JP2011143450A - Method for predicting breakout of continuous casting - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、連続鋳造の際に発生するブレークアウトを事前に予知する方法に関する。 The present invention relates to a method for predicting in advance a breakout that occurs during continuous casting.
ブレークアウトとは、連続鋳造の際に、鋳片の凝固シェルが何らかの原因で破れ、その内部から溶鋼が漏れ出す現象をいう。
ブレークアウトが発生した場合、連続鋳造設備の鋳型やロール、更には鋳片の冷却用水スプレー装置に溶鋼が漏れ出し、これら装置の損傷に直結するため、ブレークアウトの発生を防止することが重要であった。また、ブレークアウトに至らないまでも、凝固シェルの亀裂から溶鋼が染み出す現象、いわゆるブリード疵が発生する場合もあり、このブリード疵もブレークアウトに直結するため、その発生防止が重要であった。なお、以下の記載においては、ブリード疵の発生も含めて、ブレークアウトと称する。
Breakout refers to a phenomenon in which a solidified shell of a slab is broken for some reason and molten steel leaks from the inside during continuous casting.
When a breakout occurs, it is important to prevent the breakout from occurring because molten steel leaks into the molds and rolls of the continuous casting equipment, as well as to the water spray equipment for cooling the slab, resulting in damage to these equipment. there were. In addition, even before breakout, the phenomenon of molten steel seeping out from cracks in the solidified shell, so-called bleed defects, may occur. . In the following description, the term “breakout” includes the occurrence of bleed defects.
上記したブレークアウトの発生防止には種々の対策があるが、特に、ブレークアウトの発生を予知すること（前駆現象段階で検知すること）が重要である。ブレークアウトの発生を高精度に予知できれば、その前駆現象段階で、鋳造速度の低下等の操業条件の変更を実施することができ、これにより、ブレークアウトの発生を未然に防止することが可能となるからである。
そこで、従来は、ブレークアウトの予知方法として、以下に示す種々の方法が開示されていた。
There are various countermeasures for preventing the occurrence of the breakout described above, but it is particularly important to predict the occurrence of the breakout (detection at the precursor phenomenon stage). If the occurrence of breakout can be predicted with high accuracy, it is possible to change the operating conditions such as a reduction in casting speed at the precursor stage, thereby preventing the occurrence of breakout in advance. Because it becomes.
Therefore, conventionally, various methods shown below have been disclosed as methods for predicting breakout.
例えば、特許文献１には、連続鋳造用鋳型の温度を測定し、単位時間あたりの温度変化量（ΔＴ／Δｔ）を算出して、その変化量がしきい値を超えた場合に、ブレークアウトが発生すると予知する方法が記載されている。また、過去のしきい値を複数回分用いて標準偏差を算出し、しきい値を更新することも記載されている。更には、０．５〜１秒の所定ピッチで取り込まれる温度データを用いて、上記した温度変化量を算出し、ブレークアウトの予知処理に用いることも記載されている。
For example, in
特許文献２にも、温度変化量（ΔＴ／Δｔ）を用いてブレークアウトを予知することが記載されている。具体的には、温度変化量がしきい値以上である場合、かつ連続鋳造用鋳型の引き抜き方向の上方部と下方部の所定位置でそれぞれ温度を測定し、２箇所の温度差がしきい値以上である場合に、ブレークアウトが発生すると予知している。更に、測温周期を数百ｍ秒〜数秒とし、その周期で取り込まれる温度データを用いて、温度変化量を算出している。
特許文献３には、連続鋳造用鋳型の温度測定結果の時系列温度データをパターン化し、測定した温度パターンと、過去に得られたブレークアウトの有無が既知である温度パターンとを比較して、ブレークアウトの有無を判定することが記載されている。また、ブレークアウトが発生する温度パターンは、学習機能を有する情報処理を適用して随時更新することが記載されている。更に、３秒ごとに求められる温度検出値の微分情報を、上記した判定に用いることも記載されている。
In
しかしながら、前記従来の方法には、未だ解決すべき以下のような問題があった。
特許文献１の方法は、本発明者らの知見によると、測定した温度データのばらつきを小さくし、ブレークアウトの誤検知を防止することには一定の効果があるが、ブレークアウトの未検知を招くため、その検知精度が不足している。なお、誤検知（過検知ともいう）とは、ブレークアウトが実際には発生しないのに、ブレークアウトが発生すると予知することをいい、未検知とは、ブレークアウトが実際には発生したのに、ブレークアウトの発生を予知できないことをいう（以下、同様）。
However, the conventional method still has the following problems to be solved.
According to the knowledge of the present inventors, the method of
また、特許文献２の方法も、温度変化量（ΔＴ／Δｔ）がしきい値以上である場合をブレークアウトが発生すると判断しており、特許文献１と同様、ブレークアウトの検知精度が不足している。
なお、本発明者らの知見では、測温周期が０．２秒未満の場合、測定温度の変動が大きくなる連続鋳造においては誤検知が多発する。また、０．２秒〜数秒の場合は、ブレークアウトの誤検知を防止するには一定の効果があるが、ブレークアウトの未検知が発生し、その検知精度が不足する。
In the method of
According to the knowledge of the present inventors, when the temperature measurement period is less than 0.2 seconds, erroneous detection frequently occurs in continuous casting in which the variation of the measurement temperature becomes large. In the case of 0.2 second to several seconds, there is a certain effect to prevent erroneous detection of breakout, but breakout is not detected and its detection accuracy is insufficient.
そして、特許文献３の方法は、温度検出値の微分情報の時系列温度データのパターンを用いていることから、温度変化量（ΔＴ／Δｔ）がしきい値を超えるか否かでブレークアウトを予知する特許文献１、２とは異なる。しかし、その予知材料として、温度変化量を用いる点では、特許文献１、２と同じである。
なお、本発明者らの知見では、特許文献３も特許文献１、２と同様に、温度変化量を用いており、その温度変化量の算出は３秒ごとであるため、ブレークアウトの誤検知は少ないが、ブレークアウトの未検知を招くため、その検知精度に改善の余地がある。
And since the method of
In addition, in the knowledge of the present inventors,
本発明はかかる事情に鑑みてなされたもので、ブレークアウトの発生を予知するに際し、誤検知の抑制と未検知の抑制の双方を両立して、ブレークアウトの検知精度を向上でき、更には連続鋳造設備の被害や鋳片の生産性の低下の防止を図ることが可能な連続鋳造のブレークアウト予知方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, and when predicting the occurrence of a breakout, it is possible to improve both the detection accuracy of breakout and the detection accuracy of breakout, while suppressing both false detection and non-detection. It is an object of the present invention to provide a continuous casting breakout prediction method capable of preventing damage to casting equipment and reduction in slab productivity.
