JP5803888B2 - 冷却設定方法、冷却設定装置、および厚鋼板の製造方法 - Google Patents

Description

本発明は、制御圧延に先立ち圧延対象材を圧延および冷却するための冷却設定方法、冷却設定装置、およびこれを用いた厚鋼板の製造方法に関する。

近年、厚鋼板の熱間圧延においては、強度や靭性の優れた厚鋼板の製造が求められており、その一例として、圧延材に制御圧延を施すことにより、優れた材質の厚鋼板を造り込んでいる。このような制御圧延を行うものとして、圧延機と冷却設備（鋼板冷却設備）とを隣接配置し、圧延材を圧延しながら冷却するようにしたものが知られている（例えば特許文献１，２を参照）。この特許文献１，２の技術によれば、圧延機と離れて配置された冷却設備で冷却する場合と比べて冷却待ちにより生じる圧延待ち時間を低減でき、圧延能率の低下を抑制できる。

ところで、鋼板冷却設備による圧延材の冷却精度を決定付ける大きな要因は、水冷熱伝達である。その水冷熱伝達係数は、非線形性が強く定式化が困難なことから、一般に、圧延対象材に応じた学習係数の値を用いて補正した上で冷却設定計算に用い、圧延材を制御圧延開始厚・制御圧延開始温度まで圧延および冷却するための冷却設定を行うことで冷却精度の向上を図っている。

ここで、学習係数の値としては、過去の操業時に学習した学習値が用いられている。具体的には、冷却因子の中から選択したいくつかの選択冷却因子の所定の値幅（以下、「冷却対象区分」と呼ぶ。）毎に前述の学習値をテーブル化しておく。そして、操業毎に求まる学習値をその冷却対象区分に対応する学習係数の代表値として随時更新しつつ、圧延対象材に関する選択冷却因子の値から学習係数の学習値を特定して用いるようにしている（以下、「テーブル方式」と呼ぶ。）。

特開２００７−２０３３７０号公報 特開２００８−２００７０８号公報 特開２００２−２３６１１９号公報 特開２００７−５０４１３号公報

上記した従来のテーブル方式では、選択冷却因子の数を多くするほど圧延対象材と条件の近い操業時の学習係数を用いて前述の冷却設定が行えるため、原理的には冷却精度の向上が図れる。しかしながら、選択冷却因子の数を増やせばその分冷却対象区分の組合せが同一の操業数が減少し、学習値の信頼度が低下する問題があった。このため、選択冷却因子の数は数個程度とし、冷却能への影響の大きいもの、例えば、鋼種、仕上厚、冷却開始温度、冷却終了温度といった冷却因子を選択していた。

ところが、実際には、これら選択冷却因子の他にも、例えば圧延対象材の成分量、仕上厚、冷却パス数、水温、冷却終了温度、流量（水量）、噴射圧といった多数の冷却因子が非線形な特性をもって冷却能に影響を及ぼしており、冷却精度の低下を招いていた。また、冷却対象区分内においても学習係数の値は連続的に変化しており、冷却対象区分毎に代表値を定めた離散的なテーブル構造とすることも、冷却精度を低下させる原因となっていた。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、水冷熱伝達係数を補正するための学習係数の値を精度良く推定し、圧延対象材の冷却精度を向上させることができる冷却設定方法、冷却設定装置、および厚鋼板の製造方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明にかかる冷却設定方法は、圧延対象材を搬送経路に沿って搬送し、前記搬送経路上に隣接配置された圧延機および鋼板冷却設備を経由させることで前記圧延対象材を圧延および冷却するための冷却設定方法であって、過去の操業で圧延対象とした圧延材に関する水冷熱伝達係数を求めるための学習係数および所定の冷却因子の実績値を含む操業毎の複数の過去データを収集する収集ステップと、前記圧延対象材に関する前記所定の冷却因子の値を要求点情報として設定する設定ステップと、前記過去データを用い、前記要求点情報に対応する学習係数の推定値を算出する推定ステップと、前記学習係数の推定値により水冷熱伝達係数の値を補正して用いて冷却設定計算を行い、前記圧延対象材に応じた前記圧延および冷却のための冷却設定を行う冷却設定ステップと、を含むことを特徴とする。

