CN102348516A

CN102348516A - 优化装置

Info

Publication number: CN102348516A
Application number: CN2009801580514A
Authority: CN
Inventors: 今成宏幸; 北乡和寿
Original assignee: Toshiba Mitsubishi Electric Industrial Systems Corp
Current assignee: Toshiba Mitsubishi Electric Industrial Systems Corp
Priority date: 2009-03-13
Filing date: 2009-03-13
Publication date: 2012-02-08
Anticipated expiration: 2029-03-13
Also published as: US20120004757A1; KR20110124357A; WO2010103659A1; JPWO2010103659A1; CN102348516B; EP2407256A4; JP5529847B2; EP2407256B1; EP2407256A1; KR101357346B1

Abstract

优化装置包括：基于轧制材(120)的初始尺寸、初始温度、及目标温度来计算热轧装置(100)对轧制材(120)进行轧制用的控制设定值的设定计算部(31)；基于控制设定值、计算热轧装置(100)为了对轧制材(120)进行轧制而需要的使用能量的使用能量计算部(32)；基于使用能量及二氧化碳排放系数、计算在热轧装置(100)中排放的二氧化碳排放量的制造时二氧化碳排放量计算部(33)；以及计算目标温度作为为了确保所轧制的轧制材(120)的品质而需要的温度以上的温度、且使得使用能量及二氧化碳排放量中的至少任一方为最小的温度的优化部(35)。

Description

优化装置

技术领域

本发明涉及将轧制设备的控制进行优化的优化装置，从而在轧制设备中对轧制材进行轧制时，确保轧制材的产品品质，并使得所使用的能量及所排放的二氧化碳排放量中的至少任一方为最小。

背景技术

作为对金属材料进行轧制的轧制设备，有制造钢铁的板(以下称为钢板)的薄板热轧设备、厚板轧制设备、冷轧设备、钢铁的型钢轧制设备、条钢及线材的轧制设备、以及铝铜轧制设备。

例如，薄板热轧设备利用板坯加热炉101将被称为板坯的长方体状的钢铁材料加热到1200℃左右，并利用粗轧机实施粗轧，从而得到厚度为30～40mm左右的板带。此时，也有时会利用板带加热器来使板带升温。之后，薄板热轧设备在精轧机中将粗轧后的板带轧制成1.2～12mm的厚度。接下来，薄板热轧设备利用水冷机冷却到500～700℃左右，之后，最终利用卷绕机卷绕成卷材。此处，虽然板坯在经过轧制的各工序时其称呼变成板带、卷材等，但以下，用称为轧制材的称呼来进行统一。

这样，由于薄板热轧设备一边将轧制材进行传送，一边利用加热炉进行加热，并利用轧机使其产生较大变形，因此，所消耗的能量非常大。

因而，例如，作为节能对策，一般使用在没有利用轧机进行轧制的时间即空闲(idle)时间内、降低轧辊转速的节能方法。此外，由于在轧机中使用大量的冷却水、油压系统的油、鼓风机的空气，因此，一般已知有在对轧机提供水、油、空气的泵的台数控制或起动/停止控制中、力图节能的节能方法。

此外，在专利文献1(日本专利特开2005-48202号公报)中，提出了如下加热炉燃料控制方法：为了使加热炉进行节能运转，引入能量成本的概念，将能量成本抑制在最低限度。

另一方面，受到近来世界对环境问题的研究和提高关注度的影响，包含钢铁公司的所有企业都积极致力于研究降低以二氧化碳为代表的温室气体(greenhouse gas)的排放量的对策。

专利文献1：日本专利特开2005-48202号公报

发明内容

然而，在上述减少轧辊转速的节能方法、或控制泵的节能方法中，对于降低所使用的能量及二氧化碳排放量，没有得到充分的效果。此外，在专利文献1所记载的加热炉燃烧控制方法中，由于将加热炉作为节能对象，因此，难以得到遍及整个轧制设备的较大的节能效果，此外，由于没有考虑轧制材的产品品质，因此，有时会制造出不合格品。

本发明是鉴于上述问题而完成的，其目的在于提供一种优化装置，该优化装置能对轧制设备的控制进行优化，从而确保轧制材的产品品质，并使得使用能量及二氧化碳排放量中的至少任一方为最小。

为了达到上述目的，本发明所涉及的优化装置的第1特征在于，包括：设定计算部，该设定计算部基于轧制材的初始尺寸、初始温度、及目标温度，计算轧制装置对所述轧制材进行轧制用的控制设定值；使用能量计算部，该使用能量计算部基于由所述设定计算部计算出的控制设定值，计算所述轧制装置为了对所述轧制材进行轧制而需要的能量，以作为使用能量；制造时二氧化碳排放量计算部，该制造时二氧化碳排放量计算部基于由所述使用能量计算部计算出的使用能量及二氧化碳排放系数，计算在所述轧制装置中排放的二氧化碳排放量；以及优化部，该优化部计算所述目标温度，以作为为了确保所轧制的所述轧制材的品质而需要的温度以上的、且使得所述使用能量及所述二氧化碳排放量中的至少任一方为最小的温度。

为了达到上述目的，本发明所涉及的优化装置的第2特征在于，所述优化部计算在所述轧制装置中的、对所述轧制材进行精轧的精轧部的入口或出口、或者对所述精轧后的轧制材进行卷绕的卷绕部的入口中的任意一个以上的部位的所述轧制材的所述目标温度。

为了达到上述目的，本发明所涉及的优化装置的第3特征在于，包括：设定计算部，该设定计算部基于与轧制材有关的初始尺寸、初始温度、及多个目标温度，对多个目标温度的每一目标温度，计算轧制装置对所述轧制材进行轧制用的多个控制设定值；使用能量计算部，该使用能量计算部基于由所述设定计算部计算出的多个控制设定值，对所述多个控制设定值的每一控制设定值，计算所述轧制装置为了对所述轧制材进行轧制而需要的能量，以作为多个使用能量；制造时二氧化碳排放量计算部，该制造时二氧化碳排放量计算部基于由所述使用能量计算部计算出的多个使用能量及二氧化碳排放系数，对所述多个使用能量的每一使用能量，计算在所述轧制装置中排放的多个二氧化碳排放量；以及能量品质显示选择部，该能量品质显示选择部将所述计算出的多个使用能量及多个二氧化碳排放量显示于显示部，并且，基于从所显示的多个使用能量及多个二氧化碳排放量的组合中选择的任一组合，从所述多个目标温度中选择任一目标温度。

为了达到上述目的，本发明所涉及的优化装置的第4特征在于，所述能量品质显示选择部在所述轧制装置中的、对所述轧制材进行精轧的精轧部的入口或出口、或者对所述精轧后的轧制材进行卷绕的卷绕部的入口中的任意一个以上的部位，分别从所述多个目标温度中选择任一目标温度。

