Cavitation Erosion Monitoring by Acoustic Emission

Abstract

Kavitaatioksi on ilmiö, jossa joko paikallaan olevaan tai liikkuvaan nesteeseen muodostuu höyrykuplia staattisen paineen pudotessa. Nämä höyrykuplat romahtavat paineen palautuessa, jolloin ne voivat vahingoittaa läheisiä pintoja. Tämä ilmiö voi aiheuttaa vakavia vaurioita sekä häiriötä virtauskoneissa. Moderneja vesivoimaturbiineja käytetään usein sähköverkon tasapainottamiseen, jolloin niitä saatetaan käyttää suunnitellun optimialueen ulkopuolella. Taloudellinen optimi ei aina ole sama kuin virtauksen suhteen optimaalinen ajotilanne. Kavitaation ja sen aiheuttamien vaurioiden tarkastelu käytön aikana on vaikeaa tai jopa mahdotonta. Akustisen emission (AE) mittaukset mahdollistavat kavitaation havainnoinnin ilman suoraa yhteyttä virtaukseen, mutta näiden mittausten datan tulkitseminen on haastavaa. Tässä väitöskirjassa esitellään tapoja tulkita AE-dataa sekä yksittäisten kavitaatiokuplien romahdusten, että kavitaatioeroosion etenemisen tarkkailun tasoilla. Lisäksi tässä työssä vertaillaan kolmen turbiinimateriaalin eroosionopeuksia. Kahden martensiittisen turbiiniteräksen osalta tarkastellaan syitä eroavien eroosionopeuksien takana. Kaikki kavitaatiokokeet suoritettiin samassa kavitaatiotunnelissa. Ensimmäisenä esitellään menetelmä AE-signaalin verhokäyrän käytöstä AE-signaalin maksimiamplitudien laskentaan. Näistä laskettiin kumulatiiviset jakaumat, joita verrattiin kavitaatiokuoppien halkaisijoiden vastaaviin jakaumiin. Tästä luotiin yhteys AE-signaalin maksimiamplitudien ja kuoppien halkaisijoiden välille. Toinen päätulos oli yhteys kavitaatiopilven romahdustaajuuden sekä eroosion etenemisen välille. Korkeataajuinen AE-signaali demoduloitiin matalan taajuuden romahtamisilmiön havaitsemiseksi. Romahtamistaajuus kasvaa materiaalihäviön kumuloituessa. Tästä pääteltiin, että taajuuden kasvu johtuu virtausgeometrian, muutoksista. Martensiittisten terästen eroosionopeuksien erolle löydettiin syiksi paketti- ja blokkikoot sekä jäännösausteniitin määrä. Tämä väitöskirja esittelee suoraan hyödynnettäviä tuloksia, kuten martensiittisten terästen luokittelu kavitaatiokestävyyden suhteen, sekä menetelmiä, jotka vaativat jatkokehittämistä, mikäli niitä halutaan käyttää virtauskoneiden monitorointiin pelkän laboratoriotestaamisen lisäksi. Tärkein huomio on se, että AE on erittäin lupaava keino kavitaation mittaamiseen. Huomattavin etu AE:lla on siinä, että sen käyttö ei vaadi suoraa yhteyttä, eikä minkäänlaista vuorovaikutusta virtaukseen.

Cavitation is the formation of vapor bubbles either in a static liquid or in a liquid flow due to a drop in static pressure. When these bubbles collapse, as a result of pressure recovery, they may damage adjacent surfaces. These events are major causes of damage and nuisance in hydro machines. Modern hydro turbines are often used to regulate power grids; therefore, they may be operated out of their designed range. The flow-related optimal operation is different from the economic optimal usage. Detecting and characterizing cavitation and assessing damage during operation can be difficult or even impossible. Acoustic emission (AE) measurements provide a way to measure cavitation without access to the flow, but interpreting the data is challenging. This thesis presents insights in the ways of treating the AE data both in characterizing individual pits created by cavitation impacts and in tracking the evolution of cavitation erosion. Additionally, the erosion rates of three turbine materials were compared, and the main reasons behind the differing erosion rates of two martensitic turbine steels were discovered. The same high-speed cavitation tunnel was used in all cavitation experiments. This thesis firstly presents a method for enveloping an AE waveform signal and for counting the peak voltage values. The resulting cumulative distributions were compared to those of cavitation pit diameters, and from this comparison, a connection was proposed between AE peak voltage value and pit diameter. The second result was the connection between cavitation cloud shedding frequency and erosion evolution. The process of demodulating high frequency AE signals effectively promotes the low frequency shedding. The shedding frequency increased with accumulating material loss, and it was concluded that this increase is due to geometry effects, namely surface roughness. In addition to the two proposed methods, it was found that the decisive factors in the differing erosion rates of the martensitic stainless steels are the prior austenite grain size, packet and block sizes and the retained austenite fraction. This thesis provides guidelines directly applicable, such as the martensitic steel classifying, and methods that require further development, if one wishes to utilize them in hydro machine cavitation monitoring instead of laboratory measurements in a cavitation tunnel. The main outcome is that AE is a potential way to monitor cavitation, with the important benefit of not requiring any access to the flow.