CN101168797A - 一种优碳钢材在线预测与控制组织索氏体化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种优碳钢材在线预测与控制组织索氏体化方法，包括下列步骤：根据物料参数和化学成分，在斯太尔摩控制冷却的风冷段，调整风冷段的冷却温度；在控制冷却的水冷段，依据各段的冷却方式的不同，在每个时间步长，依据节点所处的位置，选取相应的热交换系数，并根据自学习的方法，不断修正热交换系数；在斯太尔摩控制冷却的相变过程中，根据相变热的改变，调整斯太尔摩控制冷却的相变过程；在斯太尔摩控制冷却过程中，提供参数检测，在线预测并控制各项性能指标，时时监控优碳盘条生产过程索氏体组织比例。其使得优碳钢材盘条具有良好的拉拨性能。

Description

一种优碳钢材在线预测与控制组织索氏体化方法

技术领域

本发明涉及冶金工业技术领域，特别是涉及一种优碳钢材在线预测与控制组织索氏化方法。

背景技术

中国的冶金工业生产，特别是钢材线材的生产，随着中国经济近20年的快速发展而跳跃发展，产量不断增加，据不完全统计，我国目前有引进和国产高速线材生产线100多条，其生产着大量的线材产品。

在现有的生产工艺中，许多线材制品厂为了降低生产成本，取消了线材再加工前的一些热处理工序，对线材盘条不经过热处理而直接拉拨，这样就要求线材盘条本身拉拨性能很好。

根据大量的研究资料表明：优碳线材盘条的拉拨性能与其组织索氏体化有直接关系，组织索氏体化越高其拉拨性能越好，拉拨过程越不容易断裂。

一般地，在热轧后，都要对钢材进行的旨在控制相变组织和提高钢材力学性能的冷却。控制冷却是在精轧机后设置一个一定长度的冷却带，钢材热轧后通过冷却带，按冷却方法进行冷却。冷却方法根据钢的化学成分和对钢材的组织性能的要求决定。

轧后控制冷却线由穿水冷却和散卷冷却两部分组成。线材精轧机轧出的线材温度一般为950-1100℃，进入穿水冷却段，经过水冷→恢复→再水冷→再恢复→再水冷的过程，使线材温度急剧降低至750-900℃，这不仅可使轧制后形成的细粒奥氏体组织经急冷后留下来，为相变提供合适的细粒组织和温度条件，同时避免了线材在易于氧化的高温状态停留，减少了二次氧化铁皮的生成。

线材成圈后，散布于冷却运输机上进行二次控制冷却，实现线材的组织转变。根据钢种的不同，须采用不同的二次控制冷却。按控制原理分，现代最常用的有三种控冷方式：标准型、延迟型和缓慢型。对于中碳钢、高碳钢和部分弹簧钢等，控冷的目的是要获得易于拉拔的细粒状珠光体即索氏体组织和良好的综合机械性能，在二次冷却中需要有较快的冷却速度，则采用标准型冷却方式，在运输机下设有冷却风机，对线材进行强迫风冷；对于用于深加工的低碳钢类(如焊条钢、冷镦钢等)来说，理想的显微组织是由粗大而均匀的铁素体晶粒和分散的少量珠光体组成，并具有较低的抗拉强度。如果采用快速冷却，将使晶粒细化、强度增大，同时易形成网状碳化物组织，使拉拔性能变坏，这类钢应采用延迟型冷却方式，在散冷辊道上加设保温罩，降低线材冷却速度，达到缓冷目的。对于马氏体和莱氏体类钢(例如高速工具钢、马氏体不锈钢等)，为了消耗白点和避免在冷却过程中由于热应力与组织应力而造成的裂纹，需要缓慢冷却，使用变在接近恒温的条件下进行，因此须采用缓慢型冷却方式，在散冷辊道上加设保温罩，并进行加热保温。

通常，控制冷却的方法根据钢材冷却的3个阶段而有所不同：

(1)第一阶段——从终轧到Ar3温度区间。

终轧后，特别是在奥氏体未再结晶区轧制后，在奥氏体内产生了大量位错和变形带，奥氏体晶粒产生了很大变形。在相变前如进行一定强度的冷却，既可阻止在高温下奥氏体晶粒的长大，又可阻止碳化物过早析出，同时也可适当固定位错，增加相变的过冷度，为变形奥氏体以后的相变作好组织上的准备。

