JP7135962B2

JP7135962B2 - 鋼板の仕上出側温度制御方法、鋼板の仕上出側温度制御装置、及び鋼板の製造方法

Info

Publication number: JP7135962B2
Application number: JP2019057692A
Authority: JP
Inventors: 祐輝吉岡; 誠今井; 圭佑木村
Original assignee: JFE Steel Corp
Current assignee: JFE Steel Corp
Priority date: 2019-03-26
Filing date: 2019-03-26
Publication date: 2022-09-13
Anticipated expiration: 2039-03-26
Also published as: JP2020157327A

Description

本発明は、鋼板の仕上出側温度制御方法、鋼板の仕上出側温度制御装置、及び鋼板の製造方法に関する。

一般に、鋼板の圧延方向に配列された複数の圧延機を利用して鋼板を連続的に圧延する連続圧延設備では、圧延機間に設けられ、鋼板に冷却水を吐出する複数の冷却設備の吐出パターン（オン／オフパターン）を制御することにより、連続圧延設備の出側における鋼板の温度（仕上出側温度）を目標温度に制御している。このような背景から、特許文献１には、鋼板の諸元や圧延速度等から鋼板の温度降下量を算出して複数の冷却設備の最適な吐出パターンを選択する技術が提案されている。

特開平７－１６４０３３号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術は、吐出パターンを選択する際、連続圧延設備の操業環境の変化や鋼板の成分を考慮していない。このため、特許文献１に記載の技術によれば、連続圧延設備の操業環境の変化や鋼板の成分によっては、最適な吐出パターンを選択できず、結果として、仕上出側温度を精度よく目標温度に制御できない可能性がある。特許文献１に記載の技術では、温度降下量の計算値を実績値に近づけるためには、鋼種や板幅等の区分毎に温度降下量の計算値に補正をかける等して複雑な調整を行う必要がある。また、温度降下量の計算精度が低いために仕上出側温度が目標温度より高めに外れた場合、スケールが増加する原因となり、歩留まりが低下する。一方、温度降下量の計算精度が低いために仕上出側温度が目標温度より低めに外れた場合には、鋼板の先端部の硬化に伴う噛み込み不良が発生し、設備故障を引き起こすリスクがある。

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、複雑な調整を必要とすることなく、鋼板の仕上出側温度を精度よく目標温度に制御可能な鋼板の仕上出側温度制御方法及び仕上出側温度制御装置を提供することにある。また、本発明の他の目的は、設備故障の発生を抑制しつつ、鋼板を歩留まりよく製造可能な鋼板の製造方法を提供することにある。

本発明の発明者らは、鋭意検討した結果、季節によって温度降下量の計算精度に影響が生じていることを知見した。これは、圧延時期の変化によって水温や気温が変化するために、鋼板の冷却量の変動量を正確に見積もれていないためと考えられる。そこで、仕上出側温度予測モデルに与える入力変数に冷却水の温度に直接若しくは間接的に関連する情報を含めることで、温度の予測値の高精度化を達成し、本発明を想到するに至った。また、本発明の発明者らは、さらに検討を進めた結果、従来考慮されていなかった鋼板の成分による加工発熱量が温度降下量の計算精度に影響を与えていることを知見した。そこで、上記入力変数に鋼板の成分に関する情報を含めることを想到した。

本発明に係る鋼板の仕上出側温度制御方法は、鋼板の圧延方向に配列された複数の圧延機を利用して鋼板を連続的に圧延する連続圧延設備の出側における鋼板の温度を制御する鋼板の仕上出側温度制御方法であって、過去に圧延された鋼板の圧延諸元と前記温度の実績値とから生成された、鋼板の圧延諸元を入力変数、前記温度の予測値を出力変数とする仕上出側温度予測モデルに対して、圧延対象の鋼板の圧延諸元を入力することによって、圧延対象の鋼板について前記温度の予測値を算出し、前記圧延機間に設けられ、前記鋼板に冷却水を吐出する複数の冷却設備の吐出パターンを前記予測値に基づいて制御するステップを含み、前記圧延諸元には、少なくとも冷却水の温度に直接若しくは間接的に関連する情報が含まれていることを特徴とする。

本発明に係る鋼板の仕上出側温度制御方法は、上記発明において、前記圧延諸元には、さらに鋼板の成分に関する情報が含まれていることを特徴とする。

本発明に係る鋼板の仕上出側温度制御方法は、上記発明において、前記仕上出側温度予測モデルは、重回帰分析又は機械学習によって生成されていることを特徴とする。

本発明に係る鋼板の仕上出側温度制御方法は、上記発明において、前記圧延諸元には、鋼板の鋼種、板厚、板幅、圧延速度、圧延荷重、前記連続圧延設備の入側における鋼板の温度、及び前記複数の冷却設備の吐出パターンに関する情報が含まれていることを特徴とする。