为了达到上述目的，本发明所涉及的优化装置的第5特征在于，所述设定计算部利用用于对处于所述轧制装置内的所述轧制材进行热平衡计算的温度模型，基于所述计算出的控制设定值，计算处于所述轧制装置内的所述轧制材的温度，所述优化装置还包括基于由所述设定计算部计算出的温度、决定所述轧制材的材质的材质预测部，所述优化部计算所述目标温度，以作为使得由所述材质预测部决定的材质是在预先决定的材质以上、且使得所述使用能量及所述二氧化碳排放量中的至少任一方为最小的温度。

为了达到上述目的，本发明所涉及的优化装置的第6特征在于，所述材质预测部计算在由所述设定计算部计算出的所述轧制材的温度下进行轧制后的所述轧制材的拉伸强度、屈服应力、及延展性中的任意一项或多项，以作为所述材质。

为了达到上述目的，本发明所涉及的优化装置的第7特征在于，所述设定计算部利用用于对处于所述轧制装置内的所述轧制材进行热平衡计算的温度模型，基于所述计算出的多个控制设定值，计算处于所述轧制装置内的所述轧制材的多个温度，所述优化装置还包括基于由所述设定计算部计算出的多个温度、决定所述轧制材的多种材质的材质预测部，所述能量品质显示选择部将所述计算出的多个使用能量、多个二氧化碳排放量、及所述决定的多种材质显示于显示部，并且，基于从所显示的使用能量、二氧化碳排放量、及材质的多种组合中选择的任一组合，从所述多个目标温度中选择任一目标温度。

为了达到上述目的，本发明所涉及的优化装置的第8特征在于，所述材质预测部计算在由所述设定计算部计算出的所述轧制材的多个温度下的所述轧制后的轧制材的拉伸强度、屈服应力、及延展性中的任意一项或多项，以作为所述材质。

为了达到上述目的，本发明所涉及的优化装置的第9特征在于，还包括使用能量学习部，该使用能量学习部基于所述轧制装置所包括的电能表或燃料提供量仪表的测定值，计算所述轧制装置为了对所述轧制材进行轧制而使用的能量，以作为实际使用能量，并基于计算出的实际使用能量，对由所述使用能量计算部计算出的使用能量进行修正。

为了达到上述目的，本发明所涉及的优化装置的第10特征在于，包括：设定计算部，该设定计算部基于轧制材的初始尺寸、初始温度、及目标温度，计算轧制装置对所述轧制材进行轧制用的控制设定值；使用能量计算部，该使用能量计算部基于由所述设定计算部计算出的控制设定值，计算所述轧制装置为了对所述轧制材进行轧制而需要的能量，以作为使用能量；制造时二氧化碳排放量计算部，该制造时二氧化碳排放量计算部基于由所述使用能量计算部计算出的使用能量及二氧化碳排放系数，计算在所述轧制装置中排放的二氧化碳排放量，以作为产品二氧化碳排放量；基准寿命周期存储部，该基准寿命周期存储部对于所述轧制材的每一种类，将所述轧制材在出货后进行使用的使用条件、和在出货后进行回收并由所述轧制装置再次进行轧制为止的寿命周期内排放的二氧化碳排放量相关联地作为基准寿命周期来进行存储；产品寿命周期二氧化碳排放量计算部，该产品寿命周期二氧化碳排放量计算部基于所述基准寿命周期，计算在所述轧制材的寿命周期内排放的二氧化碳排放量，以作为产品寿命周期二氧化碳排放量，该轧制材是基于由所述设定计算部计算出的控制设定值来制造的；以及二氧化碳排放量显示部，该二氧化碳排放量显示部将所述产品二氧化碳排放量和所述产品寿命周期二氧化碳排放量显示于显示部。

根据本发明，能对轧制设备的控制进行优化，从而确保轧制材的产品品质，并使得使用能量及二氧化碳排放量中的至少任一方为最小。

附图说明

图1是表示应用了本发明的实施方式1所涉及的优化装置的热轧系统的结构的结构图。

图2是表示本发明的实施方式1所涉及的优化装置所包括的CPU的结构的结构图。

图3是表示本发明的实施方式1所涉及的优化装置中的处理流程的流程图。

图4是表示本发明的实施方式1所涉及的优化装置的CPU所包括的使用能量计算部计算出的使用能量的分类的图。

图5是对本发明的实施方式1所涉及的优化装置的CPU所包括的使用能量计算部中的环境升温用能量的计算方法进行说明的图。图5(a)是表示在某一时刻t1的板坯加热炉内的轧制材的图，图5(b)是表示在时刻t1之后的某一时刻t2的板坯加热炉内的轧制材的图。

图6是表示本发明的实施方式2所涉及的优化装置所包括的CPU的结构的结构图。

图7是表示本发明的实施方式3所涉及的优化装置所包括的CPU的结构的结构图。

图8是表示本发明的实施方式3所涉及的优化装置中的处理流程的流程图。

图9是表示本发明的实施方式4所涉及的优化装置所包括的CPU的结构的结构图。

图10是表示本发明的实施方式5所涉及的优化装置所包括的CPU的结构的结构图。

图11是对本发明的实施方式5所涉及的优化装置的CPU所包括的使用能量学习部中的、用于学习使用能量计算模型的数据计算方法进行说明的图。

图12是表示轧制材在出货后进行回收并由热轧装置再次进行轧制为止的寿命周期的图。

图13是表示本发明的实施方式6所涉及的优化装置所包括的CPU的结构的结构图。

具体实施方式

下面，参照附图，对本发明所涉及的优化装置的实施方式进行说明。

<实施方式1>

<<结构>>

如图1所示，热轧系统300包括实施方式1所涉及的优化装置1、在加热状态下对轧制材进行轧制的热轧装置100、以及对热轧装置100进行控制的控制装置200，优化装置1与控制装置200相连接。

热轧装置100包括通过使柴油或天然气的化石燃料进行燃烧来对轧制材120进行加热的板坯加热炉101、测定板坯加热炉101的出口温度的板坯加热炉出口温度计102、从轧制材120的上下方喷射高压水以将铁磷(scale)从轧制材120的表面去除的高压去鳞部103、沿板宽方向对轧制材120进行轧制的轧边机104、对轧制材120进行粗轧的粗轧部105、测定粗轧部的出口温度的粗轧出口温度计106、测定精轧部110的入口温度的精轧入口温度计107、切断轧制材120的前后端部的修剪机(crop shear)108、将铁磷从轧制材120的表面去除的精轧入口侧去鳞部109、对轧制材120进行精轧的精轧部110、测定精轧部110的出口温度的精轧出口温度计111、将轧制材120进行冷却的引出层流喷雾冷却部(runout laminar spray cooler)112、测定由引出层流喷雾冷却部112冷却后的轧制材120的温度的卷绕温度计113、以及将轧制材120进行卷绕的卷绕机114。

作为用于确保产品的轧制材120的品质的品质控制，控制装置200对轧制材120进行尺寸控制和温度控制。

作为尺寸控制，控制装置200进行控制轧制材120的宽度方向中央部的板厚的板厚控制、控制板宽的板宽控制、控制宽度方向板厚分布的板凸度控制、以及控制轧制材120在宽度方向上的延伸的平坦度控制的尺寸控制。