前記目的に沿う本発明に係る連続鋳造のブレークアウト予知方法は、連続鋳造用鋳型に埋設した温度検出端により、該連続鋳造用鋳型の温度を予め設定した測温周期ｔｍで測定し、該測温結果から得られる前記連続鋳造用鋳型の時系列の温度推移を用いてブレークアウトを予知する方法において、
前記時系列の温度推移を、前記温度検出端の測温結果から、０．２秒以上５秒以下の範囲内のサンプリング周期ｔｓごとに抽出される複数の時系列サンプリング群の温度推移で構成し、しかも該各時系列サンプリング群を、前記サンプリング周期ｔｓ内で前記測温周期ｔｍの整数倍ごとにずらす。
The breakout prediction method for continuous casting according to the present invention in accordance with the above object is to measure the temperature of the continuous casting mold at a preset temperature measuring period tm using a temperature detection end embedded in the continuous casting mold. In a method for predicting a breakout using a time-series temperature transition of the continuous casting mold obtained from the temperature result,
The time-series temperature transition is composed of temperature transitions of a plurality of time-series sampling groups extracted for each sampling period ts within a range of 0.2 second to 5 seconds from the temperature measurement result of the temperature detection end. In addition, the time series sampling groups are shifted every integer multiple of the temperature measurement period tm within the sampling period ts.
本発明に係る連続鋳造のブレークアウト予知方法において、前記各時系列サンプリング群の温度推移を用いて、前記ブレークアウトの発生を予知する温度上昇が発生したか否かの予備判定をそれぞれ行い、前記温度上昇が発生したと判定された前記予備判定の数が、予め規定した数以上であることを条件として、前記ブレークアウトが発生すると最終判定するのがよい。 In the continuous casting breakout prediction method according to the present invention, using the temperature transition of each of the time series sampling groups, a preliminary determination is made as to whether or not a temperature rise has occurred to predict the occurrence of the breakout, It is preferable that the final determination is made when the breakout occurs, on condition that the number of the preliminary determinations determined as the occurrence of the temperature increase is equal to or more than a predetermined number.
本発明に係る連続鋳造のブレークアウト予知方法において、前記サンプリング周期ｔｓは、以下の関係を満足するように決定することができる。
１≦１００×（６０／Ｖｃ）／ｔｓ≦１０
ここで、Ｖｃ：鋳造速度（６００ｍｍ／分以上３０００ｍｍ／分以下）、ｔｓ：サンプリング周期（秒）である。
In the breakout prediction method for continuous casting according to the present invention, the sampling period ts can be determined so as to satisfy the following relationship.
1 ≦ 100 × (60 / Vc) / ts ≦ 10
Here, Vc: casting speed (600 mm / min or more and 3000 mm / min or less), ts: sampling period (second).
本発明に係る連続鋳造のブレークアウト予知方法は、ブレークアウトの予知に用いる時系列の温度推移を、０．２秒以上５秒以下のサンプリング周期ｔｓごとに抽出される複数の時系列サンプリング群の温度推移で構成し、各時系列サンプリング群を測温周期ｔｍの整数倍ごとにずらすので、ブレークアウトの判定を、温度検出端により測定される温度推移の大半が重なる複数の時系列サンプリング群で行うことができる。
これにより、ブレークアウトの判定周期を短周期で実施できると共に、ブレークアウトの誤検知と未検知を抑制、更には防止して、ブレークアウトの検知精度を向上できる。
The breakout prediction method for continuous casting according to the present invention includes a time series temperature transition used for prediction of breakout of a plurality of time series sampling groups extracted every sampling period ts of 0.2 seconds or more and 5 seconds or less. It consists of temperature transitions, and each time series sampling group is shifted every integer multiple of the temperature measurement period tm, so the breakout judgment is made with multiple time series sampling groups where most of the temperature transitions measured by the temperature detection end overlap. It can be carried out.
As a result, the breakout determination cycle can be implemented in a short cycle, and erroneous detection and non-detection of breakout can be suppressed and further prevented, thereby improving breakout detection accuracy.
特に、各時系列サンプリング群の温度推移で、ブレークアウト発生を予知する温度上昇が発生したか否かの予備判定をそれぞれ行い、これに基づいて、ブレークアウト発生の最終判定を行う場合、ブレークアウトの誤検知と未検知の発生回数を、従来よりも低減（例えば、１／５以下程度）できる。
これにより、ブレークアウトの誤検知による鋳片の生産性の低下を防止でき、また未検知によるブレークアウト発生に伴う設備被害の防止が図れ、その復旧のための休止時間による鋳片の生産性の低下も防止できる。
In particular, if the temperature transition of each time-series sampling group performs a preliminary determination as to whether or not a temperature rise that predicts the occurrence of a breakout has occurred, and based on this, a final determination of the occurrence of a breakout is made. The number of occurrences of false detection and non-detection can be reduced (for example, about 1/5 or less).
As a result, it is possible to prevent slab productivity from being degraded due to false detection of breakout, and to prevent damage to equipment due to breakout occurrence due to non-detection, and to reduce slab productivity due to downtime for recovery. Decline can be prevented.
また、サンプリング周期ｔｓが、鋳造速度を考慮した関係式を満足するように決定する場合、ブレークアウトの誤検知と未検知の検知精度を、更に高めることができる。 Further, when the sampling period ts is determined so as to satisfy the relational expression in consideration of the casting speed, it is possible to further improve the detection accuracy of the breakout detection error and the non-detection.
続いて、添付した図面を参照しつつ、本発明を具体化した実施の形態につき説明し、本発明の理解に供する。
図１、図２に示すように、本発明の一実施の形態に係る連続鋳造のブレークアウト予知方法は、連続鋳造用鋳型（以下、単に鋳型ともいう）１０に埋設した温度検出端１１により、鋳型１０の温度を予め設定した測温周期ｔｍで測定し、測温結果から得られる鋳型１０の時系列の温度推移を用いる方法であり、時系列の温度推移を、複数の時系列サンプリング群の温度推移で構成する方法である。以下、詳しく説明する。
Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings for understanding of the present invention.
