EP1106713B1 - Verfahren zur Ermittlung einer Beizzeit eines eine Zunderschicht aufweisenden Metallbandes - Google Patents

Verfahren zur Ermittlung einer Beizzeit eines eine Zunderschicht aufweisenden Metallbandes Download PDF

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EP1106713B1
EP1106713B1 EP00126992A EP00126992A EP1106713B1 EP 1106713 B1 EP1106713 B1 EP 1106713B1 EP 00126992 A EP00126992 A EP 00126992A EP 00126992 A EP00126992 A EP 00126992A EP 1106713 B1 EP1106713 B1 EP 1106713B1
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EP
European Patent Office
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scale
metal strip
item
bath
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EP00126992A
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English (en)
French (fr)
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EP1106713A3 (de
EP1106713A2 (de
Inventor
Otto Dr. Gramckow
Hans-Ulrich Dr. Löffler
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Siemens AG
Original Assignee
Siemens AG
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Publication of EP1106713A3 publication Critical patent/EP1106713A3/de
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    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C23—COATING METALLIC MATERIAL; COATING MATERIAL WITH METALLIC MATERIAL; CHEMICAL SURFACE TREATMENT; DIFFUSION TREATMENT OF METALLIC MATERIAL; COATING BY VACUUM EVAPORATION, BY SPUTTERING, BY ION IMPLANTATION OR BY CHEMICAL VAPOUR DEPOSITION, IN GENERAL; INHIBITING CORROSION OF METALLIC MATERIAL OR INCRUSTATION IN GENERAL
    • C23G—CLEANING OR DE-GREASING OF METALLIC MATERIAL BY CHEMICAL METHODS OTHER THAN ELECTROLYSIS
    • C23G1/00—Cleaning or pickling metallic material with solutions or molten salts
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C23—COATING METALLIC MATERIAL; COATING MATERIAL WITH METALLIC MATERIAL; CHEMICAL SURFACE TREATMENT; DIFFUSION TREATMENT OF METALLIC MATERIAL; COATING BY VACUUM EVAPORATION, BY SPUTTERING, BY ION IMPLANTATION OR BY CHEMICAL VAPOUR DEPOSITION, IN GENERAL; INHIBITING CORROSION OF METALLIC MATERIAL OR INCRUSTATION IN GENERAL
    • C23G—CLEANING OR DE-GREASING OF METALLIC MATERIAL BY CHEMICAL METHODS OTHER THAN ELECTROLYSIS
    • C23G1/00—Cleaning or pickling metallic material with solutions or molten salts
    • C23G1/02—Cleaning or pickling metallic material with solutions or molten salts with acid solutions
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    • C23G1/00—Cleaning or pickling metallic material with solutions or molten salts
    • C23G1/02—Cleaning or pickling metallic material with solutions or molten salts with acid solutions
    • C23G1/08—Iron or steel

Definitions

  • the invention relates to a method for determining a Pickling time of a scale layer, for removal the scale layer in a pickling bath to be treated metal strip.
  • the composition of this scale depends on the specific cooling process, since depending on the cooling of the hot metal strip, different iron oxides are formed or different phases are formed. In particular, these are Wüstit Struktur (FeO), magnetite (Fe 3 O 4 ) and hematite (Fe 2 O 3 ), also occur to various Fe (II) and Fe (III) hydroxides.
  • the scale must be removed in a subsequent descaling process. As part of this, first a mechanical descaling and then a removal of the scale in a pickling bath is carried out.
  • a pickling liquid is mainly hot hydrochloric acid (HCl) with a temperature between 80 - 90 ° C used
  • the bath is usually divided into several zones in which the hydrochloric acid concentration is different.
  • a low concentration eg 4%
  • the highest concentration eg 15-17 ° C
  • Seesumu Yamaguchi and others describe a mathematical model in the publication "Improvement in the descaling of hot strip by hydrochloric acid" ISIJ International, Vol. 34 (1994), No. 8, pp. 670-678, Iron & Steel Inst of Japan, Tokyo. which describes the descaling process using hydrochloric acid.
  • the time required for complete descaling depends on various factors such as acid temperature, acid concentration, Degree of mechanical descaling and especially of the Quantity and type of scale from.
  • As a measure of the amount of scale Only the reel temperature, ie the temperature, with which the hot strip is e.g. after hot rolling before the Descaling is wound up on a reel, and experience about the scaling of different types of steel used.
  • the required pickling time is based on some of the roughly estimated above. The quality control the stained tapes only visually by a Checker instead.
  • the required pickling time is only rough estimated. This can contribute to unsatisfactory piecing results lead to a short pickling time.
  • the pickling time is as short as possible to achieve the highest possible throughput.
