JP2019107660A - 厚鋼板の粗圧延時間算出方法、厚鋼板の粗圧延時間算出装置、及び厚鋼板の製造方法 - Google Patents

Abstract

【課題】設備状態や操業状況が変化した場合であっても厚鋼板の粗圧延時間を精度よく算出可能な厚鋼板の粗圧延時間算出方法及び厚鋼板の粗圧延時間算出装置を提供すること。【解決手段】厚鋼板の粗圧延時間算出装置１０は、過去に圧延された厚鋼板の諸元及び粗圧延パス回数のデータを格納するデータベース１１と、データベース１１に格納されている過去に圧延された厚鋼板の諸元及び粗圧延パス回数のデータを用いて、厚鋼板の諸元と粗圧延パス回数との関係を示す回帰式モデルを構築し、処理対象の厚鋼板の諸元のデータを回帰式モデルに入力することによって処理対象の厚鋼板の粗圧延パス回数を算出し、算出された粗圧延パス回数に基づいて処理対象の厚鋼板の粗圧延に要する時間を純圧延時間として算出し、純圧延時間と処理対象の厚鋼板のターン時間及び幅読み込み時間との和を処理対象の厚鋼板の粗圧延時間として算出するＤＢＭサーバ１２と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、リバース式粗圧延機と仕上圧延機とを有する厚鋼板の圧延ラインにおける厚鋼板の粗圧延時間を算出する厚鋼板の粗圧延時間算出方法、厚鋼板の粗圧延時間算出装置、及び厚鋼板の製造方法に関する。

リバース式粗圧延機と仕上圧延機とを有する厚鋼板の圧延ラインは、１台の圧延機で粗圧延から仕上圧延までを行う厚鋼板の圧延ラインと比較して、生産能率が高いという特徴を有している。リバース式粗圧延機と仕上圧延機とを有する厚鋼板の圧延ラインでは、まず、鋼素材であるスラブが、加熱炉で加熱された後にリバース式粗圧延機で粗圧延される。なお、粗圧延の際には、スラブを水平面内で９０°転回して圧延する幅出し圧延も実施される。そして、粗圧延後のスラブは、仕上圧延機において製品厚まで仕上圧延される。なお、仕上圧延を特定の温度域で実施するために、リバース式粗圧延機と仕上圧延機との間にスラブの温度調整のための冷却処理や保持処理が実施されることもある。また、仕上圧延によって得られた厚鋼板に対して必要に応じて加速冷却を実施することもある。

このような厚鋼板の圧延ラインでは、スラブを加熱する加熱炉として連続式加熱炉が広く用いられている。連続式加熱炉は、複数のスラブを搬送しつつ加熱する炉であり、炉の先頭にあるスラブが炉外に順に抽出される。連続式加熱炉においてスラブを効率よく加熱するためには、スラブの在炉時間（加熱時間）を求め、スラブの温度が在炉時間でちょうど目標温度となるようにスラブを加熱すればよい。目標温度までの加熱に最低限必要な時間が圧延の順番待ち時間より短い場合、スラブの在炉時間は圧延の順番待ち時間となる。このため、いま連続式加熱炉に装入したスラブの在炉時間は既に装入されている各スラブの圧延時間の和となる。このため、リバース式粗圧延機と仕上圧延機とを有する厚鋼板の圧延ラインでは、連続式加熱炉からリバース式粗圧延機までの工程は全てのスラブが通過する工程であるので、スラブの在炉時間を求める上で粗圧延に要する時間（粗圧延時間）を精度よく算出することが、スラブの加熱効率（燃料原単位）、結果的には厚鋼板の歩留まりを向上させる上で極めて重要である。

このような背景から、特許文献１には、厚鋼板の製品品質の違いを考慮して厚鋼板の総圧延時間を算出する発明が記載されている。

特開２０１４−２８３９４号公報

しかしながら、特許文献１に記載の発明は、設備状態や操業状況の変化に起因する通板速度や圧延荷重の変化に伴う圧延時間の変化を考慮していないために、設備状態や操業状況が変化した場合、圧延時間を精度よく算出することができない。なお、このような問題を解決するために、設備状態や操業状況の変化毎に圧延時間の補正係数を予め求めておき、この補正係数を用いて圧延時間を補正する方法も考えられる。しかしながら、この方法では、多くの労力が必要になると共に、想定した変化以外の変化が生じた場合には圧延時間を精度よく算出できない。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、設備状態や操業状況が変化した場合であっても厚鋼板の粗圧延時間を精度よく算出可能な厚鋼板の粗圧延時間算出方法及び厚鋼板の粗圧延時間算出装置を提供することにある。また、本発明の他の目的は、厚鋼板を歩留まりよく製造可能な厚鋼板の製造方法を提供することにある。