As shown in FIGS. 1 and 2, a continuous casting breakout prediction method according to an embodiment of the present invention is performed by a
まず、溶鋼を、タンディッシュ（図示しない）から溶鋼供給ノズルを介して鋳型１０内へ注入する。この鋳型１０は、熱伝導率の高い銅製（銅又は銅合金）であり、常に水冷されているため、溶鋼は急冷されて凝固を開始する。
凝固を開始した鋳片１２は、図１に示すように、鋳片支持ロール１３により鋳型１０の下部から連続的に引出されると共に、鋳造方向に沿って設けられた冷却用水スプレー装置（図示しない）により、更に冷却されて、完全に凝固する。
上記した連続鋳造を行うに際しては、ブレークアウト発生の予知判定を行うため、鋳型１０内に設けられた複数の温度検出端１１により、鋳型１０の溶鋼接触面（鋳型内面）側の温度を測定している。なお、温度検出端１１には、熱電対を使用できるが、これに限定されるものではなく、例えば、光ファイバーグレーティングセンサー等も使用できる。
First, molten steel is injected into the
As shown in FIG. 1, the
When performing the above-described continuous casting, the temperature on the molten steel contact surface (mold inner surface) side of the
温度検出端１１により検出された温度は、ブレークアウト判定システム１４へ逐次送られる。この温度は、予め設定した測温周期ｔｍで測定されており、この測温結果、即ち温度データが、ブレークアウト判定システム１４へ入力され、図２に示す測温周期ｔｍで温度推移が得られる。なお、温度データは、一定の測温周期ｔｍで測定された結果であるが、測温周期ｔｍが、例えば、±５％、更には±１％の範囲内で増減してもよい。
また、ブレークアウト判定システム１４では、上記した温度推移を構成する温度データを用いて、ブレークアウト発生の予知判定を行う時系列の温度推移を、図２に示すように、複数（ここでは、３個）の時系列サンプリング群１〜３の温度推移により構成する。なお、複数の時系列サンプリング群は、複数の温度検出端１１について、それぞれ求めることが好ましいが、１つの温度検出端１１についてのみ、求めてもよい。
The temperature detected by the
In addition, the
各時系列サンプリング群の温度推移は、上記した測温周期ｔｍで測定した温度データを、測温周期ｔｍよりも長く、０．２秒以上５秒以下の範囲内のサンプリング周期ｔｓごとに抽出した時系列サンプリング群の温度データで構成される。なお、サンプリング周期ｔｓごとに抽出する温度データには、温度検出端１１で検出されブレークアウト判定システム１４へ入力された全ての温度データを使用できるが、その温度データの一部を、部分的に使用することもできる。
これにより、各時系列サンプリング群１〜３は、図２に示すように、時系列サンプリング群１を基準として、時系列サンプリング群２が測温周期ｔｍの１倍、また、時系列サンプリング群３が測温周期ｔｍの２倍、サンプリング周期ｔｓ内で、それぞれずれることになる。なお、測温周期ｔｍの３倍ずらしたものは、時系列サンプリング群１に含まれる（元に戻る）。
As for the temperature transition of each time series sampling group, the temperature data measured at the temperature measurement cycle tm is extracted for each sampling cycle ts within the range of 0.2 second to 5 seconds longer than the temperature measurement cycle tm. Consists of time-series sampling group temperature data. In addition, although all the temperature data detected by the
Thereby, as shown in FIG. 2, each of the time
ここで、上記した温度の測定時刻を示すデータの抽出時期を関係式で示すと、以下のようになる。
測温周期ｔｍ（秒）で計測した温度の測定時刻を示すデータ｛Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、・・・｝を、ｎ個の時系列サンプリング群の温度推移を構成する温度の測定時刻を示すデータ、即ち｛Ｘ１（１）、Ｘ１（２）、Ｘ１（３）、・・・｝、｛Ｘ２（１）、Ｘ２（２）、Ｘ２（３）、・・・｝、・・・、｛Ｘｎ（１）、Ｘｎ（２）、Ｘｎ（３）、・・・｝に、わける。なお、上記したデータＰは、測温時刻を示すデータであり、測定温度ではない。
このとき、ｎ個の時系列サンプリング群の温度推移のうち、ｉ番目の時系列サンプリング群の温度推移を構成する温度の測定時刻を示すデータＸｉ（ｊ）は、次の式で表される。
Ｘｉ（ｊ）＝Ｐｎ×ｊ＋ｉ−ｎ
ただし、ｊ＝１、２、・・・
また、各時系列サンプリング群における抽出間隔は、次の式で表される。
Ｘｉ（ｊ＋１）−Ｘｉ（ｊ）＝Ｐｎ×ｊ＋ｉ−Ｐｎ×ｊ＋ｉ−ｎ＝ｎ×ｔｍ
Here, when the extraction time of the data indicating the temperature measurement time described above is represented by a relational expression, it is as follows.
The data {P 1 , P 2 , P 3 ,...} Indicating the temperature measurement time measured at the temperature measurement cycle tm (seconds) is used as the temperature measurement time constituting the temperature transition of the n time-series sampling groups. , That is, {X 1 (1) , X 1 (2) , X 1 (3) ,...}, {X 2 (1) , X 2 (2) , X 2 (3) ,. ..., { Xn (1) , Xn (2) , Xn (3) ,. Note that the data P described above is data indicating the temperature measurement time, not the measured temperature.
At this time, among the temperature transitions of the n time-series sampling groups, data X i (j) indicating the measurement time of the temperature constituting the temperature transition of the i-th time-series sampling group is represented by the following equation. .
X i (j) = P n × j + i−n
However, j = 1, 2,...
The extraction interval in each time series sampling group is expressed by the following equation.
X i (j + 1) -X i (j) = P n × j + i -P n × j + i-n = n × tm
続いて、ブレークアウト発生の判定（予知）を行う時系列の温度推移を、複数の時系列サンプリング群の温度推移で構成した場合の効果について、図３〜図５を参照しながら説明する。なお、図３〜図５には、鋳型の温度推移を太線で示している。
ここで、図３は、測温周期ｔｍ（＝サンプル周期ｔｓ）を３秒とした１つの時系列の温度推移で、ブレークアウト発生の判定を行った結果（従来例１）であり、図４は、測温周期ｔｍ（＝サンプル周期ｔｓ）を１秒とした１つの時系列の温度推移で、ブレークアウト発生の判定を行った結果（従来例２）である。一方、図５（Ａ）〜（Ｃ）は、時系列の温度推移を構成する時系列サンプリング群の温度推移１〜３で、ブレークアウト発生の予備判定を行った結果（実施例１）である。
また、ブレークアウト発生の判定は、ブレークアウトの発生を予知する温度上昇が発生したか否か、即ち温度変化率がしきい値を超えるか否かで行った。なお、ブレークアウトの発生を予知する温度上昇とは、温度上昇のみが発生する場合に限られず、温度が一旦降下した後に上昇した場合や、温度が上昇した後に降下した場合も含まれる。
Next, the effect when the time-series temperature transition for determining (predicting) occurrence of breakout is constituted by the temperature transition of a plurality of time-series sampling groups will be described with reference to FIGS. 3 to 5, the temperature transition of the mold is indicated by a thick line.