  • Another disadvantage is the only visual control. It gives no objective measure of the degree of scaling The result depends heavily on the respective inspector and can vary greatly from layer to layer. One useful assessment criterion for determining a more accurate Pickling time is not achieved thereby.
  • the invention is thus based on the problem, a possibility to indicate how the pickling time will be determined more accurately can.
  • the Pickling time by means of a calculation model based on at least one band specific information of the scale metal strip and modeled at least one information specific to the particular bath is an adaptation of or to determine the Beizzeit used models based on the automatic Surface scanning of the pickled metal strip resulting Information is provided.
  • the quality of the pickling process can only be checked using the pickled metal strip.
  • the information about the appearance of the stained surface and thus about the presence of any residual scale or the like is also for optimizing pickling time modeling relevant.
  • the information obtained from this remains in determining the pickling time largely disregarded.
  • an adaptation of the model (s) used on the basis of a automatic surface scanning of the stained metal strip resulting information occurs.
  • the state of Technique becomes the surface of the stained metal band automatically scanned, for example by means of a camera, the provides corresponding images, which in terms of any Restzunders, whose type or structure and quantity analyzed become.
  • the analysis result becomes automatic adaptation the models used to optimize these and resulting to increase the accuracy of the modeled pickling time.
  • the pickling time is used calculated and modeled a computer model and no longer roughly estimated using given parameters.
  • the calculation model which is for example a neural network or a fuzzy controller can act, however also any other model can be used, processed at least one band-specific information of the scaled Metal bands, so an information that the tinder describes itself or the formation of scale and for the accruing Band is specific. Furthermore, at least one attributable to specific information, since for determination the pickling time, of course, the concrete descaling properties of the pickling bath are relevant.
  • At least one of the educated Scale layer self descriptive information and / or one for the formation of the scale layer during the Production of the metal band relevant information and / or one for a performed mechanical treatment of the metal strip Information relevant to mechanical scale removal be used.
  • Each of these individual information holds for itself a considerable information content, the Evaluated and processed by the computer model. Although only one of these information is processed can be, it has proved to be advantageous if several or all be considered, as the pickling time so can be modeled more accurately, the more information regarding the scale layer and its pre-treatment available stand.
  • Important information is the surface-specific information, a description of the scaled bandober surface provides.
  • This information can according to the invention by an optical surface scan by means of an image of the Tape surface delivering camera whose image automatically to Determination of a surface covered with scale Information value is analyzed.
  • the information value leaves a classification of the different ones Tinder types and / or the amount of tinder. Every kind of tinder appears slightly different in a picture shot of her coloring or structure forth.
  • the picture taken with the camera can be analyzed in this respect, so that on the basis of this Surface scanning a classification to be made can.
  • the analytically obtained information value So a quantitative measure of the actual Amount of scale.
  • Scale layer Another in the context of modeling the optimized pickling time important information is concerning the formation of the Scale layer itself.
  • one for the manufacturing process of the metal strip specific information is used, in particular for this purpose the temperature of the metal strip during winding up a reel, one concerning the cooling process of the metal strip Information, a degree of deformation of the metal strip concerned Information, a chemical reaction behavior used for scaling information.
  • Relevant are also information regarding the steel grade itself, concerning the oxygen partial pressure of the ambient atmosphere etc. All this information can be found in the model be taken into account. It is this information indirect information, that is information, which do not describe the tinder itself, but indirectly reflect its educational conditions.
  • the descaling can be so much easier and faster, the more extensive the mechanical pre-descaling is. Consequently, also provides the relevant information an important model parameter.
  • the invention can as information in this regard at least one mechanical Parameters of the stretch straightener treatment, in which the Machined metal strip for mechanical descaling will be used.
  • the metal band guided under tension around several pulleys.
  • mechanical parameter can, for example, the applied Tension or the degree of deflection and thus the bend of the metal strip can be used.
  • the bath temperature, the Bath composition, the bath concentration, existing in the bathroom Turbulence or the iron concentration in the bath considered become.
  • a first embodiment of the invention can be used for education the scale layer relevant during the manufacturing process
  • Information processed in a scaling model and a modeled informational value describing the tinder can be determined with the in the context of the analysis of the surface scan image adjusted information value and determines a value describing the degree of scaling which is the mathematical model for modeling the pickling time is given.
  • a scale formation model which also for example, a neural network can be a tinder descriptive modeled information value determines which indicates a measure of the degree of scaling.
  • This Scaling degree is calculated with the information value from the surface scan, which is also a measure of the scale or tinder amount, adjusted and from this a value describing the actual degree of scaling determined.
  • This value represents a measure of the degree of scaling which is based on the described information parameters was determined. For larger deviations of the two Measures can be used the more plausible value at minor deviations is one, possibly weighted, Average value makes sense. This value will then be the Computational model for modeling the pickling time given.