また、本発明にかかる冷却設定装置は、圧延対象材を搬送経路に沿って搬送し、前記搬送経路上に隣接配置された圧延機および鋼板冷却設備を経由させることで前記圧延対象材を圧延および冷却するための冷却設定装置であって、過去の操業で圧延対象とした圧延材に関する水冷熱伝達係数を求めるための学習係数および所定の冷却因子の実績値を含む操業毎の複数の過去データを保存するデータ保存手段と、前記圧延対象材に関する前記所定の冷却因子の値を要求点情報として設定する設定手段と、前記過去データを用い、前記要求点情報に対応する学習係数の推定値を算出する推定手段と、前記学習係数の推定値により水冷熱伝達係数の値を補正して用いて冷却設定計算を行い、前記圧延対象材に応じた前記圧延および冷却のための冷却設定を行う冷却設定手段と、を備えることを特徴とする。

また、本発明にかかる厚鋼板の製造方法は、圧延対象材を搬送経路に沿って搬送し、前記搬送経路上に隣接配置された圧延機および鋼板冷却設備を経由させることで前記圧延対象材を制御圧延して厚鋼板を製造する厚鋼板の製造方法であって、上記発明の冷却設定方法による圧延および冷却のための冷却設定に従って前記制御圧延に先立ち前記圧延対象材を圧延および冷却することを特徴とする。

本発明によれば、水冷熱伝達係数を補正するための学習係数の値を精度良く推定し、圧延対象材の冷却精度を向上させることができる。

図１は、圧延設備の概略構成例を示す模式図である。 図２は、冷却設定装置の構成例を示すブロック図である。 図３は、実績ＤＢのデータ構成例を示す図である。 図４は、冷却設定計算の概略手順を示す図である。 図５は、冷却設定処理の概要を説明する説明図である。 図６は、冷却設定処理の処理手順を示すフローチャートである。 図７は、冷却設定計算結果の一例を示す図である。 図８は、実施例における冷却終了温度の実測温度と計算温度との関係を示す図である。 図９は、比較例における冷却終了温度の実測温度と計算温度との関係を示す図である。 図１０は、実施例および比較例における冷却終了温度および仕上温度の検証結果を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の冷却設定方法、冷却設定装置、および厚鋼板の製造方法を実施するための形態について説明する。なお、この実施の形態によって本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。

図１は、厚鋼板等の圧延対象の圧延材（圧延対象材）Ｓを熱間圧延するための圧延設備１の概略構成例を示す模式図である。図１に示すように、圧延設備１は、圧延機１１と、本実施の形態の冷却設定装置３（図２を参照）が適用される鋼板冷却設備１３とを含み、これらが不図示の搬送ローラ等によって形成される圧延対象材Ｓの搬送経路上に隣接配置されて構成される。圧延機１１は、圧延対象材Ｓを間に挟んで上下から圧下することにより圧延対象材Ｓを熱間圧延する可逆式の圧延機である。鋼板冷却設備１３は、圧延対象材Ｓの表面に上下から冷却水を噴射する等して供給することにより圧延対象材Ｓを冷却する（矢印Ａ１１）。

この圧延設備１において、圧延対象材Ｓは、搬送経路上を通板方向（矢印Ａ１３）に沿って正方向（例えば図１中に向かって左側から右側に向かう方向）に搬送され、その過程において圧延機１１により圧延され、その後鋼板冷却設備１３により冷却される。場合によっては、圧延対象材Ｓは、通板方向Ａ１３に沿って逆方向（図１中に向かって右側から左側に向かう方向）に搬送され、その過程において鋼板冷却設備１３により冷却され、その後圧延機１１により圧延される。以上のようにして、圧延設備１は、圧延機１１および鋼板冷却設備１３を１回経由させることで圧延対象材Ｓを圧延および冷却し（１パス）、通板方向Ａ１３を適宜逆転させることによってこれを複数パス繰り返すことで、圧延対象材Ｓを制御圧延開始厚・制御圧延開始温度まで圧延および冷却する。そして、その後で圧延対象材Ｓの制御圧延を行う。

次に、本実施の形態の冷却設定装置３について説明する。図２は、冷却設定装置３の構成例を示すブロック図である。冷却設定装置３は、例えばワークステーションやパソコン等の汎用コンピュータを用いて実現され、圧延対象材Ｓに応じた圧延および冷却のための冷却設定を行う（冷却設定処理）。この冷却設定装置３は、図２に示すように、入力部３１と、出力部３３と、記録部３５と、処理部３７とを含む。