Here, FIG. 3 shows a result of determination of occurrence of breakout in one time-series temperature transition with a temperature measurement period tm (= sample period ts) of 3 seconds (conventional example 1). These are the results (conventional example 2) which determined breakout generation | occurrence | production by one time series temperature transition which made temperature measurement period tm (= sample period ts) into 1 second. On the other hand, FIGS. 5A to 5C are results (Example 1) of preliminary determination of occurrence of breakout in the
The determination of the occurrence of breakout was made based on whether or not a temperature rise that predicted the occurrence of breakout occurred, that is, whether or not the temperature change rate exceeded a threshold value. Note that the temperature increase for predicting the occurrence of breakout is not limited to a case where only a temperature increase occurs, but includes a case where the temperature rises after once dropping or a case where the temperature drops after rising.
図３に示すように、従来例１の場合、時間領域Ｒ１〜Ｒ３のうち、実際にブレークアウト（ＢＯ）が発生した時間領域Ｒ１において、ブレークアウトの発生を予知できず、未検知となった。
次に、この未検知を防止するため、図４に示す従来例２のように、測温周期ｔｍを１秒に短縮した。その結果、時間領域Ｒ１においては、ブレークアウト発生を検知できたが、実際にはブレークアウトが発生していない時間領域Ｒ２において、ブレークアウトの発生を予知し、誤検知した。
以上のことから、測温周期ｔｍを短縮すると、ブレークアウトの未検知を抑制することはできるが、誤検知を招く場合があることがわかった。
As shown in FIG. 3, in the case of the conventional example 1, in the time domain R1 where the breakout (BO) actually occurred among the time domains R1 to R3, the occurrence of the breakout could not be predicted and the detection was not detected. .
Next, in order to prevent this non-detection, the temperature measurement cycle tm was shortened to 1 second as in Conventional Example 2 shown in FIG. As a result, the occurrence of a breakout could be detected in the time domain R1, but the occurrence of a breakout was predicted and erroneously detected in the time domain R2 where no breakout actually occurred.
From the above, it has been found that if the temperature measurement cycle tm is shortened, undetected breakout can be suppressed, but erroneous detection may be caused.
そこで、図５（Ａ）〜（Ｃ）に示す実施例１のように、時系列の温度推移を、測温周期ｔｍを１秒とした温度データから、３秒のサンプリング周期ｔｓごとに抽出される３つの時系列サンプリング群の温度推移で構成して、ブレークアウト発生の判定を行った。
なお、図５（Ｂ）、（Ｃ）の各時系列サンプリング群は、図５（Ａ）の時系列サンプリング群を、それぞれサンプリング周期ｔｓ内で、しかも測温周期ｔｍの１倍（即ち１秒）、２倍（即ち２秒）ずらしたものである。ここで、サンプリング周期ｔｓは３秒であるため、測温周期ｔｍの３倍ずらしたものは、図５（Ａ）の時系列サンプリング群に含まれる（元に戻る）。
Therefore, as in Example 1 shown in FIGS. 5A to 5C, the time-series temperature transition is extracted from the temperature data with the temperature measurement period tm being 1 second every sampling period ts of 3 seconds. The breakout occurrence was determined by the temperature transition of three time series sampling groups.
Each of the time series sampling groups in FIGS. 5B and 5C is the same as the time series sampling group in FIG. 5A within the sampling period ts and one time the temperature measurement period tm (ie, 1 second). ) Shifted by a factor of 2 (
まず、各時系列サンプリング群の温度推移で行うブレークアウト発生の予備判定（予備検知）について説明する。
図５（Ａ）では、時間領域Ｒ１〜Ｒ３のいずれについても、正常に検知できた。
また、図５（Ｂ）では、時間領域Ｒ１〜Ｒ３のうち、実際にブレークアウトが発生した時間領域Ｒ１において、ブレークアウト発生を予知できず未検知となったが、他の時間領域Ｒ２、Ｒ３については、正常に検知できた。
そして、図５（Ｃ）では、時間領域Ｒ１〜Ｒ３のうち、実際にブレークアウトが発生した時間領域Ｒ３において、ブレークアウト発生を遅れて検知したが、他の時間領域Ｒ１、Ｒ２については、正常に検知できた。
First, the preliminary determination (preliminary detection) of breakout occurrence performed by the temperature transition of each time-series sampling group will be described.
In FIG. 5 (A), it was able to detect normally about any of time domain R1-R3.
Further, in FIG. 5B, out of the time regions R1 to R3, in the time region R1 where the breakout actually occurred, the occurrence of breakout could not be predicted and was not detected, but the other time regions R2, R3 Was successfully detected.
In FIG. 5C, the occurrence of the breakout is detected with a delay in the time region R3 where the breakout actually occurs among the time regions R1 to R3, but the other time regions R1 and R2 are normal. We were able to detect.
このように、各時系列サンプリング群の温度推移で行うブレークアウトの予備判定では、正常検知と未検知（あるいは誤検知）が混在する。しかし、複数の予備判定のうち１つでもブレークアウトの発生を予知した場合に、最終判定でブレークアウト発生を検知したとすると、各時間領域Ｒ１〜Ｒ３の全てにおいて、正常に検知できたことになる。
以上のことから、ブレークアウト発生の判定に用いる時系列の温度推移を、複数の時系列サンプリング群の温度推移で構成することで、ブレークアウトの誤検知と未検知を抑制、更には防止して、ブレークアウトの検知精度を向上できる。
In this way, normal detection and non-detection (or erroneous detection) are mixed in the preliminary breakout determination performed by the temperature transition of each time-series sampling group. However, if the occurrence of a breakout is predicted in one of a plurality of preliminary determinations, and if the occurrence of a breakout is detected in the final determination, it can be normally detected in all the time regions R1 to R3. Become.
From the above, the time-series temperature transition used to determine the occurrence of breakout is composed of the temperature transition of multiple time-series sampling groups, thereby suppressing and even preventing false detection and non-detection of breakout. , Breakout detection accuracy can be improved.
なお、上記した方法では、複数の予備判定のうち１つでもブレークアウト発生を予知した場合に、ブレークアウトが発生すると最終判定したが、実態に則して、ブレークアウトが発生したと判定された予備判定の数が、予め規定した数以上であることを条件として、ブレークアウトが発生すると最終判定することもできる。例えば、複数個の予備判定の中で、ブレークアウト発生を予備検知した検知数の割合（例えば、好ましくは、２０％以上、更には、３０％以上、更に好ましくは、５０％以上）で決定してもよい。
また、時系列の温度推移を、３個の時系列サンプリング群の温度推移で構成した場合について説明したが、２個以上であれば、ブレークアウト発生の検知精度に及ぼす効果を発現できる。なお、より多くの時系列サンプリング群の温度推移を使用することで、ブレークアウト発生の検知精度は向上するが、その効果は非常に小さい。従って、ブレークアウトの判定を行うブレークアウト判定システムの負荷及びコストを低減するためには、時系列サンプリング群の温度推移の数が１０以下であることが望まれる。
In the above-described method, when one of a plurality of preliminary determinations predicts the occurrence of a breakout, the final determination is made that a breakout occurs. However, in accordance with the actual situation, it is determined that a breakout has occurred. A final determination can also be made when a breakout occurs, provided that the number of preliminary determinations is greater than or equal to a predetermined number. For example, among a plurality of preliminary determinations, it is determined by the ratio of the number of detected preliminary detections of breakout occurrence (for example, preferably 20% or more, further 30% or more, more preferably 50% or more). May be.
