ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого» (СПбПУ), Санкт-Петербург, Россия:
А. А. Казаков, докт. техн. наук, профессор, эл. почта: kazakov@thixomet.ru
А. И. Житенев, инженер, эл. почта: zhitenev@thixomet.ru
М. А. Салыпова, инженер

Рассмотрены практические примеры использования методов статистики экстремальных значений, реализованной в стандарте ASTM E2283, для оценки неметаллических включений (НВ) в сталях ответственного назначения. Предложена оригинальная методика интерпретации результатов измерений, полученных по стандарту ASTM E2283, позволяющая расширить границы его применимости относительно экзогенных включений. Показано, что методику ASTM E2283 можно использовать не только для прогнозирования максимально возможных эндогенных НВ, но и для выявления случайных одиночных экзогенных включений среди всех обнаруженных НВ, а также для прогнозирования размеров максимально возможных экзогенных включений, если последние имеют системный источник проникновения в расплав и могут быть описаны соответствующим распределением Гумбеля. Показано, что современный уровень внепечной обработки позволяет получать стали ответственного назначения с низкой загрязненностью эндогенными НВ, однако грубые нарушения технологии разливки способны привести к загрязнению готового металла недопустимо крупными экзогенными включениями.

1. Murakami Y. Metal Fatigue: Effects of Small Defects and Nonmetallic Inclusions. — Tokyo, Yokendo Ltd., 1993. — 384 p.
2. Дурынин В. А., Солнцев Ю. П. Исследование и совершенствование технологии производства с целью повышения ресурса стальных изделий из крупных поковок ответственного назначения. — СПб. : Химиздат, 2006. — 272 с.
3. Казаков А. А., Житенев А. И., Салынова М. А. Оценка крупных одиночных неметаллических включений в стали с помощью статистики экстремальных значений // Черные металлы. 2018. № 11. С. 70–74.
4. Gumbel E. J. Statistics of extremes. — New York : Columbia University Press, 1958. — 375 p.
5. Murakami Y. Inclusion Rating by Statistics of Extreme Values and its Application to Fatigue Strength Prediction and Quality Control of Materials // Journal of Research of the National Institute of Standards and Technology. 1994. Vol. 99. No. 4. P. 345–351.
6. ASTM E2283-08 (2014). Standard Practice for Extreme Value Analysis of Nonmetallic Inclusions in Steel and Other Microstructural Features. 2008. — 11 p.
7. Lipiński T., Wach A., Detyna E. Influence of large non-metallic inclusions on bending fatigue strength hardened and tempered steels // Advances in material science. 2015. Vol. 15, No. 3(45). P. 33–40.
8. Губенко С. И., Парусов В. В., Деревянченко И. В. Неметаллические включения в стали. — Донецк : Арт-Пресс, 2005. — 536 c.
9. ASTM E1245-03. Standard Practice for Determining the Inclusion or Second-Phase Constituent Content of Metals by Automatic Image Analysis. 2003. — 8 p.
10. AAR Specification M-107/M-208. Standard for Wheels, Wrought Carbon Steel. 2017.
11. Казаков А. А., Житенев А. И., Колпишон Э. Ю., Салынова М. А. Количественная оценка неметаллических включений для поковок из сверхкрупных слитков // Черные металлы. 2018. № 12. С. 50–56.
12. Kanbe Y., Karasev A., Todoroki H., Jonsson P. G. Application of Extreme value analysis for two and three dimensional determinations of the largest inclusion in metal samples // ISIJ Int. 2011. Vol. 51. Iss. 4. P. 593–602.
13. Kanbe Y., Karasev A., Todoroki H., Jonsson P. G. Analysis of Largest Sulfide Inclusions in Low Carbon Steel by Using Statistics of Extreme Values // Steel research Interntaional. 2011. Vol. 82, Iss. 4. P. 313–322.
14. Beretta S., Murakami Y. Largest-Extreme-Value Distribution Analysis of Multiple Inclusion Types in Determining Steel Cleanliness // Metallurgical and Material Transactions B. 2001. Vol. 32, Iss. 3. P. 517–523.
15. Schmiedt A. B., Dickert H. H., Bleck W, Kamps U. Multivariance extreme value analysis and its relevance in a metallographical application // Journal of Applied Statistics. 2013. Vol. 41. P. 582–595. DOI: 10.1080/02664763.2013.845872
16. Beretta S., Anderson C. W. Extreme value statistics in metal fatigue // Societa Italiana di statistica: Atti della XLI Riunione Scientifica. 2002. P. 251–260.
17. Ekengren J., Bergstrom J. Extreme value distributions of inclusions in six steels // Extremes. 2011. No. 15. P. 257–265.
18. Zhang J. M., Zhang J. F., Yang Z. G., Li G. Y., Yao G., Li S. X., Hui W. J., Weng Y. Q. Estimation of maximum inclusions size and fatigue strength in high-strenght ADF1 steel // Materials Science and Engineering. 2005. Vol. 394, No. 1-2. P. 126–131.
19. Трушникова А. С. Использование методов математической статистики для прогноза содержания крупных неметаллических включений в стали / Сб. тр. V Российской конф. молодых науч. сотрудников. Перспективные материалы. Спец. вып., 2008. С. 244–246.
20. Kazakov A. A., Zhitenev A., Ryaboshuk S. Interpretation and Classification of Non-metallic Inclusions // Materials Performance and Characterization. 2016. Vol. 5, Iss. 5. P. 535–543.
21. Kazakov A. A., Zhitenev A. I. Assessment and interpretation of nonmetallic inclusions in steel // CIS Iron and steel review. 2018. Vol. 16. P. 33–38.
22. Thomas B. G. Mathematical Modeling of the Continuous Slab Casting Mold: A State of the Art // Review in 74^th Steelmaking Conference Proceedings. 1991. Vol. 74. P. 69–82.
23. Титова Т. И., Бочаров С. А., Ратушев Д. В., Малыхина О. Ю., Афанасьева Л. Т., Ефимов С. В. Исследование неметаллических включений в металле заготовок корпуса реактора из стали 15Х2НМФА(А) в зависимости от технологии производства крупных слитков // Сб. тр. X Междунар. науч.-техн. конф. «Обеспечение безопасности АЭС с ВВЭР». (Подольск, 16–19 мая 2017).