本発明に係る鋼板の仕上出側温度制御装置は、鋼板の圧延方向に配列された複数の圧延機を利用して鋼板を連続的に圧延する連続圧延設備の出側における鋼板の温度を制御する鋼板の仕上出側温度制御装置であって、過去に圧延された鋼板の圧延諸元と前記温度の実績値とから生成された、鋼板の圧延諸元を入力変数、前記温度の予測値を出力変数とする仕上出側温度予測モデルに対して、圧延対象の鋼板の圧延諸元を入力することによって、圧延対象の鋼板について前記温度の予測値を算出し、前記圧延機間に設けられ、前記鋼板に冷却水を吐出する複数の冷却設備の吐出パターンを前記予測値に基づいて制御する手段を備え、前記圧延諸元には、少なくとも冷却水の温度に直接若しくは間接的に関連する情報が含まれていることを特徴とする。

本発明に係る鋼板の製造方法は、本発明に係る鋼板の仕上出側温度制御方法を利用して鋼板を製造するステップを含むことを特徴とする。

本発明に係る鋼板の仕上出側温度制御方法及び仕上出側温度制御装置によれば、複雑な調整を必要とすることなく、鋼板の仕上出側温度を精度よく目標温度に制御することができる。また、本発明に係る鋼板の製造方法によれば、設備故障の発生を抑制しつつ、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鋼板の圧延制御装置が適用される連続圧延設備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鋼板の圧延制御装置の構成を示すブロック図である。図３は、仕上出側温度予測モデルの構成を示す模式図である。図４は、本発明の一実施形態である吐出パターン決定処理の流れを示すフローチャートである。図５は、本発明手法及び従来手法による仕上出側温度の予測精度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鋼板の圧延制御装置の構成及び動作について説明する。

〔連続圧延設備の構成〕
まず、図１を参照して、本発明の一実施形態である鋼板の圧延制御装置が適用される連続圧延設備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鋼板の圧延制御装置が適用される連続圧延設備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鋼板の圧延制御装置が適用される連続圧延設備１は、矢印Ａ方向に搬送される鋼板を連続的に圧延する複数（本例では７台）の圧延スタンド２ａ～２ｇと、圧延スタンド２ａ～２ｇ間に設けられ、鋼板Ｓの上下面に冷却水を吐出することによって鋼板Ｓを冷却する複数（本例では１６本）の冷却設備３と、を備えている。

〔圧延制御装置の構成〕
次に、図２を参照して、本発明の一実施形態である鋼板の圧延制御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鋼板の圧延制御装置の構成を示すブロック図である。図２に示すように、本発明の一実施形態である鋼板の圧延制御装置１０（以下、圧延制御装置１０と略記）は、コンピュータ等の周知の情報処理装置によって構成され、図１に示す連続圧延設備１における鋼板Ｓの圧延処理を制御する。本実施形態では、圧延制御装置１０には、連続圧延設備１の入側及び出側における鋼板Ｓの温度（仕上入側温度、仕上出側温度）を検出する温度センサ１１ａ，１１ｂ、連続圧延設備１において圧延される鋼板Ｓの圧延諸元に関する情報を格納しているプロセスコンピュータ１２、及び連続圧延設備１において過去に圧延された鋼板Ｓの圧延諸元と鋼板Ｓの仕上出側温度の実績値との組を操業データとして格納している操業データデータベース（操業データＤＢ）１３が接続されている。

圧延制御装置１０は、情報処理装置内のＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算処理装置がメモリ等の記憶部に記憶されているコンピュータプログラムを実行することにより、仕上出側温度予測モデル生成部１０ａ、吐出パターン決定部１０ｂ、及び吐出パターン制御部１０ｃとして機能する。

仕上出側温度予測モデル生成部１０ａは、操業データＤＢ１３内に格納されている操業データを用いて、圧延対象の鋼板Ｓの圧延諸元を入力変数（説明変数）、圧延対象の鋼板Ｓの仕上出側温度の予測値を出力変数（目的変数）とする仕上出側温度予測モデルを生成する。仕上出側温度予測モデルの詳細については後述する。

吐出パターン決定部１０ｂは、仕上出側温度予測モデルを用いて後述する吐出パターン決定処理を実行することにより、鋼板Ｓの仕上出側温度を目標温度に制御する複数の冷却設備３の吐出パターン（各冷却設備３のオン／オフ設定）を決定する。