本発明に係る厚鋼板の粗圧延時間算出方法は、リバース式粗圧延機と仕上圧延機とを有する厚鋼板の圧延ラインにおける厚鋼板の粗圧延時間を算出する厚鋼板の粗圧延時間算出方法であって、データベースに格納されている過去に圧延された厚鋼板の諸元及び粗圧延パス回数のデータを用いて、厚鋼板の諸元と粗圧延パス回数との関係を示す回帰式モデルを構築するステップと、処理対象の厚鋼板の諸元のデータを前記回帰式モデルに入力することによって処理対象の厚鋼板の粗圧延パス回数を算出し、算出された粗圧延パス回数に基づいて処理対象の厚鋼板の粗圧延に要する時間を純圧延時間として算出するステップと、前記純圧延時間と処理対象の厚鋼板のターン時間及び幅読み込み時間との和を処理対象の厚鋼板の粗圧延時間として算出するステップと、を含むことを特徴とする。

本発明に係る厚鋼板の粗圧延時間算出方法は、上記発明において、処理対象の厚鋼板の諸元及び粗圧延パス回数のデータを過去に圧延された厚鋼板の諸元及び粗圧延パス回数のデータとして前記データベースに格納するステップを含むことを特徴とする。

本発明に係る厚鋼板の粗圧延時間算出装置は、リバース式粗圧延機と仕上圧延機とを有する厚鋼板の圧延ラインにおける厚鋼板の粗圧延時間を算出する厚鋼板の粗圧延時間算出装置であって、過去に圧延された厚鋼板の諸元及び粗圧延パス回数のデータを格納するデータベースと、前記データベースに格納されている過去に圧延された厚鋼板の諸元及び粗圧延パス回数のデータを用いて、厚鋼板の諸元と粗圧延パス回数との関係を示す回帰式モデルを構築し、処理対象の厚鋼板の諸元のデータを前記回帰式モデルに入力することによって処理対象の厚鋼板の粗圧延パス回数を算出し、算出された粗圧延パス回数に基づいて処理対象の厚鋼板の粗圧延に要する時間を純圧延時間として算出し、純圧延時間と処理対象の厚鋼板のターン時間及び幅読み込み時間との和を処理対象の厚鋼板の粗圧延時間として算出するデータベースモデリングサーバと、を備えることを特徴とする。

本発明に係る厚鋼板の製造方法は、本発明に係る厚鋼板の粗圧延時間算出方法によって算出された粗圧延時間に基づいて前記圧延ラインで圧延するスラブを加熱する加熱炉を制御しながら厚鋼板を製造するステップを含むことを特徴とする。

本発明に係る厚鋼板の粗圧延時間算出方法及び厚鋼板の粗圧延時間算出装置によれば、設備状態や操業状況が変化した場合であっても粗圧延時間を精度よく算出することができる。また、本発明に係る厚鋼板の製造方法によれば、厚鋼板を歩留まりよく製造することができる。

図１は、本発明の一実施形態である厚鋼板の粗圧延時間算出装置が適用される圧延ラインの構成を示す模式図である。 図２は、本発明の一実施形態である厚鋼板の粗圧延時間算出装置の構成を示す模式図である。 図３は、本発明の一実施形態である粗圧延時間算出処理の流れを示すフローチャートである。 図４は、従来技術及び本発明によって算出された粗圧延時間と粗圧延時間の実績値との関係を示す散布図である。

以下、図面を参照して、本発明の一実施形態である厚鋼板の粗圧延時間算出装置の構成及びその動作について説明する。

〔ライン構成〕
まず、図１を参照して、本発明の一実施形態である厚鋼板の粗圧延時間算出装置が適用される圧延ラインの構成について説明する。

図１は、本発明の一実施形態である厚鋼板の粗圧延時間算出装置が適用される圧延ラインの構成を示す模式図である。図１に示すように、本発明の一実施形態である厚鋼板の粗圧延時間算出装置が適用される圧延ライン１は、加熱炉２、リバース式粗圧延機３、仕上圧延機４、及び加速冷却装置５を主な構成要素として備えている。この圧延ライン１では、まず、鋼素材であるスラブＳが、連続式加熱炉である加熱炉２で加熱された後にリバース式粗圧延機３で粗圧延される。そして、粗圧延後のスラブＳは、仕上圧延機４において製品厚まで仕上圧延された後、必要に応じて加速冷却装置４で加速冷却される。これにより、厚鋼板Ｐが製造される。

