Inconel 617材料的性能Inconel 617合金是什么材料

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目前，煤电约占我国发电总量的 77%，2020 年预计也不会低于 70%。实施煤炭清洁发电，达到节能减排的目标是我国乃至全球一项艰巨的任务。按照技术成熟程度和经济性比较看，采用带烟气净化装置的超超临界发电机组是满足电力工业对大容量绿色煤电设备的最佳选择。对于正在开发的 700℃超超临界技术(A-USC)，其净效率可达53%，每度电的 CO2排放量比现在世界的平均水平低 42g/(kWh)，具有广阔的应用前景[1-2]。对于此类机组，其发电装备布局与传统超超临界机组(USC) 差别并不大，关键是高温部件材料的研发、制备。

Inconel 617合金之前被用作核电工业高温气冷反应堆(HTGR)中的换热器管材料，现美国、欧   洲、日本等均把该合金及其改进型合金作为 A-USC 机组过/再热器、管道和集箱、汽轮机汽缸和转子的主要侯选材料。与传统的电站用钢相比，A-USC 电站用材料因为添加了大量的合金元素，其显微组织较复杂，长时蠕变、运行造成的组织老化可能会导致持久强度的错误估计。Knezevic 与 Gariboldi 等人在对 Inconel 617 组织的研究中曾指出，在对该合金进行寿命分析时可能不应使用较高温度下的持久数据，因为其显微组织发生了明显变化[3-4]。因此，对于持久数据的评估不能只是一种简单的计算，需要充分考虑到材料所使用的环境与组织的变化。
Inconel617 金相组织结构：

Inconel617合金为面心立方晶格结构，具有很好的晶相稳定性。通过固溶硬化具有了高温强度，合金没有时效硬化。

Inconel617工艺性能与要求：

1、Inconel617合金合适的热加工温度为1200-950℃，冷却方式可以是水淬或其他快速冷却方式，材料须在加热炉达到最高炉温时入炉。

2、Inconel617合金的晶粒度平均尺寸与锻件的变形程度、终锻温度密切相关。

3、Inconel617合金焊缝附近的氧化物要比不锈钢的更难以去除。机械或化学方法都可以采用，用机械方法时，要避免产生金属污染和高的表面变形。

4、在硝酸和氢氟酸的混合酸中酸洗之前，也要用砂纸去除氧化物或进行盐浴预处理。

5、Inconel617合金很适合于焊接，包括钨电极电弧焊(GTAW/TIG)、手工电弧焊(GMAW/MIG)、脉冲弧焊和保护气体弧焊。

Inconel617合金在热腐蚀领域中如硫化环境，尤其是高达1100℃循环的氧化和碳化环境中具有极好的耐腐蚀能力。这些耐腐蚀性加上出色的机械性能，使这种合金特别适用于高温领域。在高达1100℃高温下具有很好的瞬时和长期机械性能。应用于工业和汽轮机部件、空气加热器、马弗罐和辐射馆、高温热交换器、阀和弹簧、高温气体冷却核反应堆，如核反应堆高温部件-氦/氦介质热交换器、化工设备、石化工业中的螺旋管和管道等。

  数据来源
文中所用数据来源于美国特殊金属公司(Special Metals)公开的 617 合金资料，其中与持久(Special Metals)公开的 617 合金资料，其中与持久性能有关的数据包括以下两部分[5]： 性能有关的数据包括以下两部分[5]：1）595~1095℃温度区间内的实验应力与蠕变断裂时间(具体见图 1)。其中，应力与断裂时间的范围分别为 1~75ksi (6~520MPa)与 15~46500h，试样分棒材与板材 2 种。

2）595~1095℃温度区间内的蠕变速率，范围为 0.00005%~0.1%，试样分棒材、板材、冷拔管与挤压管 4 种。 挤压管 4 种。

本文中用到的主要是 1）与断裂时间及应力有关的部分；此外，考虑到数据的一致性只选择了棒状试样断裂后获得的持久实验点(板状试样的数量远小于棒状试样，在文中暂不作处理)。

数据筛选与 LMP 建模

时间–温度参数法形成于 20 世纪 50 年代，该方法综合考虑了温度和应力与断裂时间之间的关系，通过把时间、温度表示成一个可以相互补偿的参数，并与应力相关联[6]。其中，Larson-Miller 法是目前国、内外应用最为广泛的方法[7]：
式中：T 为持久实验温度，K；tr为蠕变断裂时间，h；C 为与材料有关的常数。在已知 C 值的前提下，可用 P 参数评估材料的持久性能。从式(1)可以看出，温度 T 对 P 参数值的大小影响很明显，该方法主要运用的是持久实验加速法中的温度加速法。

根据图 1 中的实验温度，将数据点分为以下  

3 类：1）595~1095℃；2）595~980℃；3）595~   

870℃。然后，对每个温度区间内的数据分别利用LMP 法建模，其中，C 值的选取没有使用通常的20，而是通过最小二乘法计算得出：获得使 P 参数与应力之间进行拟合时具有最优相关系数的 C[8]。图 2 为利用上述 3 类数据得到的 LMP 主曲线。从图 2 中可以看出，随着数据筛选原则的不同，LMP 参数中的 C 值不断变化；但整体上 3 条主曲线与实验点拟合程度均较好，相关系数 R2均高于 98%。