吐出パターン制御部１０ｃは、吐出パターン決定部１０ｂによって決定された吐出パターンに従って複数の冷却設備３のオン／オフを制御する。

〔仕上出側温度予測モデルの構成〕
次に、図３を参照して、仕上出側温度予測モデル生成部１０ａが生成する仕上出側温度予測モデルの構成について説明する。

図３は、仕上出側温度予測モデルの構成を示す模式図である。図３に示すように、仕上出側温度予測モデルは、鋼板Ｓの圧延諸元の実績値を入力変数、鋼板Ｓの仕上出側温度の実績値を出力変数として重回帰分析又は機械学習を実行することによって生成されており、入力層、中間層（隠れ層）、及び出力層を備えている。機械学習の場合には深層学習（ディープラーニング）されたニューラルネットワーク等を用いることができる。仕上出側温度予測モデルの入力層には、圧延対象の鋼板Ｓの圧延諸元が入力される。中間層のパラメータは、鋼板Ｓの圧延諸元及び仕上出側温度の実績値を用いて重回帰分析又は機械学習により調整されている。出力層は、入力層に入力された圧延諸元に対応する鋼板Ｓの仕上出側温度の予測値を出力する。

ここで、鋼板Ｓの圧延諸元としては、鋼板Ｓの鋼種、板厚、板幅、圧延速度（圧延スタンド毎）、圧延荷重（圧延スタンド毎）、仕上入側温度、複数の冷却設備３の吐出パターン、圧延時期、鋼板Ｓの成分（Ｃ，Ｍｎ，Ｐ，Ｓ，Ｓｉ，Ｃｕ，Ａｌ，Ｎ，Ｔｉ，Ｎｂ，Ｂ，Ｃｒ，Ｍｏ，Ｎｉ，Ｖ）、及び冷却水温に関する情報が含まれている。ここでいう冷却水温に関する情報は上記した「冷却水の温度に直接若しくは間接的に関連する情報」に対応したものであり、冷却水の水温そのものの他、季節等の要因によって変化する冷却水温を表すものとして、圧延時期や圧延年月日、さらには時刻等を用いることができる。

〔吐出パターン決定処理〕
次に、図４を参照して、吐出パターン決定部１０ｂが実行する吐出パターン決定処理について説明する。

図４は、本発明の一実施形態である吐出パターン決定処理の流れを示すフローチャートである。図４に示すフローチャートは、鋼板Ｓの圧延処理を開始する前の所定のタイミングで開始となり、吐出パターン決定処理はステップＳ１の処理に進む。

ステップＳ１の処理では、吐出パターン決定部１０ｂが、圧延対象の鋼板Ｓの圧延諸元に関する情報（諸元情報）をプロセスコンピュータ１２から取得して読み込む。これにより、ステップＳ１の処理は完了し、吐出パターン決定処理はステップＳ２の処理に進む。

ステップＳ２の処理では、吐出パターン決定部１０ｂが、ステップＳ１の処理において読み込んだ諸元情報を仕上出側温度予測モデルに入力することにより、圧延対象の鋼板Ｓの仕上出側温度の予測値を算出する。これにより、ステップＳ２の処理は完了し、吐出パターン決定処理はステップＳ３の処理に進む。

ステップＳ３の処理では、吐出パターン決定部１０ｂが、ステップＳ２の処理によって算出された仕上出側温度の予測値が圧延対象の鋼板Ｓについて定められた指定範囲内にあるか否かを判別する。判別の結果、指定範囲内にある場合（ステップＳ３：Ｙｅｓ）、吐出パターン決定部１０ｂは、吐出パターン決定処理をステップＳ４の処理に進める。一方、指定範囲内にない場合には（ステップＳ３：Ｎｏ）、吐出パターン決定部１０ｂは、予め設定されている吐出パターンの使用優先順位に従って諸元情報で設定されている複数の冷却設備３の吐出パターンを変更した後、吐出パターン決定処理をステップＳ２の処理に戻す。

ステップＳ４の処理では、吐出パターン決定部１０ｂが、ステップＳ２の処理において用いた諸元情報で設定されている複数の冷却設備３の吐出パターンを最終的な吐出パターンに決定する。以後、吐出パターン制御部１０ｃが、鋼板Ｓの圧延処理が実行されている間、吐出パターン決定部１０ｂが決定した最終的な吐出パターンに従って複数の冷却設備３の吐出パターンを制御する。これにより、ステップＳ４の処理は完了し、一連の吐出パターン決定処理は終了する。