入力部３１は、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、各種スイッチ等の入力装置によって実現されるものであり、操作入力に応じた入力信号を処理部３７に出力する。出力部３３は、ＬＣＤやＥＬディスプレイ、ＣＲＴディスプレイ等の表示装置によって実現されるものであり、処理部３７から入力される表示信号をもとに各種画面を表示する。なお、出力部３３は、適宜プリンタやスピーカ等の出力装置を含む構成としてよい。

記録部３５は、更新記録可能なフラッシュメモリ、内蔵あるいはデータ通信端子で接続されたハードディスク、メモリカード等の情報記録媒体およびその読み書き装置等によって実現され、用途に応じた記録装置を適宜採用して用いることができる。この記録部３５には、冷却設定装置３を動作させ、この冷却設定装置３が備える種々の機能を実現するためのプログラムや、このプログラムの実行中に使用されるデータ等が予め保存され、あるいは処理の都度一時的に保存される。また、記録部３５には、データ保存手段としての実績ＤＢ３５１と、１次計算用学習係数ＴＢＬ３５３が保存される。

実績ＤＢ３５１は、過去の操業で得られた圧延材についての過去データを登録・蓄積したデータベースである。図３は、実績ＤＢ３５１のデータ構成例を示す図である。図３に示すように、実績ＤＢ３５１に保存される過去データの各々は、該当する操業で圧延対象とされた圧延材に関する学習係数Ｋ₀（下記式（１）を参照）の実績値と、該当する圧延材に関する各種冷却因子、例えば、成分量（Ｃ量，Ｓｉ量，Ｍｎ量，Ｎｉ量，Ｃｒ量，Ｎｂ量等）、抽出温度、仕上厚、カーボン当量、冷却パス数（実パス数および空パス数）、水温、冷却開始温度、冷却終了温度、冷却終了厚、冷却搬送速度、仕上温度等の実績値とを含む。この実績ＤＢ３５１には、過去ｎ件分（例えばｎ＝１０００〜１００００）の過去データが登録される。なお、実績ＤＢ３５１に実績値を登録しておく冷却因子の種類は図３に示したものに限定されるものではなく、この他にも鋼種や流量、噴射圧力等の実績値を適宜含めてもよい。また、実績ＤＢ３５１は、冷却設定装置３との間でデータの送受を可能に構成した専用のデータベース装置として用意してもよい。

１次計算用学習係数ＴＢＬ３５３は、上記した従来のテーブル方式において学習係数の学習値を特定するのに用いられていたものであり、冷却因子の中から選択した例えば鋼種、仕上厚、冷却開始温度、冷却終了温度の４つの選択冷却因子と学習係数Ｋ₀との対応関係を定義したデータテーブルである。この１次計算用学習係数ＴＢＬ３５３には、操業時に学習される学習係数Ｋ₀の学習値が該当する各選択冷却因子の所定の値幅（冷却対象区分）の組合せ毎に更新・保持される。なお、選択冷却因子は上記した４つに限定されるものではないが、例えば、冷却能に影響し易いもの等が適宜数個程度選択される。

処理部３７は、ＣＰＵ等で実現され、入力部３１から入力される入力信号、記録部３５に保存されるプログラムやデータ等をもとに、冷却設定装置３を構成する各部への指示やデータの転送等を行って冷却設定装置３の動作を制御する。この処理部３７は、実績学習係数算出部３７１と、設定手段としての要求点情報設定部３７３と、推定手段としての学習係数推定部３７５と、冷却設定手段としての冷却設定部３７７とを含む。

先ず、冷却設定装置３が冷却設定処理で行う冷却設定計算について説明する。この冷却設定計算では、圧延対象材Ｓについて予め設定される冷却開始温度および冷却終了温度の目標値を条件に次式（１）に示す水冷熱伝達モデルを用いた冷却計算を行い、圧延対象材Ｓに対する冷却パス数および冷却時間が最小となる冷却水の流量と圧延対象材Ｓの冷却搬送速度とを求める。次式（１）において、αは水冷熱伝達係数であり、α₀は基準熱伝達係数［ｋｃａｌ／ｍ²・ｈｒ・Ｋ］であり、Ｋ₁は流量の補正係数、Ｋ₂は水温の補正係数、Ｋ₃は冷却搬送速度の補正係数である。また、Ｋ₀は学習係数である。

ここで、流量の補正係数Ｋ₁は、次式（２）によって表される。次式（２）において、Ｗは設定水量、Ｗ₀は基準水量、Ｒ₁は所定の係数である。水温の補正係数Ｋ₂は、次式（３）によって表される。次式（３）において、Ｔｗは実績水温、Ｔｗ₀は基準水温、Ｒ₂は所定の係数である。冷却搬送速度の補正係数Ｋ₃は、次式（４）によって表される。次式（４）において、Ｖは設定速度、Ｖ₀は基準速度（例えば２．５［ｍ／ｓ］）、Ｒ₃は所定の係数である。

