度的预测将要进行寿命评估的金属材料的累计运行时间或微观组织老化级别,运行温度和断裂时间10万小时填入神经网络输入层,进行高温持久强度的预测,得到高温持久强度,即对金属材料寿命进行评估。所述高温持久强度为材料在某一温度下受恒定载荷作用时,在规定的持续时间内不引起断裂的最大应力。在高温金属材料寿命评估中,通常计算10万小时某一温度的高温持久强度至,得出10万小时的高温持久强度结果满足设计书中许用应力的要求即可判断该金属材料的寿命仍然使用寿命可达10万小时,不满足则使用寿命不能达到10万;当然若数据充足亦可计算20万小时的高温持久强度等,来判断使用寿命能否达到20万小时等。与现有技术相比,本专利技术方法具有以下有益的技术效果:(1)提高评估效率,缩短测试时间;(2)所收集的数据与寿命评估直接相关;(3)将神经网络用于电厂金属材料的高温持久强度的预测预报,准确性强,并且时间成本大大缩短。(4)大大降低高温持久试验的试验成本。附图说明图1为本专利技术最优网络训练结果与实际值的对比图。具体实施方式以下结合实施例对本专利技术的具体实施方式作进一步详细说明。本专利技术基于BP神经网络的电厂用金属材料寿命评估方法,包括以下步骤:A、确定要进行寿命评估的金属材料试样的材质、累计运行时间(小时),运行温度(℃)、微观组织老化级别;a、金属材料材质通过设备档案查询或通过合金分析仪进行成分及牌号的确定;b、通过电厂的sis系统调取该设备的累计运行时间;c、通过现场金属设备上已有的温度测点进行温度测量,获取其运行温度,即高温持久试验的试验温度;所述的温度测点有两种,分别为:金属设备内介质的温度测点或金属设备的壁温测点,当温度测点为金属设备的壁温测点时,测得的当温度作为运行温度,当测点为金属设备内介质的温度测点时,通过Ansys有限元模拟软件,计算得到该设备的金属壁温;作为运行温度。d、通过金相显微镜观察试样的微观组织,并依据DL/T884-2004《火电厂金相检验与评定技术导则》中对微观组织老化评级要求,确定微观组织老化级别;B、通过联系各个电厂收集已经公开的各个电厂对同材质金属材料的寿命评估报告,同时在中国知网检索同材质寿命评估的文献并下载,并对报告或文献中以下两类数据进行采集并建立原始数据库,第一类数据包括同材质金属试样在各种电厂中的累计运行时间或微观组织老化级别、运行温度;第二类数据为对同材质金属试样高温持久试验的每组数据进行采集,具体为:试验温度、试样的断裂时间、试样断裂时其载荷大小;具体采集方法为:对于第一类数据,在寿命评估报告中或寿命评估的文献中均会以文字形式提及,对这些数据进行采集,录入EXCEL中;对于第二类数据,在寿命评估报告中或寿命评估的文献中多以图表形式列出,使用扫描仪或照相机清晰的将该图表以照片形式进行捕捉并储存,再将扫描后的图片或照片放入Getdata软件中,通过重新标定坐标,精准的捕获每一个图中的点对应的相关数值,录入EXCEL中;针对要进行寿命评估的金属材料,通过EXCEL,建立该金属材料对应的原始数据库,名称为“牌号+数据库”,如12Cr1MoVG数据库、G102数据库等;原始数据库中的数据为累计运行时间或微观组织老化级别、试验温度、试样断裂时间、试样断裂时载荷大本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于BP神经网络的电厂用金属材料寿命评估方法,其特征在于,包括以下步骤:A、确定要进行寿命评估的金属材料试样的材质、累计运行时间,运行温度、微观组织老化级别;a、金属材料材质通过设备档案查询或通过合金分析仪进行成分及牌号的确定;b、通过电厂的sis系统调取该设备的累计运行时间;c、通过现场金属设备上已有的温度测点进行温度测量,获取其运行温度,即高温持久试验的试验温度;d、通过金相显微镜观察试样的微观组织,并依据DL/T 884‑2004《火电厂金相检验与评定技术导则》中对微观组织老化评级要求,确定微观组织老化级别;B、收集已经公开的各个电厂对同材质金属材料的寿命评估报告,同时在中国知网检索同材质寿命评估的文献,并对报告或文献中以下两类数据进行采集并建立原始数据库,第一类数据包括同材质金属试样在各种电厂中的累计运行时间或微观组织老化级别、运行温度;第二类数据为对同材质金属试样高温持久试验的每组数据进行采集,具体为:试验温度、试样的断裂时间、试样断裂时其载荷大小;具体采集方法为:对于第一类数据,在寿命评估报告中或寿命评估的文献中均会以文字形式提及,对这些数据进行采集,录入EXCEL中;对于第二类数据,在寿命评估报告中或寿命评估的文献中多以图表形式列出,使用扫描仪或照相机清晰的将该图表以照片形式进行捕捉并储存,再将扫描后的图片或照片放入Getdata软件中,通过重新标定坐标,精准的捕获每一个图中的点对应的相关数值,录入EXCEL中;针对要进行寿命评估的金属材料,通过EXCEL,建立该金属材料对应的原始数据库,原始数据库中的数据为累计运行时间或微观组织老化级别、试验温度、试样断裂时间、试样断裂时载荷大小;C、优选数据对原始数据库进行的删减,具体方法如下:优选步骤A采集到的累计运行时间与原始数据库中试样累计运行时间差值在1万小时以内的相关数据;优选步骤A采集到的运行温度与原始数据库中试样试验温度差值50℃以内的相关数据;优选步骤A采集到的微观组织老化级别与原始数据库中微观组织老化级别差值在1级以内的相关数据,数据以excel形式存储,得到优选数据库;D、BP神经网络的训练与调试采用matlab软件进行BP神经网络的计算,将优选数据库导入;采用三层BP神经网络,其输入层为累计运行时间、试验温度、试样断裂时间;隐含层神经元节点数,通过试凑法进行确定;期望输出层为试样断裂载荷,最后对预测得到断裂载荷值与实际值进行比较并计算误差,通过调整阀值和隐含层数量,直至误差最小,最终确定该BP神经网络;E、高温持久强度的预测将要进行寿命评估的金属材料的累计运行时间或微观组织老化级别,运行温度和断裂时间10万小时填入神经网络输入层,进行高温持久强度的预测,得到高温持久强度,即对金属材料寿命进行评估。...