〔装置構成〕
次に、図２を参照して、本発明の一実施形態である厚鋼板の粗圧延時間算出装置の構成について説明する。

図２は、本発明の一実施形態である厚鋼板の粗圧延時間算出装置の構成を示す模式図である。図２に示すように、本発明の一実施形態である厚鋼板の粗圧延時間算出装置１０は、データベース１１と、ＤＢＭ（DataBase Modeling）サーバ１２と、を主な構成要素として備えている。

データベース１１は、図１に示す圧延ライン１において圧延されたスラブＳ（以下、過去材と表記）の諸元（重量、加熱炉抽出温度、厚さ、中間厚さ（粗圧延終了後の厚さ）、仕上狙い温度、仕上幅、仕上長さ、仕上厚等）、粗圧延パス回数の実績値（以下、実績粗圧延パス回数と表記）、及びターン時間（スラブＳを幅方向及び長さ方向に圧延するために転回するのに要する時間）の実績値（以下、実績ターン時間と表記）のデータを格納している。

ＤＢＭサーバ１２は、ワークステーション等の情報処理装置によって構成され、データベース１１との間で情報通信可能なようにデータベース１１と電気的に接続されている。ＤＢＭサーバ１２は、情報処理装置内のＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算処理装置がコンピュータプログラムを実行することにより、後述する粗圧延時間算出処理等の各種処理を実行する。

このような構成を有する厚鋼板の粗圧延時間算出装置１０では、ＤＢＭサーバ１２が、以下に示す粗圧延時間算出処理を実行することにより、設備状態や操業状況が変化した場合であってもスラブＳの粗圧延時間を精度よく算出する。以下、図３に示すフローチャートを参照して、粗圧延時間算出処理を実行する際のＤＢＭサーバ１２の動作について説明する。

〔粗圧延時間算出処理〕
図３は、本発明の一実施形態である粗圧延時間算出処理の流れを示すフローチャートでる。図３に示すフローチャートは、ＤＢＭサーバ１２に対して処理対象のスラブＳ（以下、当材と表記）の諸元に関する情報が入力されたタイミングで開始となり、粗圧延時間算出処理はステップＳ１の処理に進む。

ステップＳ１の処理では、ＤＢＭサーバ１２が、データベース１１内に格納されている過去材の諸元、実績粗圧延パス回数、及び実績ターン時間のデータを読み込む。これにより、ステップＳ１の処理は完了し、粗圧延時間算出処理はステップＳ２の処理に進む。

ステップＳ２の処理では、ＤＢＭサーバ１２が、ステップＳ１の処理において読み込んだデータを用いて過去材の諸元と粗圧延パス回数との関係を示す回帰式モデル（予測モデル）を構築する．具体的には、一般に、スラブＳの諸元に基づいて構築される粗圧延パス回数の回帰式モデルは非線形となり、非線形の回帰式モデルを構築するためには多くの計算量を要する。そこで、本実施形態では、連続な非線形関数は微小区間内では線形近似できることに着目して計算量の削減と高速化を図る。つまり、諸元空間内において当材の諸元近傍にあるデータのみを用いて回帰式モデルを構築する。

詳しくは、データベース１１内にデータが格納されている過去材の数をｎ点、諸元の種類をｍ種類、ｉ（＝１〜ｎ）番目の過去材が有する諸元をｍ×１行列Ｘ_ｉ，Ｘ＝（Ｘ_１，…，Ｘ_ｎ）とし、過去材の実績粗圧延パス回数を１×ｎ行列Ｙとする。このとき、以下の数式（１）に示す線形回帰式は、以下の数式（２）で示される最小問題を解き、パラメータα，βの値を求めることで導出できる。但し、αは１×ｍの係数行列であり、βは１×ｎの定数行列である。

