spacer.png, 0 kB
Volg Cursor via Twitter Volg Cursor via Facebook Cursor RSS feed
spacer.png, 0 kB

spacer.png, 0 kB


“Het duurde even voordat het proces goed op gang kwam”
Cursor in PDF formaatCursor als PDF
Special Cursor 50 jaarSpecial Cursor 50 jaar
PrintE-mail Tweet dit artikel Deel dit artikel op Facebook
Beter de levensduur van een gasturbine voorspellen
29 april 2009 - Gasturbines - bijvoorbeeld in motoren van straaljagers of in energiecentrales - zijn fenomenale krachtpatsers die een hoge belasting aankunnen. Maar ergens tijdens de rit leggen ze toch het loodje. Wanneer dat precies gebeurt, valt nooit exact te voorspellen, daarom adviseren producenten altijd een veel kortere draaitijd dan de turbines in feite aankunnen. Promovendus Tiedo Tinga ontwikkelde een model waarmee de levensduur van turbinebladen beter valt te voorspellen. Hierdoor is het mogelijk om de effectieve draaitijd aanzienlijk en veilig te verlengen.
Promovendus Tiedo Tinga. Foto Peter J. de Vries, Multimedia NLDA

De veiligheidsnorm van de kortere draaitijd voor gasturbines moet worden aangehouden door gebruikers zoals energieproducenten of de Nederlandse luchtmacht. Defensie wil immers tot iedere prijs voorkomen dat haar straaljagers door motorpech uit de lucht vallen.

Tinga is universitair hoofddocent van de Nederlandse Defensie Academie (NLDA). Voor zijn overstap naar de NLDA werkte hij tot 2007 bij het Nationaal Lucht- en Ruimtevaartlaboratorium (NLR). Hij deed daar al veel opdrachten voor de luchtmacht. Onder meer ondersteunend onderzoek voor het onderhoud van defensiematerieel. “Ik heb veel gerekend aan de motor van de F-16.” Niet verwonderlijk dus dat zijn proefschrift gaat over het modelleren van het gedrag van de materialen die in gasturbines worden gebruikt. Of meer specifiek; de turbine rotorbladen die zijn gemaakt van éénkristallijne nikkel superlegeringen. Het gaat om oersterk materiaal dat een temperatuur van 1600 graden Celsius kan weerstaan. Een eigenschap die wordt toegeschreven aan de speciale microstructuur van de legeringen.

Om tot deze kern ter grootte van slechts enkele nanometers door te dringen, koos Tinga voor een multiscale-model; ofwel onderzoek op macro-, meso-, en microniveau. “Multiscale wordt wel meer toegepast, het is alleen nog niet vaak gebruikt voor dit type materialen”, zegt Tinga. “Macro-onderzoek is vergelijkbaar met het engineeringniveau waarbij je turbinebladen van een motor modelleert. De reële wereld, zeg maar. Vervolgens gaan we twee niveaus dieper om het materiaalgedrag te beschrijven: het meso-niveau, waarbij je de vorm van de microstructuur van de superlegering beschrijft. Of het van die vierkante blokjes zijn in de uitgangssituatie of die langgerekte platen in gebruikte en gedegradeerde toestand (zie illustraties, red.). Vervolgens ga je op microscopisch niveau voor elk van de twee fasen die in het materiaal zitten -de blokjes en wat er tussen zit- beschrijven welke processen de vervorming veroorzaken. Dan praat je over het niveau van kristalroosters en nanometers.”

Tinga wilde het effect van die degradatie op het gedrag van het materiaal modelleren. Samen met zijn promotor -prof.dr.ir. Marc Geers van de vakgroep Mechanics of Materials van de TU/e-faculteit Werktuigbouwkunde- probeerde hij eerst het gedrag van het niet-gedegradeerde materiaal te voorspellen. Toen dat model ontwikkeld was, kon hij kijken hoe het materiaal verandert tijdens gebruik en welk effect die verandering had. Vervolgens ontwikkelde Tinga een rekenmodel dat in de praktijk bruikbaar was. “Dat is gelukt door een aantal aannames en versimpelingen aan te brengen. Een compromis tussen een goede beschrijving en haalbare rekentijden. In tegenstelling tot andere modellen, die vaak zo rekenintensief zijn dat je ze voor een klein bepaald stukje materiaal kunt toepassen, lukt het nu voor een heel turbineblad.”

Tinga heeft zelf geen experimenteel werk gedaan, maar deed via het NLR mee aan een Europees onderzoeksprogramma waar proeven van andere universiteiten en een producent van gasturbines beschikbaar waren. “Wij hebben daar ons modelleerwerk ingebracht en mochten op onze beurt de testresultaten gebruiken. Zo konden we enerzijds de verschillende parameters bepalen voor het model en anderzijds zien of het rekenmodel ook voorspelt wat in het experiment gebeurt.”

Als een materiaal vervormt door belasting, gaan op microscopisch niveau kristalvlakken over elkaar heen schuiven. Het gaat om bewegingen van zogeheten dislocaties, dat zijn fouten in het kristalrooster. Die dislocaties zouden in een perfect materiaal lekker heen en weer kunnen bewegen. In de realiteit bevat echt materiaal vaak onzuiverheden die obstakels vormen voor de dislocaties, waardoor ze niet gemakkelijk kunnen bewegen. De drempelwaarde die aangeeft hoe moeilijk het is om een bepaald obstakel te passeren, wordt Orowanspanning genoemd. Deze spanning is omgekeerd evenredig met de afstand tussen twee van die obstakels. Dus hoe dichter ze bij elkaar liggen, hoe lastiger het is voor een dislocatie om erlangs te komen. “Dat is de reden waarom éénkristallijne nikkel superlegeringen zo ontzettend sterk zijn, want al die blokjes, die obstakels, liggen heel dicht bij elkaar en zijn dus heel lastig te passeren. Dat mechanisme hebben wij in ons rekenmodel gestopt om het effect van de vorm van de microstructuur door te laten werken in de eigenschappen van het materiaal. Het legt de koppeling tussen de geometrie van de microstructuur en de eigenschappen van het materiaal”, zegt Tinga.


Links: Een nikkel superlegering voor gebruik.
Rechts: Dezelfde legering na gebruik in gedegradeerde toestand.

Belastbaarheid
Met het model van Tinga zal de belastbaarheid niet toenemen, verwacht hij. “Met 1600 graden Celsius kom je al dicht bij het smeltpunt in de buurt. Dus die temperatuur zal niet omhoog kunnen, dan zul je andere trucs moeten gaan uithalen zoals koeling of verschillende coatings. Waar mijn model aan bijdraagt, is dat je beter kunt voorspellen wanneer de bladen aan het einde van hun leven zijn. Doordat je beter begrijpt hoe ze zich gedragen, kun je het effect van degradatie in rekening brengen en daarmee beter en nauwkeuriger voorspellen wanneer je de turbinebladen moet vervangen voordat ze stuk gaan. Dat levert een winst op in termen van veiligheid en geld op.”/.