以上の説明から明らかなように、本発明の一実施形態である鋼板の圧延制御装置１０は、過去に圧延された鋼板Ｓの圧延諸元と仕上出側温度の実績値とから生成された、鋼板Ｓの圧延諸元を入力変数、鋼板Ｓの仕上出側温度の予測値を出力変数とする仕上出側温度予測モデルに対して、圧延対象の鋼板Ｓの圧延諸元を入力することによって、圧延対象の鋼板Ｓについて仕上出側温度の予測値を算出し、圧延スタンド２ａ～２ｇ間に設けられ、鋼板Ｓに冷却水を吐出する複数の冷却設備３の吐出パターンを仕上出側温度の予測値に基づいて制御し、鋼板Ｓの圧延諸元には、少なくとも冷却水の温度に直接若しくは間接的に関連する情報が含まれているので、複雑な調整を必要とすることなく、鋼板Ｓの仕上出側温度を精度よく目標温度に制御できる。また、これにより、設備故障の発生を抑制しつつ、鋼板Ｓを歩留まりよく製造することができる。

図５は、本発明手法及び従来手法による仕上出側温度の予測精度を示す散布図である。本実施例では、極低炭素鋼１０００サンプルを対象として、従来の仕上出側温度予測手法（従来手法）と本発明の仕上出側温度予測手法（本発明手法）についてシミュレーションによる比較を行った。図５の横軸は仕上出側温度の実績値（ＦＤＴ実績）を示し、縦軸は仕上出側温度の予測値（ＦＤＴ予測）を示す。図５に示すように、従来手法では、仕上出側温度の予測誤差σは１４．１℃であったのに対して、本発明手法では、仕上出側温度の予測誤差σは５．１℃であった。これにより、本発明によれば、仕上出側温度を精度よく予測し、結果として、仕上出側温度を精度よく目標温度に制御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連続圧延設備
２ａ～２ｇ圧延スタンド
３冷却設備
１０圧延制御装置
１０ａ仕上出側温度予測モデル生成部
１０ｂ吐出パターン決定部
１０ｃ吐出パターン制御部
１１ａ，１１ｂ温度センサ
１２プロセスコンピュータ
１３操業データデータベース（操業データＤＢ）
Ｓ鋼板

Claims

鋼板の圧延方向に配列された複数の圧延機を利用して鋼板を連続的に圧延する連続圧延設備の出側における鋼板の温度を制御する鋼板の仕上出側温度制御方法であって、
過去に圧延された鋼板の圧延諸元と前記温度の実績値とから生成された、鋼板の圧延諸元を入力変数、前記温度の予測値を出力変数とする仕上出側温度予測モデルに対して、圧延対象の鋼板の圧延諸元を入力することによって、圧延対象の鋼板について前記温度の予測値を算出し、前記圧延機間に設けられ、前記鋼板に冷却水を吐出する複数の冷却設備の吐出パターンを前記予測値に基づいて制御するステップを含み、
前記圧延諸元には、少なくとも冷却水の温度に直接若しくは間接的に関連する情報が含まれており、前記情報には、冷却水の水温、圧延時期、圧延年月日、及び時刻が含まれていることを特徴とする鋼板の仕上出側温度制御方法。
前記圧延諸元には、さらに鋼板の成分に関する情報が含まれていることを特徴とする請求項１に記載の鋼板の仕上出側温度制御方法。
前記仕上出側温度予測モデルは、重回帰分析又は機械学習によって生成されていることを特徴とする請求項１又は２に記載の鋼板の仕上出側温度制御方法。
前記圧延諸元には、鋼板の鋼種、板厚、板幅、圧延速度、圧延荷重、前記連続圧延設備の入側における鋼板の温度、及び前記複数の冷却設備の吐出パターンに関する情報が含まれていることを特徴とする請求項１～３のうち、いずれか１項に記載の鋼板の仕上出側温度制御方法。
鋼板の圧延方向に配列された複数の圧延機を利用して鋼板を連続的に圧延する連続圧延設備の出側における鋼板の温度を制御する鋼板の仕上出側温度制御装置であって、
過去に圧延された鋼板の圧延諸元と前記温度の実績値とから生成された、鋼板の圧延諸元を入力変数、前記温度の予測値を出力変数とする仕上出側温度予測モデルに対して、圧延対象の鋼板の圧延諸元を入力することによって、圧延対象の鋼板について前記温度の予測値を算出し、前記圧延機間に設けられ、前記鋼板に冷却水を吐出する複数の冷却設備の吐出パターンを前記予測値に基づいて制御する手段を備え、
前記圧延諸元には、少なくとも冷却水の温度に直接若しくは間接的に関連する情報が含まれており、前記情報には、冷却水の水温、圧延時期、圧延年月日、及び時刻が含まれていることを特徴とする鋼板の仕上出側温度制御装置。
請求項１～４のうち、いずれか１項に記載の鋼板の仕上出側温度制御方法を利用して鋼板を製造するステップを含むことを特徴とする鋼板の製造方法。