(2)第二阶段——从Ar3到以后的相变温度区间。在此温度区间奥氏体发生相变。冷却速度在这个温度区间起着决定的作用。在得到铁素体(F)与珠光体(P，)的范围内，冷却速度越大，得到的珠光体比例越多，珠光体的片层间距也越小。如果冷却速度超过临界速度，则可得到贝氏体(B)或马氏体(M)组织。在得到铁素体(F)+珠光体(B)的范围内冷却速度越大，得到的贝氏体比例越大，贝氏体组织也越细小。在第二阶段，选择适当的冷却速度是非常重要的。而冷却速度的选择则要根据钢的化学成分和所要求的钢材性能来决定。

(3)第三阶段——第二阶段后的空冷。空冷主要起自回火和消除由前段快冷产生的应力的作用，也有增大析出强化和使相变组织均匀化的作用。

经控制冷却的钢材线材盘条，其强度和韧性都有提高，尤其是强度提高很大。与控制轧制钢材相比，控制冷却钢材的强度提高量(Δσs，Δσb)可近似用下式表示：

Δσs＝Ky(Δd-1/2)+Δσppt+α

Δσb＝K(Δd-1/2)+Δσppt’+KBfB+β

式中Ky，K为霍尔一佩奇(Hall-Petch)公式中与晶粒度有关的系数；d为铁素体晶粒直径；KB为贝氏体的强化系数；fB为贝氏体体积百分数，％；Δσppt、Δσppt’为由控制冷却产生的析出强化的增大量；α、β为修正量。

中国专利号ZL98100444.X的发明专利公开了一种用于钢材硬线热轧后控制冷却方法，主要涉及硬线热轧后如何实现控制冷却。该发明的控制冷却方法分为四个阶段：即热轧机至吐丝机区段的水冷段、吐丝机后的汽冷装置所辖区段的水汽冷却段、自汽冷装置出口处至随后6米内区段的自然冷却段和自然冷却段末端至卷集机前区段的快速冷却段。经该发明控制冷却，其硬线不仅能获得较好的力学性能，而且能获得高比例的索氏体组织，改善了随后的深加工性能。

但是，由于现在市场对钢材线材盘条的索氏体组织比例要求越来越高，而现有的技术中无法满足不同(或相同)钢种、不同规格、不同轧制速度下在线预测线材盘条的索氏体组织比例要求，厂商为在激烈的市场竞争中求得生存，同时扩大优碳盘条生产规模，为下一步开发更高级别产品打好基础，需要研究更好的技术，实现不同(或相同)钢种、不同规格、不同轧制速度下在线预测与控制线材盘条的索氏体组织比例要求，提高优碳盘条的索氏体组织。

发明内容

为解决现有技术的问题而提供的一种优碳钢材在线预测与控制组织索氏化方法，其使得优碳钢材盘条具有良好的拉拨性能。

为实现本发明目的而提供的一种优碳钢材在线预测与控制组织索氏体化方法，包括下列步骤：

步骤A，在斯太尔摩控制冷却的风冷段，根据实测得到的物料性能参数和化学成分，调整风冷段的冷却温度；

步骤B，在控制冷却的水冷段，依据各段的冷却方式的不同，在每个时间步长，依据节点所处的位置，选取相应的热交换系数，并根据自学习的方法，不断修正热交换系数。

所述的优碳钢材在线预测与控制组织索氏体化方法，还可以包括下列步骤：

步骤C，在斯太尔摩控制冷却的相变过程中，根据相变热的改变，调整斯太尔摩控制冷却的相变过程。

步骤D，在斯太尔摩控制冷却过程中，提供参数检测，预测各项性能指标并进行调控。

所述步骤A中，所述物料性能参数和化学成分包括钢比热，钢密度，钢的热传导系数，相变热，媒介与线材表面的热交换系数。

所述步骤A中，所述调整调整风冷段的冷却温度，是使用有限元方法或有限差分方法计算而得到。

所述步骤A中，所述调整调整风冷段的冷却温度，是使用一维有限差分求解方法计算而得到：

所述一维有限差分求解为沿线材径方向的一维热传导非线性方程：

$\mathrm{\ρ}\left(T\right)\mathrm{Cp}\left(T\right)\frac{\∂T}{\∂t}=\frac{\∂}{\∂r}\left(k\left(T\right)\frac{\∂T}{\∂r}\right)+k\left(T\right)\frac{\∂T}{r\∂r}+g\left(T\right)$