  • all information can be the calculation model be given directly for processing, that is, a prior determination of the degree of descaling Measure does not take place here, but all go Sizes directly into the calculation model.
  • Fig. 1 shows a diagram for illustrating the modeling method according to a first embodiment of the invention.
  • Step 1 is an optical surface scan using a camera that delivers an image that in an analysis model 2, which is a neural Net can be treated, recycled.
  • the continuously from the continuously funded metal strip be recorded becomes a first information value determined in the form of a measure, which is a measure of the type and amount of the tinder is. It thus takes place on the basis of the analysis model a classification of the different types of scale and a quantitative determination of the amount of scale.
  • step 3 information about the manufacturing process of the metal strip in a scaling model 4 for Determination of a second information value in the form of a measure processed, this measure also the degree of scaling describes.
  • information here can indirect Measured variables such as the reel temperature, the degree of deformation, the cooling process of the metal strip, so for example the cooling steps, the cooling time, etc. or else the storage of the metal strip during cooling as well as the chemical reaction behavior of the metal itself in the context of Scale formation to be considered.
  • step 5 takes place Balancing the two with the analytical model and the scaling model Measured measures to a measure of 6 (it can also several measures are determined) for the degree of scaling to investigate. As shown in Fig.
  • the measure determined in step 6 for the degree of scaling is given to a calculation model 7 for determining the pickling time.
  • This computational model will also receive information, see step 8 given by the mechanical descaling, for example in the form of a measure or a parameter concerning the given tensile stress during a stretch straightening treatment the metal band to break up the closed Scale layer.
  • the calculation model 7, see Step 9, information about the pickling bath such as the bath temperature, the acid concentration, etc. given.
  • All of the information, ie the part of the computational model, which also preferably is formed as a neural network in the steps 6, 8, 9 information contained are processed to determine an optimal pickling time T pickling. Based on the large number of processed information collected in the model, the pickling time can be modeled very accurately.
  • the pickling time is given, for example, to an automatic controller which controls the entire pickling treatment. On the control side, depending on the optimized pickling time, an increase or decrease in the conveying speed of the metal strip takes place and thus a change in the residence time of the strip in the pickling bath.
  • step 10 a Surface scanning of the pickled metal strip for testing of the result.
  • This can in turn be a Camera are used, which continuously take pictures of the Surface delivers that evaluated with an analysis model become. Based on this surface scan is a determination the Restzunders on the pickled tape possible, where Here too, both the type and the quantity are determined can.
  • the result is used to adapt the used ones Models 2, 4, 7 are used. For example can, if the scaling in exceptional cases the quality specifications should exceed, corrects the respective model become.
  • that can Result also used directly for controlling the pickling treatment be and be given to the controller. For example, if the scan is a non-negligible one Residual scale amount out, so can control side according to the pickling time adjusted and extended.
  • models are also fuzzy Regulator usable.
  • Fig. 2 shows in the form of a diagram a second embodiment of the invention.
  • the same data as described with reference to FIG. 1 are detected.
  • the data of the optical surface scanning are also processed here in the analysis model 2.
  • all information is given directly to the computer model 7 for modeling the optimal pickling time T Beiz . It is therefore not determined as with respect to FIG. 1 based on the information of the optical surface scanning and the information about the manufacturing process, a measure of the degree of scaling, which in turn is processed in the computer model. Rather, the "raw data" is given directly to the calculation model 7 here.
  • This can also be a neural network, which, however, preferably but not necessarily also all other described models, is capable of learning.

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Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Ermittlung einer Beizzeit eines eine Zunderschicht aufweisenden, zur Entfernung der Zunderschicht in einem Beizbad zu behandelnden Metallbandes.
Bei der Herstellung von Warmband, also heißgewalztem Metallband entstehen verschiedene Eisenoxide (Zunder). Die Zusammensetzung dieses Zunders ist u.a. abhängig vom konkreten Abkühlvorgang, da sich in Abhängigkeit der Kühlung des heißen Metallbandes unterschiedliche Eisenoxide bilden bzw. verschiedene Phasen entstehen. Vornehmlich handelt es sich dabei um Wüstitbildung (FeO), Magnetit (Fe3O4) und Hämatit (Fe2O3), ferner treten noch verschiedene Fe (II)- und Fe (III)-Hydroxide auf. Der Zunder muss in einem anschließenden Entzunderungsprozess wieder entfernt werden. Im Rahmen dessen wird zunächst eine mechanische Entzunderung und anschließend eine Entfernung des Zunders in einem Beizbad durchgeführt. Als Beizflüssigkeit kommt vornehmlich heiße Salzsäure (HCl) mit einer Temperatur zwischen 80 - 90°C zum Einsatz, wobei das Bad in der Regel in mehrere Zonen aufgeteilt ist, in denen die Salzsäurekonzentration unterschiedlich ist. Am Anfang liegt in der Regel eine geringe Konzentration (z. B. 4%) vor, im letzten Badabschnitt die höchste Konzentration (z. B. 15 - 17°C), um dort die Endreinigung durchzuführen. Susumu Yamaguchi und andere beschreiben in der Veröffentlichung "Improvement in descaling of hot strip by hydrochloric acid" ISIJ International, Bd. 34 (1994), Nr. 8, Seiten 670-678, Iron & Steel Inst of Japan, Tokio ein mathematisches Modell, das den Entzunderungsprozess mittels Salzsäure beschreibt.