図４は、冷却設定計算の概略手順を示す図である。なお、図４中において、冷却設定計算の過程で行う冷却計算の結果が冷えすぎであった場合の手順の遷移を太線の矢印で示し、冷却不足であった場合の手順の遷移を破線の矢印で示している。

図４に示すように、冷却設定計算では先ず、冷却パス数を「２」とし、流量を「高流量」、冷却搬送速度を「最低速度」として冷却計算を行う（ステップＳ１０１）。そして、ステップＳ１０１での冷却計算の結果が冷えすぎであった場合は、冷却パス数を「２」に仮決定する（ステップＳ１０３）。以下、仮決定した冷却パス数を「仮冷却パス数」と呼ぶ。

一方、ステップＳ１０１での冷却計算の結果が冷却不足であった場合には、冷却パス数を「４」に変更し、流量を「高流量」、冷却搬送速度を「最低速度」として冷却計算を行う（ステップＳ１０５）。そして、ステップＳ１０５での冷却計算の結果が冷えすぎであった場合は、冷却パス数を「４」に仮決定する（ステップＳ１０７）。

一方、ステップＳ１０５での冷却計算の結果が冷却不足であった場合には、冷却パス数を「６」に変更し、流量を「高流量」、冷却搬送速度を「最低速度」として冷却計算を行う（ステップＳ１０９）。そして、ステップＳ１０９での冷却計算の結果が冷えすぎであった場合は、冷却パス数を「６」に仮決定する（ステップＳ１１１）。

一方、ステップＳ１０９での冷却計算の結果が冷却不足であった場合には、冷却パス数を「６」で確定し、流量を「高流量」、冷却搬送速度を「最低速度」とした上で不足分を冷却するための空冷待機時間を算出する（ステップＳ１１３）。

また、ステップＳ１０３，Ｓ１０７，Ｓ１１１において冷却パス数を仮決定した場合には、冷却パス数を仮冷却パス数とし、流量を「高流量」、冷却搬送速度を「最高速度」として冷却計算を行う（ステップＳ１１５）。そして、ステップＳ１１５での冷却計算の結果が冷却不足であった場合は、冷却パス数を仮冷却パス数で確定し、流量を「高流量」とした上で速度収束計算を行う（ステップＳ１１７）。

一方、ステップＳ１１５での冷却計算の結果が冷えすぎであった場合には、流量を「低流量」、冷却搬送速度を「最高速度」として冷却計算を行う（ステップＳ１１９）。そして、ステップＳ１１９での冷却計算の結果が冷却不足であった場合は、流量を「低流量」、冷却搬送速度を「最低速度」として冷却計算を行う（ステップＳ１２１）。そして、ステップＳ１２１での冷却計算の結果が冷えすぎであった場合は、冷却パス数を仮冷却パス数で確定し、流量を「低流量」とした上で速度収束計算を行う（ステップＳ１２３）。

一方、ステップＳ１１９での冷却計算の結果が冷えすぎであった場合、あるいはステップＳ１２１での冷却計算の結果が冷却不足であった場合は、仮冷却パス数から１を減算して最終冷却をオフする（ステップＳ１２５）。その後、流量を「高流量」、冷却搬送速度を「最高速度」として冷却計算を行う（ステップＳ１２７）。そして、ステップＳ１２７での冷却計算の結果が冷却不足であった場合は、流量を「高流量」、冷却搬送速度を「最低速度」として冷却計算を行う（ステップＳ１２９）。そして、ステップＳ１２９での冷却計算の結果が冷えすぎの場合は、冷却パス数を仮冷却パス数で確定し、流量を「高流量」とした上で速度収束計算を行う（ステップＳ１３１）。また、ステップＳ１２９での冷却計算の結果が冷却不足であった場合は、後述するステップＳ１４１に移行する。

一方、ステップＳ１２７での冷却計算の結果が冷えすぎであった場合は、流量を「低流量」、冷却搬送速度を「最高速度」として冷却計算を行う（ステップＳ１３３）。そして、ステップＳ１３３での冷却計算の結果が冷却不足であった場合は、ステップＳ１４１に移行する。