其中，C_p(T)为钢比热，J.Kg^-1.K；ρ(T)为钢密度，kg.m^-3；K(T)为钢的热传导系数，Wm^-1K^-1，g(T)为相变热，W.m^-3；

其初始边界条件为：

初始条件：t＝0，0≤r≤R，T＝T₀(r)

边界条件：

在表面： $-k\left(T\right)\frac{\∂T}{\∂r}+\mathrm{hT}={\mathrm{hT}}_{\mathrm{air}}$

在线材芯部： $\frac{\∂T}{\∂r}=0$

其中：h为媒介如空气或水与线材表面的热交换系数，W/m²/K。

所述步骤B中，根据自学习的方法，不断修正热交换系数，是通过下式计算得到的：h_c＝A^*W^B(1-0.0075T_w)。

所述步骤C中，所述相变热为奥氏体向铁素体及珠光体的转变，由下式计算得到：

$g\left(T\right)=\mathrm{\ρH}\left(T\right)\frac{\mathrm{\ΔX}}{\mathrm{\Δt}}.$

所述步骤D中，所述提供参数检测，预测各项性能指标，是利用性能预报系统，通过程序与主轧线PLC系统自动衔接，采集物料跟踪系统中钢的化学成分、轧制速度与轧制规格、在线各个高温计所采集的温度参数、水冷风冷参数进入性能预报系统，计算并预测生产过程产品的组织性能。

本发明的有益效果是：本发明适用于高线优碳盘条生产工艺，不会给生产过程带来设备和人身安全隐患，生产过程能及时预测并控制产品索氏体组织及性能，对产品质量的稳定与提高大有帮助。其使得优碳盘条组织索氏体率大幅提高。根据优碳盘条金相组织统计数据表明，目前重钢高线优碳盘条≤2.5级索氏体化比率达到了95％以上水平；力学性能稳定。同时，可以使得优碳盘条质量异议损失大幅下降。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明的一种优碳钢材控制组织索氏化方法进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在现有的斯太尔摩控制冷却过程中，利用斯太尔摩控制冷却装置与主轧线可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller，PLC)衔接，实现水冷、风冷控制。

下面详细描述本发明的优碳钢材控制组织索氏体化方法，包括下列步骤：

步骤S100，在斯太尔摩控制冷却的风冷段，根据实测得到的物料性能参数和化学成分，调整风冷段的冷却温度。

利用斯太尔摩控制冷却装置，在风冷段控制线材的冷却速度，在控制冷却过程中，根据人工测得的物料性能参数和化学成分，调整风冷段的冷却温度。

所述的物料性能参数和化学成分包括钢比热，钢密度，钢的热传导系数，相变热，媒介与线材表面的热交换系数等。

所述调整调整风冷段的冷却温度，可以使用有限元方法或有限差分方法计算而得到。

较佳地，线材在冷却线上，其特点是断面简单，边界条件复杂，因此，采用一维有限差分求解的方法计算得到调整的风冷温度。如式(1)所示，沿线材径方向的一维热传导非线性方程：

$\mathrm{\ρ}\left(T\right)\mathrm{Cp}\left(T\right)\frac{\∂T}{\∂t}=\frac{\∂}{\∂r}\left(k\left(T\right)\frac{\∂T}{\∂r}\right)+k\left(T\right)\frac{\∂T}{r\∂r}+g\left(T\right)$

计算得到需要调整的风冷温度。

其中，C_p(T)为钢比热，J.Kg^-1.K；ρ(T)为钢密度，kg.m^-3；K(T)为钢的热传导系数，Wm^-1K^-1，g(T)为相变热，W.m^-3。

其初始边界条件为：

(1)初始条件：t＝0，0≤r≤R，T＝T₀(r)

(2)边界条件：

在表面： $-k\left(T\right)\frac{\∂T}{\∂r}+\mathrm{hT}={\mathrm{hT}}_{\mathrm{air}}$

在线材芯部： $\frac{\∂T}{\∂r}=0$

其中：h为媒介如空气或水与线材表面的热交换系数，W/m²/K。

本发明使用一维有限差分法计算线材径向的温度，其速度很快，能在50ms完成一个循环的运算，为温度调整打下了基础，非常稳定，完全收敛。

步骤S200，在斯太尔摩控制冷却的水冷段，依据各段的冷却方式的不同，在每个时间步长，依据节点所处的位置，选取相应的热交换系数，并根据自学习的方法，不断修正热交换系数。