Für die mechanische Vorentzunderung wird vornehmlich ein Streckrichter verwendet. In diesem Streckrichter wird das Metallband unter Zugspannung um mehrere Umlenkrollen geführt und gebogen, so dass die Zunderschicht rissig wird und teilweise schon abblättert. Die Säure dringt in diese Risse ein und kommt mit dem Metall in Kontakt, wo sich Wasserstoff bildet. Die Wasserstoffblasen sprengen den Zunder dann ab. Aufgrund des direkten Kontaktes zwischen dem Säurebad und dem Metall geht die Entzunderung wesentlich schneller, als wenn eine geschlossene Zunderschicht vorliegen würde und die Säure erst durch die Zunderschicht hindurch zum Metall diffundieren müsste.
Die zur vollständigen Entzunderung benötigte Zeit hängt von verschiedenen Faktoren wie Säuretemperatur, Säurekonzentration, Grad der mechanischen Entzunderung und vor allem von der Menge und Art des Zunders ab. Als Maß für die Zundermenge werden lediglich die Haspeltemperatur, also die Temperatur, mit welcher das heiße Band z.B. nach dem Warmwalzen vor der Entzunderung auf eine Haspel aufgewickelt wird, und Erfahrungswerte über die Verzunderung verschiedener Stahlsorten herangezogen. Die benötigte Beizzeit wird anhand einiger der oben genannten Werte grob abgeschätzt. Die Qualitätskontrolle der gebeizten Bänder findet lediglich visuell durch einen Kontrolleur statt.
Aus dem geschilderten bisherigen Beizprozess und der anschließenden Kontrolle ergeben sich aber eine Reihe von Nachteilen. Zum einen wird die benötigte Beizzeit lediglich grob geschätzt. Dies kann zu unbefriedigenden Beizergebnissen bei zu kurzer Beizzeit führen. Die Beizzeit ist aber so kurz wie möglich zu halten, um einen möglichst hohen Durchsatz zu erzielen. Nachteilig ist ferner die lediglich visuelle Kontrolle. Sie gibt kein objektives Maß für den Verzunderungsgrad an, das Ergebnis hängt stark von dem jeweiligen Kontrolleur ab und kann von Schicht zu Schicht sehr stark schwanken. Ein brauchbares Beurteilungskriterium zur Bestimmung einer genaueren Beizzeit wird hierdurch nicht erlangt.
Der Erfindung liegt damit das Problem zugrunde, eine Möglichkeit anzugeben, wie die Beizzeit genauer ermittelt werden kann.
Zur Lösung dieses Problems ist bei einem Verfahren der eingangs genannten Art erfindungsgemäß vorgesehen, dass die Beizzeit mittels eines Rechenmodells anhand wenigstens einer bandspezifischen Information des verzunderten Metallbands und wenigstens einer beizbadspezifischen Information modelliert wird, wobei eine Adaption des oder der zur Ermittlung der Beizzeit verwendeten Modelle anhand der aus einer automatischen Oberflächenabtastung des gebeizten Metallbandes resultierenden Information erfolgt.
Wie beschrieben kann die Qualität des Beizvorgangs lediglich anhand des gebeizten Metallbands überprüft werden. Die Information über das Aussehen der gebeizten Oberfläche und damit über das Vorhandensein etwaigen Restzunders oder dergleichen ist für die Optimierung der Beizzeitmodellierung ebenfalls relevant. Wie beschrieben erfolgt im Stand der Technik lediglich eine visuelle Begutachtung der Oberfläche des gebeizten Metallbands, die hieraus erhaltene Information bleibt aber bei der Bestimmung der Beizzeit weitgehend unberücksichtigt. Erfindungsgemäß ist demgegenüber vorgesehen, dass eine Adaption des oder der verwendeten Modelle anhand der aus einer automatischen Oberflächenabtastung des gebeizten Metallbands resultierenden Information erfolgt. In Abkehr zum Stand der Technik wird die Oberfläche des gebeizten Metallbandes automatisch abgetastet, beispielsweise mittels einer Kamera, die entsprechende Bilder liefert, welche hinsichtlich etwaigen Restzunders, dessen Art bzw. Struktur und Menge analysiert werden. Das Analysenergebnis wird zur automatischen Adaption der Modelle verwendet, um diese zu optimieren und resultierend daraus die Genauigkeit der modellierten Beizzeit zu erhöhen.