此外，作为温度控制，控制装置200进行控制精轧部110出口的温度的精加工出口温度控制、和控制卷绕机114前的温度的卷绕温度控制。

此处，作为轧制材120的材质，例如有拉伸强度(Tensile Strength)、屈服应力(Yield Stress)、以及延展性，除精轧部110中的变形量及温度等条件所产生的影响以外，从精轧部110出口到卷绕机114入口为止的冷却所产生的影响非常大。

在决定轧制材120的产品品质时，重要的是计算控制设定值的设定计算和品质控制。在设定计算中，例如，在将轧制材120咬入粗轧部105及精轧部110之前，利用初始计算来预先计算出轧辊的辊隙、辊速，由此确保稳定的通板。对于精轧部110的冷却水的初始设定及卷绕温度控制的初始设定，需要预先适当地进行。

例如，在板宽控制中，作为妨碍提高板厚精度的干扰，有轧制材120的温度变动。由板坯加热炉101加热的轧制材120有时会因板坯加热炉101的结构而形成称为滑道黑印(skid mark)的低温部分。由于该低温部分变硬，因此，板厚变厚，板宽也发生变化。

此处，对轧制材120的温度与品质的关系进行说明。若在板坯加热炉101中没有将轧制材120充分加热，则出现明显的滑道黑印，在轧制材120的传送方向上，以滑道黑印的周期呈现出板厚偏差。此外，由于在对低温的轧制材120进行轧制的情况下，变成对硬材料进行轧制，因此，需要更多的粗轧部105及精轧部110的轧制动力，驱动粗轧部105及精轧部110的驱动装置的能耗增加。此外，若为了提高轧制材120的产品品质而将板坯加热炉101的出口温度设定得较高，则在板坯加热炉101中的使用能量及二氧化碳排放量增加。

因而，实施方式1所涉及的优化装置1与对热轧装置100进行控制的控制装置200相连接，将控制装置200对热轧装置100的控制进行优化，以确保由热轧装置100轧制后的轧制材120的产品品质，并使得热轧装置100的使用能量及二氧化碳排放量中的至少任一方为最小。

如图1所示，优化装置1包括CPU11、ROM12、RAM13、输入部14、显示部15、以及硬盘16，各部分通过总线20相连接。

ROM12由非易失性半导体等构成，存储CPU11所执行的操作系统及优化程序。

RAM13由易失性半导体等构成，暂时存储CPU11执行各种处理时所需的数据。

硬盘16存储CPU11执行优化程序时所需的信息。例如，将控制设定值、使用能量、以及制造时二氧化碳排放量相关联地作为优化数据来进行存储。

CPU11进行优化装置1的中枢控制。

图2是表示本发明的实施方式1所涉及的优化装置1所包括的CPU11的结构的结构图。

如图2所示，CPU11通过执行优化程序，在其功能上包括设定计算部31、使用能量计算部32、制造时二氧化碳排放量计算部33、预测量显示部34、以及优化部35。

设定计算部31基于轧制材120的初始尺寸、初始温度、以及目标温度，计算热轧装置100对轧制材120进行轧制用的控制设定值。此处，所谓初始尺寸及初始温度，是指板坯加热炉101入口的尺寸及温度，通过使用者的操作，从输入部14输入，或者从与网络相连接的其他计算机提供。

使用能量计算部32基于由设定计算部31计算出的控制设定值，计算热轧装置100为了对轧制材120进行轧制而需要的能量，以作为使用能量。

制造时二氧化碳排放量计算部33基于由使用能量计算部32计算出的使用能量及二氧化碳排放系数，计算在热轧装置100中排放的制造时二氧化碳排放量。

预测量显示部34将由使用能量计算部32计算出的使用能量、及由制造时二氧化碳排放量计算部33计算出的制造时二氧化碳排放量显示于显示部15。

优化部35计算目标温度，以作为为了确保所轧制的轧制材120的品质而需要的温度以上的温度、且使得使用能量及制造时二氧化碳排放量中的至少任一方为最小的温度。

<<作用>>

对本发明的实施方式1所涉及的优化装置1的作用进行说明。

图3是表示本发明的实施方式1所涉及的优化装置1中的处理流程的流程图。

如图3所示，优化装置1的CPU11将初始值代入使用能量及制造时二氧化碳排放量(步骤S101)。此处，作为初始值，假设代入足够大的值。

接下来，优化装置1的CPU11的设定计算部31计算为了对轧制材120进行稳定且高精度的轧制而需要的控制设定值(步骤S102)。

具体而言，首先，设定计算部31基于常温下的轧制材120的初始尺寸及初始重量，计算在将轧制材120装入到板坯加热炉101中并使其上升到目标温度的情况下、在多少度的环境温度下在炉中多少时间即可。此外，设定计算部31基于板坯加热炉101出口的轧制材120的尺寸及温度，使用轧制模型来计算轧制载荷、变形阻抗、轧制转矩、以及轧制功率。此外，设定计算部31计算用于对轧制材120进行轧制的轧制速度设定值、和辊隙设定值。

接下来，CPU11的使用能量计算部32基于由设定计算部31计算出的控制设定值，计算热轧装置100为了对轧制材102进行轧制而需要的能量，以作为使用能量(步骤S103)。具体而言，使用能量计算部32分别计算仅为了对轧制材102进行轧制而需要的能量即直接能量、以及虽不是直接注入到轧制材102的能量但对生产而言是不可或缺的间接能量，以作为使用能量。另外，对于使用能量的计算方法，将在后面阐述。

接下来，CPU11的制造时二氧化碳排放量计算部33基于由使用能量计算部32计算出的使用能量及二氧化碳排放系数，计算在热轧装置100中的制造时二氧化碳排放量(步骤S104)。

此处，所谓二氧化碳排放系数，是指用于计算在消耗燃料或电力时排放多少二氧化碳的系数。例如，对于天然气，确定为0.5526(kg-C/kg)(在燃烧1kg的天然气时排放0.5526kg的碳)、或2.025(kg-CO2/kg)(在燃烧1kg的天然气时排放2.025kg的二氧化碳)。若使用1(kWh)的电，则规定二氧化碳为0.555(kg-CO2/kWh)。

因而，制造时二氧化碳排放量计算部33基于预先存储的二氧化碳排放系数，分别计算与由使用能量计算部32计算出的直接能量相对应的二氧化碳排放量、以及与间接能量相对应的二氧化碳排放量。此处，将与直接能量相对应的二氧化碳排放量、及与间接能量相对应的二氧化碳排放量之和称为制造时二氧化碳排放量。

接下来，优化部35将在步骤S103中计算出的使用能量及在步骤S104中计算出的制造时二氧化碳排放量与前一次计算出的使用能量及制造时二氧化碳排放量相比，判定前者是否减少(步骤S105)。

然后，在步骤S105中，在判定为与前一次计算出的使用能量及制造时二氧化碳排放量相比没有减少的情况下(否的情况)，预测量显示部34将计算出的使用能量及制造时二氧化碳排放量显示于显示部15(步骤S106)。具体而言，预测量显示部34将由使用能量计算部32计算出的使用能量(直接能量+间接能量)、由制造时二氧化碳排放量计算部33计算出的与直接能量相对应的二氧化碳排放量、及与间接能量相对应的二氧化碳排放量分别进行显示。通过显示这些量，能向操作员或维修员提示使用能量及制造时二氧化碳排放量，以作为操作的参考信息。