线材在水冷段，依据各段的冷却方式的不同，在每个时间步长，依据节点所处的位置，选取相应的热交换系数。

每个集管冲击区内强制水对流换热，此区内，冷却水与线材表面直接接触，此为水的强制对流区，在这区域，热交换的方式为强制热对流和热辐射，冷却的效率较高。

一些因素对热交换系数有直接的影响，如水嘴的型式，水嘴的大小，水流，水压，水嘴与钢的距离，钢的表面温度等。最终，这些参数归纳为对水的单位秒流量(l/m²s)的影响。钢的表面温度及水温对热交换系数也有直接的影响。这一区域的热交换系数可表示为：

h_c＝A^*W^B(1-0.0075T_w)    (2)

当水压力为0.6Mpa时，可推算此段的热交换系数为6000W/m²K。

由于目前对线材的热交换系数在水冷段还没有准确的数学描述，及现场情况的特殊性，本发明根据在线温度实测值根据自学习的方法，利用式(2)不断修正热交换系数。

由于实际生产的复杂性，预测值与实测值不可避免存在具有偏差，根据偏差快速修正模型内相应的参数，逐渐趋近实测结果，这种快速的自适应也是非常必要。

在斯太尔摩风冷段，风冷段的热交换系数与冷却风的风速，及风机口的开启度相关，在完全开启的情况下，较佳地，风冷段的热交换系数一般为200W/m^2^*K。一般而言，非搭接点的热交换系数比搭接点高20％。

更佳地，本发明的优碳钢材控制组织索氏体化方法，还可以包括下列步骤：

步骤S300，在斯太尔摩控制冷却的相变过程中，根据相变热的改变，调整斯太尔摩控制冷却的相变过程。

高碳钢和低碳钢在一定的温度及条件下，会发生相变反应，奥氏体在相变温度以下，在晶界及晶界交点处优先形核，分解生成铁素体或珠光体。伴随相变过程，会有放热反应，内热源的生成会影响温度场的分布，因此，需要考虑相变热g(T)的影响，根据相变热的改变，调整斯太尔摩控制冷却过程。

奥氏体向铁素体及珠光体的转变的相变热由以下公式计算：

$g\left(T\right)=\mathrm{\ρH}\left(T\right)\frac{\mathrm{\ΔX}}{\mathrm{\Δt}}---\left(3\right)$

相变开始温度T_AV，该参数与钢的冷却速度相关。当温度低于T_A1，在相变前有一个孕育期，冷却速度越快，相变温度越低。相变开始温度可以根据钢的连续冷却转变曲线图(Continuouscooling Transformation Diagram，CCT)来确定。

高碳钢模型中高碳钢的抗拉强度(单位：MPa)采用以下公式计算：

T_S＝267log(C_R)-293+1029[％C]+152[％Si]+210[％Mn]+232[％Cr]+5244[％N_f]+442[％P]^0.5    (4)

高碳钢珠光体的片层间距采用以下公式计算：

$\begin{array}{c}{S}_p=\frac{1.8\×{10}^{-2}}{T_{A1}-T_{{\mathrm{AV}}_{\mathrm{CCT}}}}\end{array}\mathrm{mm}---\left(5\right)$

考虑了相变热等因素，并根据输入材料的实测的物性参数及实测的化学成分，可根据实测值计算相应的温度及性能指标。

本发明通过输入实测的材料CCT数据，根据CCT的数据判断线材在实际生产中组织相变温度和最终组织，将实际生产的冷却曲线在CCT图中显示出来，很容易判断最终组织，为工艺的优化打下了基础，特别在新钢种的开发过程中，这项功能显得尤为重要。

步骤S400，在斯太尔摩控制冷却过程中，提供参数检测，预测并控制各项性能指标。

根据实际生产数据对程序进一步修订与完善，从而达到准确预测组织性能参数。

利用现有的性能预报系统，通过程序与主轧线PLC系统自动衔接，采集现有的物料跟踪系统中钢的化学成分、轧制速度与轧制规格、在线各个高温计所采集的温度参数、水冷风冷参数进入性能预报系统，通过程序自动计算并预测生产过程产品的组织性能，并通过调节更好地实现水冷、风冷控制。