Further, the case where the time series temperature transition is constituted by the temperature transition of the three time series sampling groups has been described, but if it is two or more, the effect on the detection accuracy of the breakout occurrence can be expressed. Note that the use of more time-series sampling group temperature transitions improves the detection accuracy of breakout occurrence, but its effect is very small. Therefore, in order to reduce the load and cost of the breakout determination system that performs breakout determination, it is desirable that the number of temperature transitions of the time-series sampling group is 10 or less.
ここで、サンプリング周期ｔｓを、前記した０．２秒以上５秒以下の範囲内に規定した理由について説明する。
図４の結果から、鋳型の温度は周期的に変化することがわかる。ここで、測温周期ｔｍを、例えば、１０ミリ秒とすると、更に短周期で鋳型の温度変化が激しくなり、これが誤検知を招く原因となる。一般の連続鋳造機では、鋳造速度が０．６ｍ／分以上３．０ｍ／分以下の範囲にあり、この範囲の鋳造速度で鋳片の移動距離を勘案すると、サンプリング周期ｔｓは、０．２秒以上５秒以下に規定する必要がある。これは、サンプリング周期ｔｓが０．２秒未満の場合、ブレークアウトの誤検知が増え、一方、５秒を超える場合、ブレークアウトの未検知が増えることに起因する。
このため、サンプリング周期ｔｓを０．２秒以上５秒以下としたが、上限を４秒とすることが好ましく、下限を０．４秒、更には１秒とすることが好ましい。なお、測温周期ｔｍは、サンプリング周期ｔｓよりも短く、例えば、０．０１秒以上２秒以下程度である。
Here, the reason why the sampling period ts is defined within the range of 0.2 seconds to 5 seconds will be described.
From the results of FIG. 4, it can be seen that the temperature of the mold changes periodically. Here, if the temperature measurement cycle tm is, for example, 10 milliseconds, the temperature change of the mold becomes more severe in a shorter cycle, which causes erroneous detection. In a general continuous casting machine, the casting speed is in the range of 0.6 m / min to 3.0 m / min, and the sampling period ts is 0.2 considering the moving distance of the slab at the casting speed in this range. It is necessary to stipulate between 5 seconds and 5 seconds. This is because when the sampling period ts is less than 0.2 seconds, false detection of breakout increases, and when it exceeds 5 seconds, undetected breakout increases.
For this reason, the sampling period ts is set to 0.2 seconds or more and 5 seconds or less, but the upper limit is preferably 4 seconds, and the lower limit is preferably 0.4 seconds, and more preferably 1 second. The temperature measurement cycle tm is shorter than the sampling cycle ts, and is, for example, about 0.01 seconds to 2 seconds.
上記したブレークアウト発生の判定は、鋳片の凝固シェルがＶ字形状で破れることで、鋳型の表面温度が上昇するため、その温度上昇を温度検出端で測定し、その温度データを用いることで実施できる。しかし、鋳型内に埋設した温度検出端（例えば、熱電対）の温度検出範囲は、温度検出端１１を中心として直径１００ｍｍ程度であり、その温度検出範囲内で温度上昇を検出する必要がある。このため、温度のサンプリング周期ｔｓが長い場合においては、温度上昇を検知することができず、ブレークアウトを見逃す（未検知）可能性がある。また、サンプリング周期が短い場合においては、温度上昇したデータを多数判定に用いるため、温度変化率（ΔＴ／Δｔ）が大きくなることや温度データの変動により、ブレークアウトが発生していない場合においても、ブレークアウト発生の判定（誤検知）を行う可能性がある。
従って、ブレークアウトの判定に用いる温度上昇時の温度データ数を、１点以上１０点以下にすることで、ブレークアウトの未検知防止と過検知防止の両立を図る効果がある。
The determination of the occurrence of breakout described above is that the surface temperature of the mold rises when the solidified shell of the slab is torn in a V shape, so that the temperature rise is measured at the temperature detection end and the temperature data is used. Can be implemented. However, the temperature detection range of the temperature detection end (for example, thermocouple) embedded in the mold is about 100 mm in diameter with the
Therefore, by setting the number of temperature data at the time of temperature rise used for breakout determination to be 1 point or more and 10 points or less, there is an effect of achieving both breakout non-detection prevention and overdetection prevention.
ここで、温度上昇時の温度データ数を、１点以上１０点以下に規定した理由について、図６を参照しながら説明する。
なお、図６は、温度上昇時の温度データ数（温度上昇データサンプリング数）が、誤検知及び未検知の検知指数に及ぼす影響を示す説明図である。この誤検知及び未検知の検知指数は、以下の式で求めた結果を、温度上昇時の温度データ数が「０」の従来例３を「１」として、指数化した値である。
（誤検知及び未検知の検知割合）＝（Ｃ１＋Ｃ２）／Ｃ３
ここで、Ｃ１はブレークアウトを誤検知した数であり、Ｃ２はブレークアウトの未検知の数であり、Ｃ３は鋳造したトン数である。
なお、温度上昇時の温度データが「０」の誤検知及び未検知の検知指数は、ブレークアウトの誤検知はなく、未検知の検知数のみを算出している。
Here, the reason why the number of temperature data at the time of temperature rise is specified to be 1 point or more and 10 points or less will be described with reference to FIG.
FIG. 6 is an explanatory diagram showing the influence of the number of temperature data at the time of temperature rise (the number of temperature rise data sampling) on the detection index for erroneous detection and non-detection. This detection index of false detection and non-detection is a value obtained by indexing the result obtained by the following formula, assuming that Conventional Example 3 in which the number of temperature data at the time of temperature rise is “0” is “1”.
(Detection ratio of false detection and non-detection) = (C1 + C2) / C3
Here, C1 is the number of erroneously detected breakouts, C2 is the number of undetected breakouts, and C3 is the cast tonnage.
Note that the false detection and non-detection detection index where the temperature data at the time of temperature rise is “0”, there is no false detection of breakout, and only the number of non-detection detections is calculated.