此外，优化部35将控制设定值、使用能量、以及制造时二氧化碳排放量相关联地作为优化数据来存储于硬盘16(步骤S107)。

另一方面，在步骤S105中，在判定为与前一次计算出的使用能量及制造时二氧化碳排放量相比有所减少的情况下(是的情况)，优化部35将轧制材120的目标温度在为了确保所轧制的轧制材120的品质而需要的阈值温度以上的范围内设定得较低，并将处理转移至步骤S102(步骤S108)。此处，对于阈值温度，例如，设精轧部109的入口温度为980℃，或设精轧部109的出口温度为840℃，或使用者需要基于预先实测，预先计算适当值，并且，使用者预先设定适当值。

这样，重复执行步骤S102～S108的处理，直到在步骤S103～S104中计算出的使用能量及制造时二氧化碳排放量成为在前一次的循环处理的步骤S 103～S 104中计算出的使用能量及制造时二氧化碳排放量以上。由此，优化部35计算轧制材120的目标温度，以作为为了确保所轧制的轧制材120的品质而需要的温度以上、且使得使用能量及二氧化碳排放量为最小的温度。

另外，虽然优化部35是将在步骤S103中计算出的使用能量及在步骤S104中计算出的制造时二氧化碳排放量与前一次计算出的使用能量及制造时二氧化碳排放量相比，判定前者是否减少，但并不限于此，也可以将在步骤S103中计算出的使用能量及在步骤S104中计算出的制造时二氧化碳排放量中的任一方与前一次计算出的使用能量或制造时二氧化碳排放量相比，判定前者是否减少。

<<使用能量的计算>>

接下来，对使用能量计算部32中的使用能量的计算处理进行说明。

图4是表示使用能量计算部32所计算出的使用能量的分类的图。

如图4所示，使用能量计算部32所计算出的使用能量Q301分类成仅为了对轧制材102进行轧制而需要的能量即直接能量Q302、以及虽不是直接注入到轧制材102的能量但对生产而言是不可或缺的间接能量Q303。

此外，将直接能量Q302作为轧制材热能Q304与轧制材加工变形传送能量Q305之和来进行计算，将间接能量Q303作为环境升温用能量Q306、非轧制时能量Q307、及生产设备维持能量Q308之和来进行计算。

轧制材热能Q304是因板坯加热炉101中的燃料燃烧而注入到轧制材120中的能量。

轧制材加工变形传送能量Q305是在粗轧部105及精轧部110的轧机机座的正下方使轧制材120变形时所需的能量、与用于使轧制材120在传送线上进行传送的能量之和。

环境升温用能量Q306是为了使板坯加热炉101内的环境温度上升而需要的能量。在板坯加热炉101中，在对轧制材120进行加热时，必须使环境温度也上升，且需要额外提供从板坯加热炉101的壁面散热的部分的能量。

非轧制时能量Q307是虽然未对轧制材120进行轧制或传送、但用于使轧机机座的轧辊持续旋转或使传送台的轧辊持续旋转的能量。此外，还包含为了将油压和水压保持一定而持续旋转的泵用电动机所消耗的能量。

生产设备维持能量Q308虽然不是用于制造轧制材120的直接能量，但是，是作为生产设备所需的能量。

接下来，在下面对使用能量计算部32中的轧制材热能Q304、轧制材加工变形传送能量Q305、环境升温用能量Q306、非轧制时能量Q307、及生产设备维持能量Q308的计算方法进行说明。

(轧制材热能Q304的计算)

使用能量计算部32利用下述数学式1，基于轧制材120的重量W(kg)、初始温度T1(℃)、目标温度T2(℃)、及比热C(kJ/kg/K)，来计算轧制材热能Q304(kJ)。例如，在使重量W为15(ton)的轧制材120从30(℃)升温至1230(℃)的情况下，若设钢铁的比热C为0.5(kJ/kg/K)，则使用能量计算部32利用下述数学式1，计算出轧制材热能Q304(kJ)为9000000(kJ)(＝0.5×1200×15000)。

Q304＝C*(T2-T1)*W......(数学式1)

(环境升温用能量Q306的计算)

使用能量计算部32基于注入到板坯加热炉101中的燃料，计算环境升温用能量Q306。

图5是对使用能量计算部32中的环境升温用能量Q306的计算方法进行说明的图。图5(a)是表示在某一时刻t1的板坯加热炉101内的轧制材120的图，图5(b)是表示在时刻t1之后的某一时刻t2的板坯加热炉101内的轧制材120的图。

如图5(a)所示，在某一时刻t1，在板坯加热炉101内有n1根轧制材120，从靠近板坯加热炉101的出口的轧制材起，各自的初始温度为T1(t1)、T2(t1)、......、Tn1(t1)。

如图5(b)所示，在时刻t1之后的时刻t2，从板坯加热炉101中抽出m1根(m1＜n1)轧制材120，重新装入m2根轧制材120。若设在时刻t2，从靠近板坯加热炉101的出口的一侧起，轧制材120的温度分别为Tm1+1(t2)、Tm1+2(t2)、......、Tn1+m2(t2)，则使用能量计算部32利用下述计算式，来计算轧制材120在时刻t1-t2期间直接接收的热能Q1(kJ)。

Q1＝Q2+Q3+Q4......(数学式2)

此处，设Q2(kJ)为(用于使1到m1根板坯从其初始温度升温至抽出时刻的温度的能量)，Q3(kJ)为(用于使第m1+1根到第n1根板柸从其初始温度升温至时刻t2的温度的能量)，Q4(kJ)为(用于使第n1+1根到第n2根板坯从装入时的温度(常温)升温至时刻t2的温度的能量)。

另外，使用能量计算部32利用上述数学式1，基于比热、初始温度、最终温度、及重量，来分别计算Q2、Q3、Q4。

此外，使用能量计算部32基于在从时刻t1到t2的期间内注入到板坯加热炉101内的燃料的总量，计算燃料所具有的能量Q5(kJ)。

然后，使用能量计算部32利用下述数学式3，来计算环境升温用能量Q306(kJ)。

Q306＝Q5-Q1......(数学式3)

(轧制材加工变形传送能量305的计算)

使用能量计算部32将在粗轧部105及精轧部110中为了轧制材120的加工和变形所需的能量Q6、与为了进行轧制材120的传送所需的能量Q7之和作为轧制材加工变形传送能量305来进行计算。

使用能量计算部32将由设定计算部31利用轧制模型计算出的轧制转矩加上损耗转矩、加速转矩，从而计算出转矩。另外，利用设定计算部31，基于轧制材120的特性及温度来计算变形阻抗，基于计算出的变形阻抗来计算轧制载荷，基于计算出的轧制载荷来计算轧制材120的变形所直接需要的轧制转矩。

然后，若设转矩为N(N·m)，角速度为ω(rad/s)，则使用能量计算部32利用以下的数学式4，来计算粗轧部105及精轧部110的电动机为了输出所计算出的转矩而需要的功率P(W)。