本发明适用于高线盘条生产工艺，不会给生产过程带来设备和人身安全隐患，对产品质量的稳定与提高大有帮助。其使得优碳盘条组织索氏体率大幅提高。根据优碳盘条金相组织统计数据表明，目前重钢高线优碳盘条≤2.5级索氏体化比率达到了95％以上水平；力学性能稳定。同时，可以使得优碳盘条质量异议损失大幅下降。可以实现水冷段，风冷段的控制，适时预测材料的各种力学性能指标，如抗拉强度，屈服强度，延伸率，面缩率等，并判断最终产品索氏体组织及比例。

通过以上结合附图对本发明具体实施例的描述，本发明的其它方面及特征对本领域的技术人员而言是显而易见的。

以上对本发明的具体实施例进行了描述和说明，这些实施例应被认为其只是示例性的，并不用于对本发明进行限制，本发明应根据所附的权利要求进行解释。

Claims (9)

1.一种优碳钢材在线预测与控制组织索氏体化方法，其特征在于，包括下列步骤：

步骤A，在斯太尔摩控制冷却的风冷段，根据实测得到的物料性能参数和化学成分，调整风冷段的冷却温度；

步骤B，在控制冷却的水冷段，依据各段的冷却方式的不同，在每个时间步长，依据节点所处的位置，选取相应的热交换系数，并根据自学习的方法，不断修正热交换系数。

2.根据权利要求1所述的优碳钢材在线预测与控制组织索氏体化方法，其特征在于，还包括下列步骤：

步骤C，在斯太尔摩控制冷却的相变过程中，根据相变热的改变，调整斯太尔摩控制冷却的相变过程。

3.根据权利要求2所述的优碳钢材在线预测与控制组织索氏体化方法，其特征在于，还包括下列步骤：

步骤D，在斯太尔摩控制冷却过程中，提供参数检测，预测并控制各项性能指标。

4.根据权利要求1至3任一项所述的优碳钢材在线预测与控制组织索氏体化方法，其特征在于，所述步骤A中，所述物料性能参数和化学成分包括钢比热，钢密度，钢的热传导系数，相变热，媒介与线材表面的热交换系数。

5.根据权利要求4所述的优碳钢材在线预测与控制组织索氏体化方法，其特征在于，所述步骤A中，所述调整调整风冷段的冷却温度，是使用有限元方法或有限差分方法计算而得到。

6.根据权利要求1至3任一项所述的优碳钢材在线预测与控制组织索氏体化方法，其特征在于，所述步骤A中，所述调整调整风冷段的冷却温度，是使用一维有限差分求解方法计算而得到：

所述一维有限差分求解为沿线材径方向的一维热传导非线性方程：

$\mathrm{\ρ}\left(T\right)\mathrm{Cp}\left(T\right)\frac{\∂T}{\∂t}=\frac{\∂}{\∂r}\left(k\left(T\right)\frac{\∂T}{\∂r}\right)+k\left(T\right)\frac{\∂T}{r\∂r}+g\left(T\right)$

其中，C_p(T)为钢比热，J.Kg^-1.K；ρ(T)为钢密度，kg.m^-3；K(T)为钢的热传导系数，Wm^-1K^-1，g(T)为相变热，W.m^-3；

其初始边界条件为：

初始条件：t＝0，0≤r≤R，T＝T₀(r)

边界条件：

在表面： $-k\left(T\right)\frac{\∂T}{\∂r}+\mathrm{hT}={\mathrm{hT}}_{\mathrm{air}}$

在线材芯部： $\frac{\∂T}{\∂r}=0$

其中：h为媒介如空气或水与线材表面的热交换系数，W/m²/K。

7.根据权利要求1至3任一项所述的优碳钢材在线预测与控制组织索氏体化方法，其特征在于，所述步骤B中，根据自学习的方法，不断修正热交换系数，是通过下式计算得到的：h_c＝A^*W^B(1-0.0075T_w)。

8.根据权利要求2所述的优碳钢材在线预测与控制组织索氏体化方法，其特征在于，所述步骤C中，所述相变热为奥氏体向铁素体及珠光体的转变，由下式计算得到：

$g\left(T\right)=\mathrm{\ρH}\left(T\right)\frac{\mathrm{\ΔX}}{\mathrm{\Δt}}.$

9.根据权利要求3所述的优碳钢材在线预测与控制组织索氏体化方法，其特征在于，所述步骤D中，所述提供参数检测，预测各项性能指标，是利用性能预报系统，通过程序与主轧线PLC系统自动衔接，采集物料跟踪系统中钢的化学成分、轧制速度与轧制规格、在线各个高温计所采集的温度参数、水冷风冷参数进入性能预报系统，计算并预测生产过程产品的组织性能。