なお、図６に示す従来例３は、測温周期ｔｍを１秒にし、サンプリング周期ｔｓを１秒にして、１つの時系列の温度推移で、誤検知及び未検知の検知指数を求めた結果であり、一方、実施例２は、測温周期ｔｍを０．２秒にし、サンプリング周期ｔｓを１秒にして、５つの時系列サンプリング群の温度推移で、誤検知及び未検知の検知指数を求めた結果である。
また、鋳造を行う溶鋼には、鋳型の温度変動が激しい炭素（Ｃ）濃度が０．０５〜０．２０質量％の中炭素を使用し、鋳造速度を６００〜１７００ｍｍ／分とした。
In addition, in Conventional Example 3 shown in FIG. 6, the detection index of false detection and non-detection is obtained with one time-series temperature transition with the temperature measurement cycle tm set to 1 second and the sampling cycle ts set to 1 second. On the other hand, in Example 2, the temperature measurement cycle tm is set to 0.2 seconds, the sampling cycle ts is set to 1 second, and the detection index of false detection and non-detection is obtained by the temperature transition of the five time-series sampling groups. This is the result obtained.
The molten steel used for casting was medium carbon having a carbon (C) concentration of 0.05 to 0.20 mass% where the temperature fluctuation of the mold was severe, and the casting speed was 600 to 1700 mm / min.
図６に示す従来例３から明らかなように、温度上昇時の温度データのサンプリング数が多くなると、溶鋼温度の変動により誤検知が発生した。また、温度上昇データのサンプリング数が少ない又は検出できない場合は、ブレークアウトの予知判定ができなかった。
一方、実施例２では、温度上昇時の温度データのサンプリング数を１〜１０点（好ましくは、下限を２、上限を８）にすることで、誤検知と未検知の検知指数を、０．２以下まで低減できることがわかった。
なお、図６から明らかなように、サンプリング数が１未満の場合、サンプリング数を１〜１０点とした場合と比較して未検知の数が増加し、検知精度が劣る。一方、サンプリング数が１０を超える場合、温度変化率が大きくなるため誤検知の可能性があり、検知精度が劣ると共に、サンプリング数を増加させることによる検知指数の低減効果が小さく、ブレークアウト判定システムの機能向上による設備費の増加に繋がるため、得策ではない。
As is apparent from Conventional Example 3 shown in FIG. 6, when the number of temperature data samples at the time of temperature increase increases, false detection occurs due to fluctuations in molten steel temperature. Also, when the number of temperature rise data samplings is small or cannot be detected, the breakout prediction cannot be determined.
On the other hand, in Example 2, the number of samplings of temperature data at the time of temperature rise is set to 1 to 10 points (preferably, the lower limit is 2 and the upper limit is 8). It turned out that it can reduce to 2 or less.
As is apparent from FIG. 6, when the number of sampling is less than 1, the number of undetected increases compared to the case where the number of sampling is 1 to 10, and the detection accuracy is inferior. On the other hand, when the number of sampling exceeds 10, there is a possibility of false detection because the rate of temperature change becomes large, the detection accuracy is inferior, and the effect of reducing the detection index by increasing the number of sampling is small, and the breakout determination system As this will lead to an increase in equipment costs due to the improvement of the functions of this, it is not a good idea.
そこで、サンプリング周期ｔｓは、以下の関係を満足するように決定することが好ましい。
１≦１００×（６０／Ｖｃ）／ｔｓ≦１０
ここで、Ｖｃ：鋳造速度（６００ｍｍ／分以上３０００ｍｍ／分以下）、ｔｓ：サンプリング周期（秒）である。
なお、上記した式の左辺の数値「１」と、右辺の数値「１０」は、上記した温度上昇時の温度データの数（サンプリング数）である。また、中式の数値「１００」は、温度検出端の温度検出範囲であり、数値「６０」は、時間の「分」と「秒」との換算数値である。
そして、鋳造速度Ｖｃについては、連続鋳造機の設備仕様に基づき、定常操業での最低鋳造速度以上、最大鋳造速度以下の範囲内で決定する。ここで、最大鋳造速度は、鋳造速度Ｖｃの最大値である３０００ｍｍ／分に一致、又はこれ未満であってもよく、一方、最低鋳造速度は、鋳造速度Ｖｃの最小値である６００ｍｍ／分に一致、又はこれを超える値であってもよい。
Therefore, it is preferable to determine the sampling period ts so as to satisfy the following relationship.
1 ≦ 100 × (60 / Vc) / ts ≦ 10
Here, Vc: casting speed (600 mm / min or more and 3000 mm / min or less), ts: sampling period (second).
Note that the numerical value “1” on the left side and the numerical value “10” on the right side of the above equation are the number of temperature data (sampling number) at the time of the above temperature rise. The numerical value “100” in the intermediate formula is the temperature detection range at the temperature detection end, and the numerical value “60” is a conversion numerical value between “minute” and “second” of time.
And about the casting speed Vc, it determines within the range below the maximum casting speed below the minimum casting speed in a steady operation based on the equipment specification of a continuous casting machine. Here, the maximum casting speed may be equal to or less than 3000 mm / min, which is the maximum value of the casting speed Vc, while the minimum casting speed is 600 mm / min, which is the minimum value of the casting speed Vc. It may be a value that matches or exceeds this.
また、発生するブレークアウトには、一般に、前記した鋳片の凝固シェルがＶ字形状に破れる拘束性ブレークアウトと、凝固シェルに異物が混入し、この混入部位の凝固シェルが薄肉化して凝固シェルが破断に至る異物混入ブレークアウトの二種類がある。
このいずれのブレークアウトも鋳型の温度変化が現れるが、拘束性ブレークアウトは温度変化する範囲が広範であるのに比べ、異物混入ブレークアウトは温度変化する範囲が狭いことが特徴である。
本実施の形態により、拘束性ブレークアウトと異物混入ブレークアウトの双方の予知精度を向上できるが、異物混入ブレークアウトの予知精度については、更に向上させることが望ましい。
In addition, the breakout that occurs is generally a constraining breakout in which the solidified shell of the slab is broken into a V-shape, and foreign matter is mixed into the solidified shell. There are two types of break-out with foreign matter leading to breakage.
In any of these breakouts, a change in the temperature of the mold appears. However, the restrictive breakout is characterized in that the range in which the temperature changes is narrower than the breakout in which the foreign matter is mixed.
According to the present embodiment, it is possible to improve the prediction accuracy of both the restrictive breakout and the foreign matter contamination breakout, but it is desirable to further improve the prediction accuracy of the foreign matter contamination breakout.