一方、ステップＳ１３３での冷却計算の結果が冷却不足の場合は、流量を「低流量」、冷却搬送速度を「最低速度」として冷却計算を行う（ステップＳ１３５）。そして、ステップＳ１３５での冷却計算の結果が冷えすぎであった場合は、冷却パス数を仮冷却パス数で確定し、流量を「低流量」とした上で速度収束計算を行う（ステップＳ１３７）。一方、ステップＳ１３５での冷却計算の結果が冷却不足であった場合には、冷却パス数を仮冷却パス数で確定し、流量を「低流量」、冷却搬送速度を「最低速度」とした上で空冷待機時間を算出する（ステップＳ１３９）。

そして、ステップＳ１４１では、仮冷却パス数から１を減算して最終冷却をオフする。その後、冷却パス数を仮冷却パス数で確定し、流量を「高流量」、冷却搬送速度を「最低速度」とした上で空冷待機時間を算出する（ステップＳ１４３）。

以上の手順により、制御圧延に先立ち行う圧延対象材Ｓの圧延および冷却のための冷却パス数、流量、冷却搬送速度等が求まる。

本実施の形態の冷却設定装置３が行う冷却設定処理では、上記した冷却設定計算に先立ち、実績ＤＢ３５１に登録される過去データを用いて圧延対象材Ｓに応じた学習係数Ｋ₀の推定値を算出する。図５は、冷却設定処理の概要を説明する説明図である。

図５に示すように、冷却設定処理では、１次計算用学習係数ＴＢＬ３５３を用いたテーブル方式により１次冷却設定計算を行い（Ｓ２１）、求めた仮の推定値等をもとに圧延対象材Ｓに関する要求点情報を設定する（Ｓ２３）。ここで、要求点情報は、図３に示した各種冷却因子である成分量、抽出温度、仕上厚、カーボン当量、冷却パス数（実・空）、水温、冷却開始温度、冷却終了温度、冷却終了厚、冷却搬送速度、仕上温度を項目とし、その値を圧延対象材Ｓに関する上流工程での実績値や鋼板冷却設備１３から取得した実測値、予め設定される目標値、１次冷却設定計算で求めた仮の推定値としたものである。例えば、成分量の値は製鋼工程で得られた実績値であり、抽出温度の値は加熱工程で得られた実績値であり、水温の値は鋼板冷却設備１３内の適所に設置された温度計で測定した冷却水の温度であり、仕上厚、冷却開始温度、冷却終了温度、冷却終了厚の値は圧延対象材Ｓについての目標値である。

そして、この要求点情報をもとに、実績ＤＢ３５１の各過去データ、すなわち、過去の操業において圧延設備１で圧延した圧延材に関する学習係数Ｋ₀および各種冷却因子の実績値を読み出して用い、圧延対象材Ｓに応じた学習係数Ｋ₀の推定値を算出する（Ｓ２５）。その後は、学習係数Ｋ₀の推定値をもとに冷却設定計算を精計算として行い（Ｓ２７）、ここでの冷却設定計算結果を圧延設備１に出力して圧延対象材Ｓに応じた冷却設定を行う。

図６は、冷却設定処理の具体的な処理手順を示すフローチャートである。冷却設定装置３は、図６に示す処理手順に従って圧延対象材Ｓに応じた冷却設定を行うことで冷却設定方法を実施する。また、冷却設定装置３が前述の冷却設定を行った上で圧延設備１が圧延対象材Ｓを制御圧延開始厚・制御圧延開始温度まで圧延および冷却し、その後制御圧延を行うことで鋼板の製造方法を実施する。なお、ここで説明する処理は、冷却設定処理を実現するためのプログラムを記録部３５に保存しておき、処理部３７がこのプログラムを読み出して実行することで実現できる。

図６に示すように、冷却設定計算では先ず、実績学習係数算出部３７１が、直前に圧延を終えた圧延材（前回圧延材）に関する冷却開始温度および冷却終了温度の実績値をもとに学習係数Ｋ₀の実績値を逆算する（ステップＳ３０１）。