Beim erfindungsgemäßen Verfahren wird die Beizzeit unter Verwendung eines Rechenmodells errechnet und modelliert und nicht mehr wie bisher anhand gegebener Parameter grob abgeschätzt. Das Rechenmodell, bei dem es sich beispielsweise um ein neuronales Netz oder einen Fuzzy Regler handeln kann, aber auch jedes andere Modell eingesetzt werden kann, verarbeitet wenigstens eine bandspezifische Information des verzunderten Metallbands, also eine Information, die den Zunder selbst bzw. die Zunderbildung beschreibt und für das zu beizende Band spezifisch ist. Weiterhin wird wenigstens eine beizbadspezifische Information verarbeitet, da zur Bestimmung der Beizzeit natürlich auch die konkreten Entzunderungseigenschaften des Beizbades relevant sind.
Als bandspezifische Information kann wenigstens eine die gebildete Zunderschicht selbst beschreibende Information und/oder eine für die Bildung der Zunderschicht während der Herstellung des Metallbandes relevante Information und/oder eine für eine durchgeführte mechanische Behandlung des Metallbandes zur mechanischen Zunderentfernung relevante Information verwendet werden. Jede dieser einzelnen Informationen birgt für sich einen beachtlichen Informationsgehalt, der Seitens des Rechenmodells bewertet und verarbeitet wird. Wenngleich lediglich eine dieser Informationen verarbeitet werden kann, hat es sich als vorteilhaft erwiesen, wenn mehrere oder alle berücksichtigt werden, da die Beizzeit um so exakter modelliert werden kann, je mehr Informationen betreffend die Zunderschicht und deren Vorbehandlung zur Verfügung stehen.
Eine wichtige Information ist die oberflächenspezifische Information, die eine Beschreibung der verzunderten Bandober fläche liefert. Diese Information kann erfindungsgemäß durch eine optische Oberflächenabtastung mittels einer ein Bild der Bandoberfläche liefernden Kamera, deren Bild automatisch zur Ermittlung eines die mit Zunder belegte Oberfläche beschreibenden Informationswertes analysiert wird, erhalten werden. Der Informationswert lässt eine Klassifizierung der verschiedenen Zunderarten und/oder der Zundermenge zu. Jede Zunderart erscheint in einer Bildaufnahme etwas anders von ihrer Färbung bzw. Struktur her. Das mit der Kamera aufgenommene Bild kann diesbezüglich analysiert werden, so dass anhand dieser Oberflächenabtastung eine Klassifizierung vorgenommen werden kann. Zusätzlich oder alternativ dazu kann anhand der Bildaufnahme auch die Zundermenge pro Flächeneinheit ermittelt werden, in diesem Fall gibt der analytisch erhaltene Informationswert also ein quantitatives Maß für die tatsächliche Zundermenge an.
Eine weitere im Rahmen der Modellierung der optimierten Beizzeit wichtige Information ist die betreffend die Bildung der Zunderschicht selbst. Als eine solche Information kann erfindungsgemäß eine für das Herstellungsverfahren des Metallbands spezifische Information verwendet werden, wobei hierfür insbesondere die Temperatur des Metallbands beim Aufwickeln auf eine Haspel, eine den Kühlvorgang des Metallbandes betreffende Information, eine den Umformungsgrad des Metallbands betreffende Information, eine das chemische Reaktionverhalten zur Zunderbildung betreffende Information verwendet wird. Relevant sind auch Informationen betreffend die Stahlsorte selbst, betreffend den Sauerstoff-Partialdruck der Umgebungsatmosphäre etc. Alle diese Informationen können im Modell berücksichtigt werden. Es handelt sich bei diesen Informationen um indirekte Informationen, also um Informationen, die den Zunder selbst nicht beschreiben, sondern indirekt dessen Bildungsbedingungen reflektieren.