P(W)＝N(N·m)×ω(rad/s)......(数学式4)

此外，使用能量计算部32根据所决定的轧制速度vp(km/H)、和轧制材120在传送方向上的长度，来计算轧制时间Tp(H)，并利用以下的数学式5，来计算在粗轧部105及精轧部110中将轧制材120进行加工和变形所需的能量Q6(kJ)。

Q6(kJ)＝P(kW)×Tp(H)......(数学式5)

另外，对于粗轧部105及精轧部110，除了设置有轧机机座之外，还设置有对板宽进行矫正的精整压机。此外，虽然卷绕机114不是轧机机座，但由于各自的功耗模型是普通的模型，因此，使用模型，进行与上述相同的计算。

接下来，由于利用多台电动机来分担轧制材120的重量以进行传送，因此，对于一台电动机，使用能量计算部32根据所分担的轧制材120的重量，来计算转矩N(N·m)。然后，使用能量计算部32根据所决定的传送速度vt(km/H)和轧制材120在传送方向上的长度，来计算传送时间Tt(H)，并利用以下的数学式6，来计算将轧制材120进行传送所需的能量Q7(kJ)。

Q7(kJ)＝P(kW)×Tt(H)......(数学式6)

另外，对于能量Q7，还附加在板坯加热炉101内将轧制材120进行传送所需的能量。

然后，使用能量计算部32将在粗轧部105及精轧部110中将轧制材120进行加工和变形所需的能量Q6、与将轧制材120进行传送所需的能量Q7之和作为轧制材加工变形传送能量Q305来进行计算。

(非轧制时能量Q307的计算)

使用能量计算部32从在某一时间内提供给整个热轧装置100的能量Q8(kJ)减去在该时间内消耗的轧制材加工变形传送能量Q305，从而计算出非轧制时能量Q307。另外，基于向热轧装置100供电的送配电系统中的电能表的测定值，计算提供给整个热轧装置100的能量Q8。

(生产设备维持能量Q308的计算)

使用能量计算部32基于电源系统中的电能表的测定值，将控制装置200所消耗的能量、及操作热轧装置100的操作员和维修员所使用的房间的照明和冷暖气设备所消耗的能量作为生产设备维持能量Q308来进行计算。

这样，使用能量计算部32基于由设定计算部31计算出的控制设定值，分别计算出轧制材热能Q304、轧制材加工变形传送能量Q305、环境升温用能量Q306、非轧制时能量Q307、及生产设备维持能量Q308，并将直接能量Q302与间接能量Q303之和作为使用能量来进行计算，该直接能量Q302是热轧装置100为了对轧制材120进行轧制而需要的能量、即轧制材热能Q304与轧制材加工变形传送能量Q305之和，该间接能量Q303是环境升温用能量Q306、非轧制时能量Q307、及生产设备维持能量Q308之和。

如上所述，根据实施方式1所涉及的优化装置1，由于包括：设定计算部31，该设定计算部31基于轧制材120的初始尺寸、初始温度、及目标温度，计算热轧装置100对轧制材120进行轧制用的控制设定值；使用能量计算部32，该使用能量计算部32基于由设定计算部31计算出的控制设定值，计算热轧装置100为了对轧制材120进行轧制而需要的能量，以作为使用能量；制造时二氧化碳排放量计算部33，该制造时二氧化碳排放量计算部33基于由使用能量计算部32计算出的使用能量及二氧化碳排放系数，计算在热轧装置100中排放的二氧化碳排放量；以及优化部35，该优化部35计算目标温度，以作为为了确保所轧制的轧制材120的品质而需要的温度以上的温度、且使得使用能量及二氧化碳排放量中的至少任一方为最小的温度，因此，能优化热轧装置100的控制，从而确保轧制材120的产品品质，并使得使用能量及制造时二氧化碳排放量中的至少任一方为最小。

另外，在实施方式1中，虽然举出了包括热轧装置100的热轧系统300为例进行了说明，但并不限于此，也可使用于包括薄板热轧设备、厚板轧制设备、冷轧设备、钢铁的型钢轧制设备、条钢或线材的轧制设备、或者铝铜轧制设备的轧制系统。

<实施方式2>

接下来，说明本发明的实施方式2所涉及的优化装置1A。

实施方式2所涉及的优化装置1A与图1所示的实施方式1所涉及的优化装置1相同，与对热轧装置100进行控制的控制装置200相连接。

此外，实施方式2所涉及的优化装置1A包括CPU11A、ROM12、RAM13、输入部14、显示部15、以及硬盘16。其中，由于ROM12、RAM13、显示部15、以及硬盘16是与实施方式1所涉及的优化装置1所包括的分别标注相同标号的结构相同，因此，省略其说明。

图6是表示本发明的实施方式2所涉及的优化装置1A所包括的CPU11A的结构的结构图。

如图6所示，CPU11在其功能上包括设定计算部31A、使用能量计算部32、制造时二氧化碳排放量计算部33、预测量显示部34、以及能量品质显示选择部36。其中，由于使用能量计算部32、制造时二氧化碳排放量计算部33、以及预测量显示部34是与实施方式1所涉及的优化装置1所包括的分别标注相同标号的结构相同，因此，省略其说明。

设定计算部31A基于与轧制材120有关的初始尺寸、初始温度、及多个目标温度，对多个目标温度的每一目标温度，计算热轧装置100对轧制材120进行轧制用的多个控制设定值。

此处，作为多个目标温度、例如精轧部110的出口温度的多个目标值，预先设定840、860、880、900、920(℃)。

能量品质显示选择部36将由使用能量计算部32计算出的多个使用能量、及由制造时二氧化碳排放量计算部33计算出的制造时二氧化碳排放量显示于显示部15。然后，若通过使用者的操作从输入部14提供对所显示的使用能量及制造时二氧化碳排放量的多种组合中的任一组合进行选择的操作信号，则能量品质显示选择部36基于所提供的操作信号，从多个目标温度中，选择与所选择的使用能量及制造时二氧化碳排放量的组合相对应的任一目标温度。

由此，由于通过使用者对使用能量及制造时二氧化碳排放量进行选择操作，能设定目标温度，因此，能优化热轧装置100的控制，从而确保轧制材120的产品品质，并使得使用能量及制造时二氧化碳排放量中的至少任一方达到最低限度。

<实施方式3>

接下来，说明本发明的实施方式3所涉及的优化装置1B。

实施方式3所涉及的优化装置1B与图1所示的实施方式1所涉及的优化装置1相同，与对热轧装置100进行控制的控制装置200相连接。

此外，本发明的实施方式3所涉及的优化装置1B包括CPU11B、ROM12、RAM13、输入部14、显示部15、以及硬盘16。其中，由于ROM12、RAM13、输入部14、显示部15、以及硬盘16是与实施方式1所涉及的优化装置1所包括的分别标注相同标号的结构相同，因此，省略其说明。