【技术特征摘要】
1.一种基于BP神经网络的电厂用金属材料寿命评估方法,其特征在于,包括以下步骤:A、确定要进行寿命评估的金属材料试样的材质、累计运行时间,运行温度、微观组织老化级别;a、金属材料材质通过设备档案查询或通过合金分析仪进行成分及牌号的确定;b、通过电厂的sis系统调取该设备的累计运行时间;c、通过现场金属设备上已有的温度测点进行温度测量,获取其运行温度,即高温持久试验的试验温度;d、通过金相显微镜观察试样的微观组织,并依据DL/T884-2004《火电厂金相检验与评定技术导则》中对微观组织老化评级要求,确定微观组织老化级别;B、收集已经公开的各个电厂对同材质金属材料的寿命评估报告,同时在中国知网检索同材质寿命评估的文献,并对报告或文献中以下两类数据进行采集并建立原始数据库,第一类数据包括同材质金属试样在各种电厂中的累计运行时间或微观组织老化级别、运行温度;第二类数据为对同材质金属试样高温持久试验的每组数据进行采集,具体为:试验温度、试样的断裂时间、试样断裂时其载荷大小;具体采集方法为:对于第一类数据,在寿命评估报告中或寿命评估的文献中均会以文字形式提及,对这些数据进行采集,录入EXCEL中;对于第二类数据,在寿命评估报告中或寿命评估的文献中多以图表形式列出,使用扫描仪或照相机清晰的将该图表以照片形式进行捕捉并储存,再将扫描后的图片或照片放入Getdata软件中,通过重新标定坐标,精准的捕获每一个图中的点对应的相关数值,录入EXCEL中;针对要进行寿命评估的金属材料,通过EXCEL,建立该金属材料对应的原始...

【专利技术属性】
技术研发人员:乔梁刘文生宋利句光宇江野
申请(专利权)人:中国大唐集团科学技术研究院有限公司华中分公司
类型:发明
国别省市:河南,41

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