Wie beschrieben wird in der Regel eine mechanische Vorentzunderung durchgeführt. Hierbei wird die in der Regel geschlossene Zunderschicht aufgebrochen, was den Säureangriff erleichtert. Ersichtlich kann die Entzunderung um so einfacher und schneller erfolgen, je weitgehender die mechanische Vorentzunderung ist. Folglich stellt auch die diesbezügliche Information einen wichtigen Modellparameter dar. Erfindungsgemäß kann als diesbezügliche Information wenigstens ein mechanischer Parameter der Streckrichterbehandlung, in welchem das Metallband zur mechanischen Vorentzunderung mechanisch bearbeitet wird, verwendet werden. Im Streckrichter wird das Metallband unter Spannung um mehrere Umlenkrollen geführt. Als mechanischer Parameter kann dabei beispielsweise die anliegende Zugspannung oder aber der Grad der Umlenkung und damit der Biegung des Metallbands verwendet werden. Als badspezifische Information kann erfindungsgemäß die Badtemperatur, die Badzusammensetzung, die Badkonzentration, im Bad vorhandene Turbulenzen oder aber die Eisenkonzentration im Bad berücksichtigt werden.
Wie beschrieben ist es zweckmäßig, möglichst viele der vorbeschriebenen Informationen und Parameter im Rahmen der Modellierung zu berücksichtigen, um möglichst genau die Beizzeit bestimmen zu können. Hinsichtlich der Verarbeitung der Informationen sind unterschiedliche Möglichkeiten gegeben. Gemäß einer ersten Erfindungsausgestaltung kann die für die Bildung der Zunderschicht während des Herstellungsverfahrens relevante Information in einem Zunderbildungsmodell verarbeitet und ein den Zunder beschreibender modellierter Informationswert ermittelt werden, der mit dem im Rahmen der Analyse des Oberflächenabtastungsbilds ermittelten Informationswert abgeglichen und ein den Verzunderungsgrad beschreibender Wert ermittelt wird, der dem Rechenmodell zur Modellierung der Beizzeit gegeben wird. Gemäß dieser Ausgestaltung wird also zunächst aus den die Zunderbildung beschreibenden Informationen unter Verwendung eines Zunderbildungsmodells, welches ebenfalls beispielsweise ein neuronales Netz sein kann, ein den Zunder beschreibender modellierter Informationswert ermittelt, welcher eine Maßzahl für den Verzunderungsgrad angibt. Dieser Verzunderungsgrad wird mit dem Informationswert aus der Oberflächenabtastung, welcher ebenfalls eine Maßzahl für die Zunderart bzw. Zundermenge darstellt, abgeglichen und hieraus ein den tatsächlichen Verzunderungsgrad beschreibender Wert ermittelt. Dieser Wert stellt eine Maßzahl für den Verzunderungsgrad dar, welche anhand der beschriebenen Informationsparameter ermittelt wurde. Bei größeren Abweichungen der beiden Maßzahlen kann der plausiblere Wert verwendet werden, bei kleineren Abweichungen ist ein, gegebenenfalls gewichteter, Durchschnittswert sinnvoll. Dieser Wert wird anschließend dem Rechenmodell zur Modellierung der Beizzeit gegeben.
Alternativ dazu können sämtliche Informationen dem Rechenmodell zur Verarbeitung auch direkt gegeben werden, das heißt, eine vorherige Bestimmung der den Verzunderungsgrad beschreibenden Maßzahl erfolgt hier nicht, vielmehr gehen sämtliche Größen direkt in das Rechenmodell ein.
Weitere Vorteile, Merkmale und Einzelheiten der Erfindung ergeben sich aus den im Folgenden beschriebenen Ausführungsbeispielen sowie anhand der Zeichnungen. Dabei zeigen:
Fig. 1
ein Diagramm zur Darstellung des Modellierungsverfahrens der Beizzeit gemäß einer ersten Erfindungsausgestaltung, und
Fig. 2
ein Diagramm zur Darstellung des Modellierungsverfahrens gemäß einer zweiten Erfindungsausgestaltung.
Fig. 1 zeigt ein Diagramm zur Darstellung des Modellierungsverfahrens gemäß einer erste Erfindungsausgestaltung. Im Schritt 1 wird eine optische Oberflächenabtastung unter Verwendung einer Kamera durchgeführt, die ein Bild liefert, welches in einem Analysemodell 2, bei dem es sich um ein neuronales Netz handeln kann, aufbereitet wird. Anhand der Bilddaten, die kontinuierlich von dem kontinuierlich geförderte Metallband aufgenommen werden, wird ein erster Informationswert in Form einer Maßzahl ermittelt, welcher ein Maß für die Art und Menge des Zunders ist. Es erfolgt also anhand des Analysemodells eine Klassifizierung der verschiedenen Zunderarten sowie eine quantitative Bestimmung der Zundermenge.