图7是表示本发明的实施方式3所涉及的优化装置1B所包括的CPU11B的结构的结构图。

如图7所示，CPU11B在其功能上包括设定计算部31B、使用能量计算部32、制造时二氧化碳排放量计算部33、预测量显示部34、优化部35B、以及材质预测部37。其中，由于使用能量计算部32、制造时二氧化碳排放量计算部33、以及预测量显示部34是与实施方式1所涉及的优化装置1所包括的分别标注相同标号的结构相同，因此，省略其说明。

设定计算部31B利用用于对处于热轧装置100内的轧制材120进行热平衡计算的温度模型，基于计算出的控制设定值，计算处于热轧装置100内的轧制材120的温度。

材质预测部37基于由设定计算部31B计算出的温度，决定轧制材120的材质。此处，所谓材质，是指拉伸强度、屈服应力、以及延展性中的至少一种。

优化部35B计算目标温度，以作为使得由材质预测部37决定的材质是在预先决定的材质以上、且使得使用能量及制造时二氧化碳排放量中的至少任一方为最小的温度。

<<作用>>

对本发明的实施方式3所涉及的优化装置1B的作用进行说明。

图8是表示本发明的实施方式3所涉及的优化装置1B中的处理流程的流程图。另外，在图8所示的流程图中，对于步骤S101～S107的处理，由于与图3所示的实施方式1所涉及的优化装置1的流程图中的步骤S101～S107的处理相同，因此，省略其说明。

在步骤S105中，在判定为与前一次计算出的使用能量及制造时二氧化碳排放量相比有所减少的情况下(是的情况)，材质预测部37对轧制材120的目标温度进行修正(步骤S208)。具体而言，在处理是从步骤S105转移来的情况下，将新的目标温度设定得比当前设定的目标温度要低，在处理是从后述的步骤S210转移来的情况下，将新的目标温度设定得比当前设定的目标温度要高。

然后，材质预测部37基于所设定的目标温度，来决定轧制材120的材质(步骤S209)。例如，材质预测部37利用日本专利特开2007-83299号公报所记载的技术、或文献“连续热轧工序中的材质的预测和控制(連続熱間圧延工程における材質の予測と制御)”((公司)日本钢铁协会，第131-132次，西山纪念讲座)所记载的技术，来决定以所设定的目标温度制造的轧制材120的拉伸强度、屈服应力、以及延展性。

接下来，优化部35B对在步骤S209中计算出的材质是否在预先决定的材质阈值以上进行判定(步骤S210)。

在步骤S210中，当判定为在步骤S209中计算出的材质是在预先决定的材质阈值以上时，优化部35B使处理向步骤S102转移，当判定为在步骤S209中计算出的材质是小于预先决定的材质阈值时，优化部35B使处理向步骤S208转移。

这样，重复执行步骤S208～S210的处理，直到在步骤S209中计算出的材质为预先决定的材质阈值以上，并且，重复执行步骤S102～S210的处理，直到在步骤S103～S104中计算出的使用能量及制造时二氧化碳排放量为在前一次的循环处理的步骤S103～S104中计算出的使用能量及制造时二氧化碳排放量以上。

由此，优化部35B能计算轧制材120的目标温度，以作为使得由材质预测部37决定的材质是在预先决定的材质以上、且使得使用能量及二氧化碳排放量为最小的温度。

<实施方式4>

接下来，说明本发明的实施方式4所涉及的优化装置1C。

实施方式4所涉及的优化装置1C与实施方式2所涉及的优化装置1A相同，与对热轧装置100进行控制的控制装置200相连接。

此外，实施方式4所涉及的优化装置1C包括CPU11C、ROM12、RAM13、输入部14、显示部15、以及硬盘16。其中，由于ROM12、RAM13、输入部14、显示部15、以及硬盘16是与实施方式2所涉及的优化装置1A所包括的分别标注相同标号的结构相同，因此，省略其说明。

图9是表示本发明的实施方式4所涉及的优化装置所包括的CPU11C的结构的结构图。

如图9所示，CPU11C在其功能上包括设定计算部31C、使用能量计算部32、制造时二氧化碳排放量计算部33、预测量显示部34、能量品质显示选择部36C、以及材质预测部37。其中，由于使用能量计算部32、制造时二氧化碳排放量计算部33、以及预测量显示部34是与实施方式2所涉及的优化装置1A所包括的分别标注相同标号的结构相同，因此，省略其说明。

设定计算部31C利用用于对处于热轧装置100内的轧制材120进行热平衡计算的温度模型，基于计算出的控制设定值，来计算处于热轧装置100内的轧制材120的温度。

材质预测部37基于由设定计算部31C计算出的温度，来决定轧制材120的材质。此处，所谓材质，是指拉伸强度、屈服应力、以及延展性中的至少一种。

能量品质显示选择部36C将由使用能量计算部32计算出的多个使用能量、由制造时二氧化碳排放量计算部33计算出的制造时二氧化碳排放量、及由材质预测部37计算出的材质显示于显示部15。然后，若通过使用者的操作从输入部14提供对所显示的使用能量、制造时二氧化碳排放量、及材质的多种组合中的任一组合进行选择的操作信号，则能量品质显示选择部36C基于所提供的操作信号，从多个目标温度中，选择与所选择的使用能量、制造时二氧化碳排放量、及材质的组合相对应的任一目标温度。

由此，由于通过使用者对使用能量、制造时二氧化碳排放量、及材质进行选择操作，能设定目标温度，因此，能优化热轧装置100的控制，从而确保轧制材120的材质，并使得使用能量及二氧化碳排放量中的至少任一方为最小。

<实施方式5>

接下来，对本发明的实施方式5所涉及的优化装置1D进行说明。

实施方式5所涉及的优化装置1D与实施方式1所涉及的优化装置1相同，与对热轧装置100进行控制的控制装置200相连接。

此外，实施方式5所涉及的优化装置1D包括CPU11D、ROM12、RAM13、输入部14、显示部15、以及硬盘16。其中，由于ROM12、RAM13、输入部14、显示部15、以及硬盘16是与实施方式1所涉及的优化装置1所包括的分别标注相同标号的结构相同，因此，省略其说明。

图10是表示本发明的实施方式5所涉及的优化装置所包括的CPU11D的结构的结构图。

如图10所示，CPU11D在其功能上包括设定计算部31、使用能量计算部32、制造时二氧化碳排放量计算部33、预测量显示部34、优化部35、燃料消耗量学习部38、以及耗电量学习部39。其中，由于设定计算部31、使用能量计算部32、制造时二氧化碳排放量计算部33、预测量显示部34、以及优化部35是与实施方式1所涉及的优化装置1所包括的分别标注相同标号的结构相同，因此，省略其说明。

燃料消耗量学习部38基于热轧装置100所包括的燃料提供量仪表的测定值，来计算热轧装置100为了对轧制材120进行轧制而使用的能量，以作为实际使用能量，并基于计算出的实际使用能量，来对由使用能量计算部32计算出的使用能量进行修正。

耗电量学习部39基于热轧装置100所包括的电能表的测定值，来计算热轧装置100为了对轧制材120进行轧制而使用的能量，以作为实际使用能量，并基于计算出的实际使用能量，来对由使用能量计算部32计算出的使用能量进行修正。