詳しくは、データベース１１内にデータが格納されている過去材の数をｎ点、諸元の種類をｍ種類、ｉ（＝１〜ｎ）番目の過去材が有する諸元をｍ×１行列Ｘ_ｉ，Ｘ＝（Ｘ_１，…，Ｘ_ｎ）とし、過去材の実績粗圧延パス回数を１×ｎ行列Ｙとする。この過去材データをもとにして、或る諸元を有する材の粗圧延パス回数を最適化することを考える。或る諸元ｘ（ｘはｍ×１行列）を有する材について粗圧延パス回数ｙ（ｙはスカラー値）の最適値を以下の数式（１）に示す線形回帰式で求めるためには、以下の数式（２）で示される最小問題を解き、パラメータα，βの値を求めればよい。但し、αは１×ｍの係数行列であり、βはそのすべての要素の値がスカラー値β^＊である１×ｎの定数行列である。

次に、当材の諸元行列をＡ（＝（ａ_１，…，ａ_ｍ））、諸元空間内における過去材から当材までの距離をＬとすると、距離Ｌは以下の数式（３）に示すｎ×１行列となる。

次に、数式（３）に示す距離Ｌに対して重み行列Ｗを以下に示す数式（４）で定義する。但し、数式（４）中、Ｌ_ｉは行列Ｌのｉ（＝１〜ｎ）行目、σ（Ｌ）は行列Ｌの標準偏差、ｐは定数を示す。

重み行列Ｗは当材の諸元を中心とするガウス関数である。従って、重み行列Ｗによる重み付けを行うことにより、当材の諸元周りの微小空間内における線形近似を行うことができる。すなわち、数式（２）内の（Ｙ−αＸ−β）は１×ｎ行列であり、この（Ｙ−αＸ−β）をＫとおくと、数式（２）に示す最小問題は以下の数式（５）のように表される。

このように、線形回帰の最小化目的関数に重みを付与することにより、非線形関数である粗圧延パス回数を要求点回りで近似した回帰式モデルを構築できる。この回帰式モデルは全て演算処理装置による自動計算によって構築できる。これにより、ステップＳ２の処理は完了し、粗圧延時間算出処理はステップＳ３の処理に進む。

ステップＳ３の処理では、ＤＢＭサーバ１２が、ステップＳ２の処理において構築した回帰式モデルに当材の諸元のデータを入力することにより、当材の粗圧延時間を予測する。これにより、ステップＳ３の処理は完了し、粗圧延時間算出処理はステップＳ４の処理に進む。

ステップＳ４の処理では、ＤＢＭサーバ１２が、当材の諸元のデータを用いて、ステップＳ３の処理において算出された粗圧延パス回数でスラブＳを所定の厚さに粗圧延するための圧延スケジュール（各粗圧延パスにおけるスラブＳの搬送速度及び圧延荷重）を算出する。そして、ＤＢＭサーバ１２は、算出された圧延スケジュールに基づいて当材の粗圧延時間を純圧延時間として算出し、算出された純圧延時間と当材のターン時間及び幅読み込み時間（スラブＳが所定の寸法幅まで圧延できているか否かを測定する時間）との和を当材の粗圧延時間として算出する。なお、本実施形態では、当材のターン時間として、データベース１１内に格納されている実績ターン時間の平均値を用いる。また、幅読み込みは全自動で行われるため、幅読み込み時間はスラブＳに関係なく一定であるとみなして、予め与えられた時間を幅読み込み時間とする。これにより、ステップＳ４の処理は完了し、粗圧延時間算出処理はステップＳ５の処理に進む。

ステップＳ５の処理では、ＤＢＭサーバ１２が、当材の諸元、粗圧延パス回数、及びターン時間の実績値のデータをデータベース１１内に格納する。なお、データベース１１内のデータ点数が所定数以上である場合、ＤＢＭサーバ１２は、最も古いデータを削除することが望ましい。これにより、ステップＳ５の処理は完了し、一連の粗圧延時間算出処理は終了する。

以上の説明から明らかなように、ＤＢＭサーバ１２が、データベース１１に格納されている過去材の諸元及び粗圧延パス回数のデータを用いて、過去材の諸元と粗圧延パス回数との関係を示す回帰式モデルを構築し、当材の諸元のデータを回帰式モデルに入力することによって当材の粗圧延パス回数を算出し、算出された粗圧延パス回数に基づいて当材の粗圧延に要する時間を純圧延時間として算出し、純圧延時間と当材のターン時間及び幅読み込み時間との和を当材の粗圧延時間として算出するので、設備状態や操業状況が変化した場合であっても当材の粗圧延時間を精度よく算出することができる。