Im Schritt 3 werden Informationen über das Herstellungsverfahren des Metallbandes in einem Zunderbildungsmodell 4 zur Ermittlung eines zweiten Informationswerts in Form einer Maßzahl verarbeitet, wobei diese Maßzahl ebenfalls den Verzunderungsgrad beschreibt. Als Informationen können hier indirekte Messgrößen wie beispielsweise die Haspeltemperatur, der Umformungsgrad, das Kühlverfahren des Metallbandes, also beispielsweise die Kühlschritte, die Kühldauer, etc. oder aber die Lagerung des Metallbandes während der Abkühlung sowie das chemische Reaktionverhalten des Metalls selbst im Rahmen der Zunderbildung berücksichtigt werden. Im Schritt 5 erfolgt ein Abgleich der beiden mit dem Analysemodell und dem Zunderbildungsmodell ermittelten Maßzahlen, um eine Maßzahl 6 (es können auch mehrere Maßzahlen ermittelt werden) für den Verzunderungsgrad zu ermitteln. Wie in Fig. 1 gezeigt, kann anhand des Abgleichs bereits eine Adaption des Zunderbildungsmodells 4 erfolgen, da die aus der Oberflächenabtastung gewonnene Maßzahl aufgrund einer direkten Oberflächenanalyse ermittelt wird und nicht wie beim Zunderbildungsmodell anhand indirekter Parameter. Es besteht ferner die Möglichkeit, auch das Analysemodell anhand des Abgleichs zu adaptieren, z.B. wenn durch das Zunderbildungsmodell klar ist, dass die Klassifizierung durch das Analysemodell ungenau ist.
Die im Schritt 6 bestimmte Maßzahl für den Verzunderungsgrad wird einem Rechenmodell 7 zur Ermittlung der Beizzeit gegeben. Diesem Rechenmodell werden ferner, siehe Schritt 8, Informationen über die mechanische Vorentzunderung gegeben, beispielsweise in Form einer Maßzahl oder eines Parameters betreffend die gegebene Zugspannung während einer Streckrichterbehandlung des Metallbands zum Aufbrechen der geschlossenen Zunderschicht. Ferner werden dem Rechenmodell 7, siehe Schritt 9, Informationen über das Beizbad wie beispielsweise die Badtemperatur, die Säurekonzentration etc. gegeben.
Sämtliche Informationen, also die in den Schritten 6, 8 und 9 enthaltenen Informationen werden seitens des Rechenmodells, welches ebenfalls bevorzugt als neuronales Netz ausgebildet ist, verarbeitet, um eine optimale Beizzeit TBeiz zu ermitteln. Anhand der Vielzahl der im Modell erfassten verarbeiteten Informationen kann die Beizzeit sehr genau modelliert werden. Die Beizzeit wird beispielsweise an eine automatische Steuerung, die die gesamte Beizbehandlung steuert, gegeben. Steuerungsseitig erfolgt in Abhängigkeit der optimierten Beizzeit eine Erhöhung oder Erniedrigung der Fördergeschwindigkeit des Metallbands durch und damit eine Änderung der Verweilzeit des Bandes im Beizbad.
Wie Fig. 1 ferner zu entnehmen ist wird im Schritt 10 eine Oberflächenabtastung des gebeizten Metallbandes zur Prüfung des Beizergebnisses durchgeführt. Hierzu kann wiederum eine Kamera verwendet werden, die kontinuierlich Bilder von der Oberfläche liefert, die mit einem Analysemodell ausgewertet werden. Anhand dieser Oberflächenabtastung ist eine Bestimmung des Restzunders auf dem gebeizten Band möglich, wobei auch hier sowohl die Art als auch die Menge bestimmt werden kann. Es bestehen nun mehrere Möglichkeiten, das Ergebnis zu verwenden. Zum einen wird das Ergebnis zur Adaption der verwendeten Modelle 2, 4, 7 verwendet werden. Beispielsweise kann, wenn die Verzunderung in Ausnahmefällen die Qualitätsvorgaben überschreiten sollte, das jeweilige Modell korrigiert werden. Zusätzlich kann das Ergebnis auch direkt zur Regelung der Beizbehandlung verwendet werden und an die Steuerungseinrichtung gegeben werden. Stellt sich bei der Abtastung beispielsweise eine nicht vernachlässigbare Restzundermenge heraus, so kann steuerungsseitig entsprechend die Beizzeit angepasst und verlängert werden. Anstelle neuronaler Netze sind als Modelle auch Fuzzy Regler verwendbar.