另外，将燃料消耗量学习部38和耗电量学习部39称为使用能量学习部40。

图11是对使用能量学习部40中的使用能量计算模型的学习用的数据计算方法进行说明的图。

如图11所示，作为计算使用能量的模型的一个输入变量，有轧制速度模式。由于在利用设定计算部31执行设定计算时，热轧装置100还未进行轧制，因此，使用能量计算部32基于所预测的轧制速度即预测轧制速度模式201，利用使用能量计算模型202来计算使用能量计算值203((A)的路径)。

此外，若热轧装置100进行轧制，则轧制速度并不一定以预定的值进行变化，所测定的实际轧制速度模式204有时会成为与预测轧制速度模式201不同的值，由此，使用能量实际值206与使用能量计算值203有时会成为不同的值((C)的路径)。

此时，若将使用能量计算值与使用能量实际值进行比较，以进行学习，则在预测轧制速度模式与实际轧制速度模式之差较大的情况下，学习值成为较大的值，下一次要使用的学习值有较大偏差，从而精度有时会变差。

因而，像(B)的路径那样，使用能量学习部40记录在实际中使用的实际轧制速度模式204，并基于所记录的实际轧制速度模式204，利用使用能量计算模型202，来计算使用能量。此处，将使用能量学习部40计算出的使用能量称为使用能量实际再计算值207。

然后，使用能量学习部40将使用能量实际再计算值207与使用能量实际值206进行比较，从而进行学习。

具体而言，使用能量学习部40的燃料消耗量学习部38利用下述数学式7，来计算燃料使用学习值Sf。

Sf＝Q_fcal/Q_fact......(数学式7)

式中，设燃料使用能量实际再计算值为Q_fcal，燃料使用能量实际值为Q_fact。

另外，燃料消耗量学习部38基于由燃料计的测定值得到的对板坯加热炉101的燃料提供量，来计算燃料使用能量实际值Q_fact。

此外，使用能量学习部40的耗电量学习部39利用下述数学式8，来计算电力使用学习值Se。

Se＝Q_ecal/Q_eact......(数学式8)

式中，设电力使用能量实际再计算值为Q_ecal，电力使用能量实际值为Q_eact。

另外，耗电量学习部39基于由电能表的测定值得到的供电的电能，来计算电力使用能量实际值Q_eact。

然后，使用能量学习部40对由使用能量计算部32计算出的使用能量进行修正。

由于使用能量可像图4所示的那样进行分类，因此，例如，在电力使用学习值Se的值为“1.1”的情况下，使用能量学习部40对由使用能量计算部32计算出的轧制加工变形传送能量乘以1.1，从而进行修正。

这样，根据实施方式5所涉及的优化装置1D，由于使用能量学习部40基于热轧装置100所包括的电能表或燃料计的测定值，来计算热轧装置100为了对轧制材120进行轧制而使用的能量，以作为实际使用能量，并基于计算出的实际使用能量，来对由使用能量计算部32计算出的使用能量进行修正，因此，能进一步提高由使用能量计算部32计算出的使用能量的计算精度。

<实施方式6>

在本发明的实施方式1～实施方式5中，可降低用于制造轧制材的使用能量、及所排放的二氧化碳量。

在本发明的实施方式6中，在轧制材120出货后进行回收并由热轧装置100再次进行轧制为止的寿命周期的期间，降低使用能量及所排放的二氧化碳量。

图12是表示轧制材120在出货后进行回收并由热轧装置100再次进行轧制为止的寿命周期的图。

如图12所示，轧制材120通过轧制130、出货和传送140、加工150、使用160、回收170、再利用180，再次循环至轧制130。

例如，在这种轧制材120的寿命周期的使用160中，当将强度较小的钢板用于需要较大强度的部位时，需要使钢板的厚度增加，以弥补强度的不足。此时，若将其用于汽车，则车体的重量增加，成为燃料消耗较多的车。另一方面，在将高强度的钢板用于汽车的情况下，由于也可确保相同强度，且钢板薄而轻，因此，燃料消耗也减少，减少了环境负担。

此外，在为了增加强度而添加铌(Nb)等微量化学成分的情况下，在重复利用该钢板时需要去除所添加的铌，或也有时因成为多余的成分而无法再利用。

因而，在本发明的实施方式6中，举出在轧制材120出货后进行回收并由热轧装置100再次进行轧制为止的寿命周期的期间、降低使用能量及所排放的二氧化碳量的优化装置为例，以进行说明。

实施方式6所涉及的优化装置1E与实施方式1所涉及的优化装置1相同，与对热轧装置100进行控制的控制装置200相连接。

此外，实施方式6所涉及的优化装置1E包括CPU11E、ROM12、RAM13、输入部14、显示部15、以及硬盘16E。其中，由于ROM12、RAM13、输入部14、以及显示部15是与实施方式1所涉及的优化装置1所包括的分别标注相同标号的结构相同，因此，省略其说明。

硬盘16E存储CPU11执行优化程序时所需的信息。例如，将控制设定值、使用能量、以及制造时二氧化碳排放量相关联地作为优化数据来进行存储。此外，硬盘16E包括基准寿命周期存储部16a。

对于轧制材120的每一种类，基准寿命周期存储部16a将轧制材120在出货后进行使用的使用条件、和在出货后进行回收并由热轧装置100再次进行轧制为止的寿命周期内排放的二氧化碳排放量相关联地作为基准寿命周期来进行存储。

此处，轧制材120的种类可以分为极低碳钢、低碳钢、中碳钢、高碳钢、不锈钢、合金钢、及电磁钢板，也可以像SAPH、SC、或SUS304那样，按照基于JIS标准的钢种分类来进行划分。

图13是表示本发明的实施方式6所涉及的优化装置1E所包括的CPU11E的结构的结构图。

如图13所示，CPU11E在其功能上包括设定计算部31、制造时二氧化碳排放量计算部33、产品寿命周期二氧化碳排放量计算部41、以及二氧化碳排放量显示部42。其中，由于设定计算部31、以及制造时二氧化碳排放量计算部33是与实施方式1所涉及的优化装置1所包括的分别标注相同标号的结构相同，因此，省略其说明。

产品寿命周期二氧化碳排放量计算部41基于存储在基准寿命周期存储部16a中的基准寿命周期，计算在轧制材120的寿命周期内排放的二氧化碳排放量，以作为产品寿命周期二氧化碳排放量，该轧制材120是基于由设定计算部31计算出的控制设定值来制造的。

例如，对如下情况进行说明：对于存储在基准寿命周期存储部16a中的下述那样的轧制材120的种类(以下称为钢材A)，计算产品寿命周期二氧化碳排放量。

1)钢种、尺寸：SAPH 2mm厚

2)发送地：汽车制造商

3)用途：轿车架、在车体中的使用率为10％(重量比)