また、粗圧延時間算出処理によって算出された粗圧延時間に基づいて圧延ライン１で圧延するスラブＳを加熱する加熱炉２を制御しながら厚鋼板Ｐを製造することにより、厚鋼板Ｐを歩留まりよく製造することができる。

本発明の効果を確認するために、１０９７８本の厚鋼板の圧延データについて従来技術及び本発明を用いて粗圧延時間を予測した。図４（ａ），（ｂ）はそれぞれ、従来技術及び本発明によって予測された粗圧延時間（既設粗圧延時間予測及びＤＢＭによる粗圧延時間予測）と粗圧延時間の実績値（実績粗圧延時間）との関係を示す散布図であり、図中の直線上に点がある場合、予測値と実績値とが一致していることを意味する。図４（ａ），（ｂ）に示すように、従来技術及び本発明の決定係数はそれぞれ０．０３及び０．２２となり、従来技術及び本発明の誤差の標準偏差はそれぞれ３８．８秒及び３０．８秒（実績粗圧延時間の平均値は１１７．９秒）となった。このことから、本発明によれば、粗圧延時間を精度よく算出できることが確認された。

以上、本発明者らによってなされた発明を適用した実施の形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例、及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。

１ 圧延ライン
２ 加熱炉
３ リバース式粗圧延機
４ 仕上圧延機
５ 加速冷却装置
１０ 厚鋼板の粗圧延時間算出装置
１１ データベース
１２ ＤＢＭ（DataBase Modeling）サーバ
Ｓ スラブ
Ｐ 厚鋼板

Claims (4)

1. リバース式粗圧延機と仕上圧延機とを有する厚鋼板の圧延ラインにおける厚鋼板の粗圧延時間を算出する厚鋼板の粗圧延時間算出方法であって、
   データベースに格納されている過去に圧延された厚鋼板の諸元及び粗圧延パス回数のデータを用いて、厚鋼板の諸元と粗圧延パス回数との関係を示す回帰式モデルを構築するステップと、
   処理対象の厚鋼板の諸元のデータを前記回帰式モデルに入力することによって処理対象の厚鋼板の粗圧延パス回数を算出し、算出された粗圧延パス回数に基づいて処理対象の厚鋼板の粗圧延に要する時間を純圧延時間として算出するステップと、
   前記純圧延時間と処理対象の厚鋼板のターン時間及び幅読み込み時間との和を処理対象の厚鋼板の粗圧延時間として算出するステップと、
   を含むことを特徴とする厚鋼板の粗圧延時間算出方法。
2. 処理対象の厚鋼板の諸元及び粗圧延パス回数のデータを過去に圧延された厚鋼板の諸元及び粗圧延パス回数のデータとして前記データベースに格納するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の厚鋼板の粗圧延時間算出方法。
3. リバース式粗圧延機と仕上圧延機とを有する厚鋼板の圧延ラインにおける厚鋼板の粗圧延時間を算出する厚鋼板の粗圧延時間算出装置であって、
   過去に圧延された厚鋼板の諸元及び粗圧延パス回数のデータを格納するデータベースと、
   前記データベースに格納されている過去に圧延された厚鋼板の諸元及び粗圧延パス回数のデータを用いて、厚鋼板の諸元と粗圧延パス回数との関係を示す回帰式モデルを構築し、処理対象の厚鋼板の諸元のデータを前記回帰式モデルに入力することによって処理対象の厚鋼板の粗圧延パス回数を算出し、算出された粗圧延パス回数に基づいて処理対象の厚鋼板の粗圧延に要する時間を純圧延時間として算出し、純圧延時間と処理対象の厚鋼板のターン時間及び幅読み込み時間との和を処理対象の厚鋼板の粗圧延時間として算出するデータベースモデリングサーバと、
   を備えることを特徴とする厚鋼板の粗圧延時間算出装置。
4. 請求項１又は２に記載の厚鋼板の粗圧延時間算出方法によって算出された粗圧延時間に基づいて前記圧延ラインで圧延するスラブを加熱する加熱炉を制御しながら厚鋼板を製造するステップを含むことを特徴とする厚鋼板の製造方法。

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