Fig. 2 zeigt in Form eines Diagramms eine zweite Erfindungsausgestaltung. Bei dieser werden in den mit denselben Bezugszeichen versehenen Schritten 1, 3, 8 und 9 die gleichen Daten wie bezüglich Fig. 1 beschrieben erfasst. Die Daten der optischen Oberflächenabtastung werden auch hier im Analysemodell 2 aufbereitet. Jedoch werden hier sämtliche Informationen direkt an das Rechenmodell 7 zur Modellierung der optimalen Beizzeit TBeiz gegeben. Es wird also nicht wie bezüglich Fig. 1 anhand der Informationen der optischen Oberflächenabtastung sowie der Informationen über das Herstellungsverfahren eine Maßzahl für den Verzunderungsgrad ermittelt, die ihrerseits im Rechenmodell verarbeitet wird. Vielmehr werden hier die "Rohdaten" direkt dem Rechenmodell 7 gegeben. Bei diesem kann es sich ebenfalls um ein neuronales Netz handeln, welches, wie bevorzugt aber nicht notwendigerweise auch sämtliche andere beschriebenen Modelle, lernfähig ist.
Auch hier erfolgt eine nachgeschaltete Oberflächenabtastung des gebeizten Metallbandes, wobei das hieraus resultierende Analyseergebnis wiederum zur Adaption des Rechenmodells 7 dient. Selbstverständlich ist auch hier eine direkte Rückkopplung im Rahmen einer Regelung des Badbetriebs möglich.

Claims (13)

  1. Verfahren zur Ermittlung einer Beizzeit eines eine Zunderschicht aufweisenden, zur Entfernung der Zunderschicht in einem Beizbad zu behandelnden Metallbandes, bei welchem Verfahren die Beizzeit mittels eines Rechenmodells anhand wenigstens einer bandspezifischen Information des verzunderten Metallbands und wenigstens einer beizbadspezifischen Information modelliert wird, wobei eine Adaption des oder der zur Ermittlung der beizzeitverwendeten Modelle anhand einer aus einer automatischen Oberflächenabtastung des gebeizten Metallbands resultierenden Information erfolgt.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, bei welchem als bandspezifische Information wenigstens eine die gebildete Zunderschicht selbst beschreibende Information und/oder eine für die Bildung der Zunderschicht während der Herstellung des Metallbands relevante Information und/oder eine für eine durchgeführte mechanische Behandlung des Metallbands zur mechanischen Zunderentfernung relevante Information verwendet wird.
  3. Verfahren nach Anspruch 2, bei welchem als die die Zundeschicht beschreibende Information eine durch eine automatische Abtastung der Oberfläche des zu beizenden Metallbands erhaltenen oberflächenspezifischen Information verwendet wird.
  4. Verfahren nach Anspruch 3, bei welchem zur Erzeugung der oberflächenspezifischen Information durch eine optische Oberflächenabtastung eine ein Bild der Bandoberfläche liefernde Kamera verwendet wird, deren Bild automatisch zur Ermittlung eines die mit Zunder belegten Oberfläche beschreibenden Informationswerts analysiert wird.
  5. Verfahren nach Anspruch 4, bei welchem als Informationswert ein die Zunderart angebender Informationswert und/oder ein die Zundermenge pro Flächeneinheit angebender Informationswert ermittelt wird.
  6. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 5, bei welchem als für die Bildung der Zunderschicht relevante Information eine für das Herstellungsverfahren des Metallbands spezifischen Information verwendet wird.
  7. Verfahren nach Anspruch 6, bei welchem als für das Herstellungsverfahren spezifische Information die Temperatur des Metallbands beim Aufwickeln auf eine Haspel, eine den Kühlvorgang des Metallbands betreffende Information, eine der Lagerung des Metallbands während der Abkühlung betreffende Information, eine das chemische Reaktionsverhalten zur Zunderbildung betreffende Information verwendet wird.
  8. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 7, bei welchem das Metallband zur mechanischen Zunderentfernung mit einem Streckrichter behandelt wird und als für die durchgeführte mechanische Behandlung des Metallbands zur mechanischen Zunderentfernung relevante Information wenigstens ein mechanischer Parameter der Streckrichterbehandlung verwendet wird.
  9. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei welchem als badspezifische Information die Badtemperatur, die Badzusammensetzung, die Badkonzentration, im Bad vorhandene Turbulenzen, die Eisenkonzentration im Bad berücksichtigt werden.
  10. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 9, bei welchem die für die Bildung der Zunderschicht während des Herstellungsverfahrens relevante Information in einem Zunderbildungsmodell verarbeitet und ein den Zunder beschreibender modellierter Informationswert ermittelt wird, der mit dem im Rahmen der Analyse des Oberflächenabtastungsbilds ermittelten Informationswert abgeglichen und ein den Verzunderungsgrad beschreibender Wert ermittelt wird, der dem Rechenmodell zur Modellierung der Beizzeit gegeben wird.
  11. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, bei welchem die Informationen dem Rechenmodell zur Verarbeitung direkt gegeben werden.
  12. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei welchem als Modelle neuronale Netze verwendet werden.
  13. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11, bei welchem als Modelle Fuzzy Regler verwendet werden.
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