そこで、温度検出端の温度測定箇所の間隔を、２０ｍｍ以上１００ｍｍ以下の範囲内とすることで、異物混入ブレークアウトの未検知を抑制（発生率を５％程度低減）できる。
ここで、温度検出端の温度測定箇所の間隔が１００ｍｍ超の場合、異物混入ブレークアウトによる温度変化部位を設置している温度検出端で検知できないが場合ある。一方、２０ｍｍ未満の場合、異物混入ブレークアウトの温度変化部位を検知できるが、その検知精度は温度検出端の温度測定箇所の間隔が２０ｍｍの場合と同等であり、狭隘な場所（２０ｍｍ未満という狭い場所）に設置することに応じた効果が得られない。
以上のことから、温度検出端の温度測定箇所の間隔を２０ｍｍ以上１００ｍｍ以下としたが、下限を３０ｍｍ、更には４０ｍｍ、上限を９０ｍｍ、更には８０ｍｍとすることが好ましい。
Therefore, by setting the interval between the temperature measurement locations at the temperature detection end to be within a range of 20 mm or more and 100 mm or less, it is possible to suppress the non-detection of the foreign substance mixing breakout (the occurrence rate is reduced by about 5%).
Here, when the interval between the temperature measurement points at the temperature detection end is more than 100 mm, the temperature detection end where the temperature change portion due to the foreign substance mixing breakout is installed may not be detected. On the other hand, when the distance is less than 20 mm, the temperature-change portion of the foreign substance mixed breakout can be detected, but the detection accuracy is equivalent to the case where the interval between the temperature measurement positions at the temperature detection end is 20 mm, and the narrow place (less than 20 mm is narrow). The effect according to installing in the place) is not obtained.
From the above, the interval between the temperature measurement points at the temperature detection end is set to 20 mm or more and 100 mm or less, but the lower limit is preferably 30 mm, more preferably 40 mm, and the upper limit is preferably 90 mm, more preferably 80 mm.
以上に示した方法により、ブレークアウト判定システム１４でブレークアウト発生の判定を行い、ブレークアウトが発生すると判定されれば、ブレークアウト判定システム１４からロール制御装置１５へ判定信号を送信し、例えば、鋳造速度の低下等の操業条件の変更を実施する。これにより、ブレークアウトの発生を未然に防止することが可能になる。
なお、ブレークアウト判定システム１４には、単位時間あたりの温度変化量（ΔＴ／Δｔ）を算出して、その変化量がしきい値を超えた場合に、ブレークアウトが発生する判定する演算手段（例えば、コンピュータ）を使用できるが、例えば、ニューラルネットワークを使用することもできる。このニューラルネットワークには、例えば、特開平３−２２１２５２号公報に記載の装置を使用できる。簡略して説明すると、ブレークアウトの徴候の発生を検出しようとするときには、ブレークアウトの徴候が発生したときにおける温度検出端の検出温度値の微分情報の時系列パターンのデータと、ブレークアウトの徴候が発生しなかったときにおける検出温度値の微分情報の時系列パターンのデータとを採取して、ブレークアウトの徴候の発生の有無情報と対応付ける。
With the method described above, the
The
次に、本発明の作用効果を確認するために行った実施例について説明する。
ここでは、図１に示すように、鋳型１０内に、その幅方向及び鋳造方向に間隔をあけて複数個の熱電対（温度検出端１１）を埋め込み、その各熱電対の温度データを用いて、ブレークアウト判定システム１４にて判定処置を行い、その判定信号に応じて、鋳片１２の引抜き速度の制御を行った。
まず、炭素濃度が０．０５〜０．２０質量％の中炭素の溶鋼を、鋳造速度１５００ｍｍ／分で鋳造し、ブレークアウト発生の予知判定を行う時系列の温度推移を、１０個の時系列サンプリング群の温度推移で構成して、温度のサンプリング周期ｔｓと測温周期ｔｍを変更した場合の実機試験の結果を、表１に示す。
Next, examples carried out for confirming the effects of the present invention will be described.
Here, as shown in FIG. 1, a plurality of thermocouples (temperature detection ends 11) are embedded in the
First, a time series of temperature transitions in which molten steel having a carbon concentration of 0.05 to 0.20 mass% is cast at a casting speed of 1500 mm / min and a breakout occurrence is predicted is determined. Table 1 shows the results of an actual machine test in which the temperature sampling period ts and the temperature measurement period tm are changed with the temperature transition of the sampling group.
なお、表１中の誤検知及び未検知の検知指数は、前記した実施の形態に示した式で算出した。また、評価は、上記した検知指数が、０．２以下の場合を「○」、０．２超０．３以下の場合を「△」、０．３超の場合を「×」とした。
ここで、ブレークアウト発生の判定は、ブレークアウト判定システム１４を構成するニューラルネットワークを用いた時間と温度変化率のパターンにて行い、各温度検出端１１における１０個の予備判定結果に対し、ブレークアウト発生の予備判定が３個以上行われた場合に、ブレークアウト発生ありの最終判定を行うこととした。
In addition, the false detection and undetected detection indexes in Table 1 were calculated by the formulas shown in the above-described embodiment. In addition, the evaluation was made “◯” when the above-mentioned detection index was 0.2 or less, “Δ” when it was more than 0.2 and 0.3 or less, and “X” when it was more than 0.3.
Here, the determination of the occurrence of breakout is performed by a pattern of time and temperature change rate using a neural network constituting the
表１から明らかなように、温度データのサンプリング周期ｔｓを０．２秒以上５秒以下とすることで、誤検知と未検知の検知指数が０．３以下となり、従来と比較して高い検知精度が得られることを確認できた。
一方、温度データのサンプリング周期ｔｓを０．２秒未満とした場合には、ブレークアウトの誤検知が多くなり、また５秒を超える場合には、ブレークアウトの未検知が多くなり、ともに検知指数が０．３を超え、検知精度が、従来と比較して同等か、劣ることが分かった。
更に、温度上昇時の温度データのサンプリング数（温度上昇データ数）が１〜１０点になるように、サンプリング周期ｔｓを決定した場合には、検知指数が０．２以下となり、より検知精度が向上することが分かった。
As is clear from Table 1, by setting the sampling cycle ts of temperature data to 0.2 seconds or more and 5 seconds or less, the detection index of false detection and non-detection becomes 0.3 or less, which is higher than the conventional detection. It was confirmed that accuracy was obtained.
On the other hand, when the temperature data sampling period ts is less than 0.2 seconds, there are many false detections of breakout, and when it exceeds 5 seconds, many breakouts are not detected. Was over 0.3, and it was found that the detection accuracy was equivalent or inferior to that of the prior art.
Furthermore, when the sampling cycle ts is determined so that the number of temperature data sampling (temperature rise data number) at the time of temperature rise is 1 to 10, the detection index is 0.2 or less, and the detection accuracy is further improved. It turns out that it improves.