4)使用条件：车体重量1500kg、一年间行驶2万km、平均燃料消耗8km/l、汽油

5)使用期间：15年

6)二氧化碳总排放量：150kg的SAPH材所贡献的二氧化碳总排放量为7500kg。

7)设轿车的二氧化碳排放量在行驶1km时约为0.25kg，贡献其量的10％。

此处，设钢材A的强度为400(MPa)的拉伸强度，用于同一轿车的钢材需要400(MPa)的拉伸强度。

例如，产品寿命周期二氧化碳排放量计算部41计算在使用拉伸强度为500(MPa)的钢材B的情况下的二氧化碳总排放量。

此时，由于钢材B的拉伸强度比钢材A要高20(％)，因此，能使厚度减薄20(％)。因而，对于钢材A，需要150(kg)，但通过用钢材B来代替，能制造轻了150(kg)的20(％)、即轻了30(kg)的车体(1470kg)。

因而，产品寿命周期二氧化碳排放量计算部41将二氧化碳总排放量计算为1470/1500×7500(kg)＝7350(kg)。

接下来，二氧化碳排放量显示部42将产品二氧化碳排放量和产品寿命周期二氧化碳排放量显示于显示部15。

这样，由于通过将整个寿命周期内的二氧化碳排放量、及在利用轧制线进行制造时的产品二氧化碳排放量进行显示，从而使用者能一边确认这些整个寿命周期内的二氧化碳排放量、及产品二氧化碳排放量，一边决定热轧装置100的运转条件，因此，优化装置1E能进一步优化热轧装置100的控制。

工业上的实用性

本发明适用于对控制热轧装置的控制装置进行设定的优化装置。

Claims

1.一种优化装置，其特征在于，包括：

设定计算部，该设定计算部基于轧制材的初始尺寸、初始温度、及目标温度，计算轧制装置对所述轧制材进行轧制用的控制设定值；

使用能量计算部，该使用能量计算部基于由所述设定计算部计算出的控制设定值，计算所述轧制装置为了对所述轧制材进行轧制而需要的能量，以作为使用能量；

制造时二氧化碳排放量计算部，该制造时二氧化碳排放量计算部基于由所述使用能量计算部计算出的使用能量及二氧化碳排放系数，计算在所述轧制装置中排放的二氧化碳排放量；以及

优化部，该优化部计算所述目标温度，以作为为了确保所轧制的所述轧制材的品质而需要的温度以上的、且使得所述使用能量及所述二氧化碳排放量中的至少任一方为最小的温度。

2.如权利要求1所述的优化装置，其特征在于，

所述优化部计算在所述轧制装置中的、对所述轧制材进行精轧的精轧部的入口或出口、或者对所述精轧后的轧制材进行卷绕的卷绕部的入口中的任意一个以上的部位的所述轧制材的所述目标温度。

3.一种优化装置，其特征在于，包括：

设定计算部，该设定计算部基于与轧制材有关的初始尺寸、初始温度、及多个目标温度，对多个目标温度的每一目标温度，计算轧制装置对所述轧制材进行轧制用的多个控制设定值；

使用能量计算部，该使用能量计算部基于由所述设定计算部计算出的多个控制设定值，对所述多个控制设定值的每一控制设定值，计算所述轧制装置为了对所述轧制材进行轧制而需要的能量，以作为多个使用能量；

制造时二氧化碳排放量计算部，该制造时二氧化碳排放量计算部基于由所述使用能量计算部计算出的多个使用能量及二氧化碳排放系数，对所述多个使用能量的每一使用能量，计算在所述轧制装置中排放的多个二氧化碳排放量；以及

能量品质显示选择部，该能量品质显示选择部将所述计算出的多个使用能量及多个二氧化碳排放量显示于显示部，并且，基于从所显示的多个使用能量及多个二氧化碳排放量的组合中选择的任一组合，从所述多个目标温度中选择任一目标温度。

4.如权利要求3所述的优化装置，其特征在于，

所述能量品质显示选择部在所述轧制装置中的、对所述轧制材进行精轧的精轧部的入口或出口、或者对所述精轧后的轧制材进行卷绕的卷绕部的入口中的任意一个以上的部位，分别从所述多个目标温度中选择任一目标温度。

5.如权利要求1所述的优化装置，其特征在于，

所述设定计算部利用用于对处于所述轧制装置内的所述轧制材进行热平衡计算的温度模型，基于所述计算出的控制设定值，计算处于所述轧制装置内的所述轧制材的温度，

所述优化装置还包括基于由所述设定计算部计算出的温度、决定所述轧制材的材质的材质预测部，

所述优化部计算所述目标温度，以作为使得由所述材质预测部决定的材质是在预先决定的材质以上、且使得所述使用能量及所述二氧化碳排放量中的至少任一方为最小的温度。

6.如权利要求5所述的优化装置，其特征在于，

所述材质预测部计算在由所述设定计算部计算出的所述轧制材的温度下进行轧制后的所述轧制材的拉伸强度、屈服应力、及延展性中的任意一项或多项，以作为所述材质。

7.如权利要求3所述的优化装置，其特征在于，

所述设定计算部利用用于对处于所述轧制装置内的所述轧制材进行热平衡计算的温度模型，基于所述计算出的多个控制设定值，计算处于所述轧制装置内的所述轧制材的多个温度，

所述优化装置还包括基于由所述设定计算部计算出的多个温度、决定所述轧制材的多种材质的材质预测部，

所述能量品质显示选择部将所述计算出的多个使用能量、多个二氧化碳排放量、及所述决定的多种材质显示于显示部，并且，基于从所显示的使用能量、二氧化碳排放量、及材质的多种组合中选择的任一组合，从所述多个目标温度中选择任一目标温度。

8.如权利要求7所述的优化装置，其特征在于，

所述材质预测部计算在由所述设定计算部计算出的所述轧制材的多个温度下的所述轧制后的轧制材的拉伸强度、屈服应力、及延展性中的任意一项或多项，以作为所述材质。

9.如权利要求1所述的优化装置，其特征在于，

还包括使用能量学习部，该使用能量学习部基于所述轧制装置所包括的电能表或燃料提供量仪表的测定值，计算所述轧制装置为了对所述轧制材进行轧制而使用的能量，以作为实际使用能量，并基于计算出的实际使用能量，对由所述使用能量计算部计算出的使用能量进行修正。

10.如权利要求3所述的优化装置，其特征在于，

11.一种优化装置，其特征在于，包括：

制造时二氧化碳排放量计算部，该制造时二氧化碳排放量计算部基于由所述使用能量计算部计算出的使用能量及二氧化碳排放系数，计算在所述轧制装置中排放的二氧化碳排放量，以作为产品二氧化碳排放量；

基准寿命周期存储部，该基准寿命周期存储部对于所述轧制材的每一种类，将所述轧制材在出货后进行使用的使用条件、和在出货后进行回收并由所述轧制装置再次进行轧制为止的寿命周期内排放的二氧化碳排放量相关联地作为基准寿命周期来进行存储；

产品寿命周期二氧化碳排放量计算部，该产品寿命周期二氧化碳排放量计算部基于所述基准寿命周期，计算在所述轧制材的寿命周期内排放的二氧化碳排放量，以作为产品寿命周期二氧化碳排放量，该轧制材是基于由所述设定计算部计算出的控制设定值来制造的；以及

二氧化碳排放量显示部，该二氧化碳排放量显示部将所述产品二氧化碳排放量和所述产品寿命周期二氧化碳排放量显示于显示部。