次に、炭素濃度が０．０５〜０．２０質量％の中炭素の溶鋼を、鋳造速度１５００ｍｍ／分で鋳造し、温度のサンプリング周期ｔｓを３秒とし、時系列の温度推移を構成する時系列サンプリング群の温度推移の数と測温周期ｔｍを変更した場合の実機試験の結果を、表２に示す。なお、表２中の誤検知及び未検知の検知指数と評価は、上記した表１と同じである。また、ブレークアウト発生の判定は、ブレークアウト判定システム１４を構成するニューラルネットワークを用いた時間と温度変化率のパターンにて行い、各温度検出端１１における各時系列サンプリング群の温度推移から得られる予備判定結果に対し、ブレークアウト発生の予備判定が１／３個以上行われた場合に、ブレークアウト発生ありの最終判定を行うこととした。
Next, when molten steel of medium carbon with a carbon concentration of 0.05 to 0.20 mass% is cast at a casting speed of 1500 mm / min, the temperature sampling period ts is set to 3 seconds, and a time-series temperature transition is configured. Table 2 shows the results of the actual machine test when the number of temperature transitions of the series sampling group and the temperature measurement cycle tm are changed. In addition, the false detection and undetected detection indexes and evaluation in Table 2 are the same as those in Table 1 described above. The determination of the occurrence of breakout is performed by the time and temperature change rate pattern using the neural network constituting the
表２に示すように、ブレークアウト発生の予知判定を行う時系列の温度推移を、複数の時系列サンプリング群の温度推移で構成することにより、検知指数を０．２以下まで、格段に向上できることが分かった（時系列サンプリング群の温度推移が１の場合は、検知指数が０．５０）。
なお、時系列サンプリング群の温度推移の数を１０を超えて増加させた場合、検知指数は低減するものの、その効果は非常に小さいことが分かった。従って、ブレークアウト発生の判定を行うコンピュータの負荷やコストの低減を図るには、温度推移の数は１０以下であることが望まれる。
As shown in Table 2, the detection index can be significantly improved to 0.2 or less by configuring the time-series temperature transition for predicting the occurrence of breakout with the temperature transition of multiple time-series sampling groups. (When the temperature transition of the time-series sampling group is 1, the detection index is 0.50).
In addition, when the number of temperature transitions of the time-series sampling group was increased beyond 10, the detection index was reduced, but it was found that the effect was very small. Therefore, the number of temperature transitions is desirably 10 or less in order to reduce the load and cost of the computer that determines the occurrence of breakout.
以上のことから、本発明の連続鋳造のブレークアウト予知方法を使用することで、ブレークアウトの発生を予知するに際し、誤検知の抑制と未検知の抑制の双方を両立して、ブレークアウトの検知精度を向上でき、更には連続鋳造設備の被害や鋳片の生産性の低下の防止を図ることが可能であることを確認できた。 From the above, by using the continuous casting breakout prediction method of the present invention, when predicting the occurrence of breakout, both detection of false detection and suppression of undetected are achieved, and detection of breakout is achieved. It was confirmed that the accuracy could be improved, and further, it was possible to prevent damage to the continuous casting equipment and reduction of the slab productivity.
以上、本発明を、実施の形態を参照して説明してきたが、本発明は何ら上記した実施の形態に記載の構成に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載されている事項の範囲内で考えられるその他の実施の形態や変形例も含むものである。例えば、前記したそれぞれの実施の形態や変形例の一部又は全部を組合せて本発明の連続鋳造のブレークアウト予知方法を構成する場合も本発明の権利範囲に含まれる。
また、従来より保有しているブレークアウト予知システムの更新において、検知精度向上のため、また温度検出端のサンプリング周期やブレークアウトの判定期間を短期化するために、本発明の連続鋳造のブレークアウト予知方法（前記実施の形態で示した方法）を適用する場合（ブレークアウト予知システムの改造を行う場合）も、本発明の権利範囲に含まれる。これにより、例えば、従来から蓄積されてきたデータを使用することが可能となり、更新後の実操業への適用期間を短縮できる。
As described above, the present invention has been described with reference to the embodiment. However, the present invention is not limited to the configuration described in the above embodiment, and the matters described in the scope of claims. Other embodiments and modifications conceivable within the scope are also included. For example, the case where the continuous casting breakout prediction method of the present invention is configured by combining a part or all of the above-described embodiments and modifications is also included in the scope of the right of the present invention.
In addition, in order to improve the detection accuracy and to shorten the sampling period of the temperature detection end and the breakout judgment period in updating the existing breakout prediction system, the breakout of the continuous casting of the present invention is performed. The case where the prediction method (the method described in the above embodiment) is applied (when the breakout prediction system is modified) is also included in the scope of the right of the present invention. Thereby, for example, it is possible to use data that has been accumulated conventionally, and the application period to the actual operation after the update can be shortened.
１０：連続鋳造用鋳型、１１：温度検出端、１２：鋳片、１３：鋳片支持ロール、１４：ブレークアウト判定システム、１５：ロール制御装置 10: mold for continuous casting, 11: temperature detection end, 12: cast slab, 13: cast slab support roll, 14: breakout determination system, 15: roll control device
Claims (3)
前記時系列の温度推移を、前記温度検出端の測温結果から、０．２秒以上５秒以下の範囲内のサンプリング周期ｔｓごとに抽出される複数の時系列サンプリング群の温度推移で構成し、しかも該各時系列サンプリング群を、前記サンプリング周期ｔｓ内で前記測温周期ｔｍの整数倍ごとにずらすことを特徴とする連続鋳造のブレークアウト予知方法。 The temperature detection end embedded in the continuous casting mold measures the temperature of the continuous casting mold at a preset temperature measuring period tm, and the time series temperature transition of the continuous casting mold obtained from the temperature measurement result is measured. In a method of using a predictive breakout,
The time-series temperature transition is composed of temperature transitions of a plurality of time-series sampling groups extracted for each sampling period ts within a range of 0.2 second to 5 seconds from the temperature measurement result of the temperature detection end. Moreover, the continuous casting breakout prediction method is characterized in that the time series sampling groups are shifted every integer multiple of the temperature measurement period tm within the sampling period ts.
１≦１００×（６０／Ｖｃ）／ｔｓ≦１０
ここで、Ｖｃ：鋳造速度（６００ｍｍ／分以上３０００ｍｍ／分以下）、ｔｓ：サンプリング周期（秒）である。 3. The continuous casting breakout prediction method according to claim 1, wherein the sampling period ts is determined so as to satisfy the following relationship.
1 ≦ 100 × (60 / Vc) / ts ≦ 10
Here, Vc: casting speed (600 mm / min or more and 3000 mm / min or less), ts: sampling period (second).
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