そして、実績学習係数算出部３７１は、ステップＳ３０１で算出した学習係数Ｋ₀の実績値の実績ＤＢ３５１への登録（ステップＳ３０３；収集ステップ）と、この学習係数Ｋ₀の実績値を用いた１次計算用学習係数ＴＢＬ３５３の更新（ステップＳ３０５）とを行う。すなわち、ステップＳ３０３では、実績学習係数算出部３７１は、ステップＳ３０１で算出した学習係数Ｋ₀の実績値を前回圧延材に関する各種冷却因子の実績値と対応付けて過去データとし、実績ＤＢ３５１に登録する。また、ステップＳ３０５では、実績学習係数算出部３７１は、１次計算用学習係数ＴＢＬ３５３を参照し、前回圧延材の選択冷却因子の各値が属する冷却対象区分の組合せに対応する学習係数Ｋ₀の学習値を更新対象とし、その値を読み出す。そして、実績学習係数算出部３７１は、読み出した学習係数Ｋ₀の値と、ステップＳ３０１で算出した学習係数Ｋ₀の実績値とを指数平滑し、得られた値で更新対象の学習係数Ｋ₀の学習値を書き換えて１次計算用学習係数ＴＢＬ３５３を更新する。

続いて、今回圧延する圧延対象材Ｓが上流工程である加熱工程を終えて加熱炉から抽出された段階（圧延対象材Ｓの圧延および冷却を開始する段階）で、要求点情報設定部３７３が、１次冷却設定計算を行う（ステップＳ３０７）。この１次冷却設定計算では、要求点情報設定部３７３は、１次計算用学習係数ＴＢＬ３５３を参照し、選択冷却因子の値、具体的には、圧延対象材Ｓの鋼種や、圧延対象材Ｓについての仕上厚、冷却開始温度、および冷却終了温度の目標値の各々が属する冷却対象区分の組合せに対応する学習係数Ｋ₀の学習値を読み出す。そして、要求点情報設定部３７３は、読み出した学習係数Ｋ₀の学習値を上記式（１）の水冷熱伝達モデルにおいて用い、図４の手順に従って冷却設定計算を行う。この１次冷却計算の結果、冷却パス数、流量、冷却搬送速度、冷却開始温度の値、仕上温度の計算値等が仮の推定値として求まる。その後、要求点情報設定部３７３は、ステップＳ３０７の１次冷却設定計算で求めた圧延対象材Ｓに関する仮の推定値を含む上記した要求点情報を設定する（ステップＳ３０９；設定ステップ）。

続いて、学習係数推定部３７５が、圧延対象材Ｓに応じた学習係数Ｋ₀の推定値を算出する（ステップＳ３１１；推定ステップ）。従来から、過去の操業で得られた実績値等をデータベースに登録しておき、これを用いて推定（予測）対象の値を求める技術が知られており（例えば特許文献３，４を参照）、ステップＳ３１１の処理は、前述の公知技術を用いて実現できる。具体的には、学習係数推定部３７５は、例えば、過去データを構成する各種冷却因子を説明変数、学習係数Ｋ₀を目的変数として回帰計算を行い、得られた回帰式に従って要求点情報に応じた学習係数Ｋ₀の推定値を算出する。ここでは、学習係数推定部３７５は、冷却因子の値が要求点情報に近い過去データを重要視する重み付け局所回帰を行い、学習係数Ｋ₀の推定値を算出する。なお、重み付け局所回帰に限らず、例えば重み付け平均等の別の手法を適用して学習係数Ｋ₀の推定値を算出してもよい。

続いて、冷却設定部３７７が、冷却設定ステップとしてステップＳ３１３およびステップＳ３１５の処理を行う。すなわち、冷却設定部３７７は先ず、学習係数Ｋ₀の値をステップＳ３１１で算出した推定値とし、上記式（１）に従って水冷熱伝達係数αの値を修正した上で、図４に示した処理手順に従って冷却設定計算を行う（ステップＳ３１３）。そして、冷却設定部３７７は、ステップＳ３１３の冷却設定計算で求めた圧延対象材Ｓに対する冷却パス数、流量および冷却搬送速度を圧延設備１に出力することで圧延対象材Ｓに応じた冷却設定を行う（ステップＳ３１５）。

その後は、圧延設備１が、圧延対象材Ｓに対して設定された冷却パス数回の圧延および冷却を行い、その後制御圧延する。このとき、鋼板冷却設備１３は、設定された冷却搬送速度で圧延対象材Ｓを搬送しながら、設定された流量で冷却水を圧延対象材Ｓに供給することで圧延対象材Ｓを冷却する。

図７は、図６のステップＳ３１３で行った冷却設定計算結果の一例を示す図であり、５パスの圧延および冷却を経て圧延対象材Ｓを仕上厚とする場合を例示している。すなわち、本冷却設定により、圧延設備１は、Ｐ１，Ｐ２の２パスの冷却を行って圧延対象材Ｓを温度Ａから温度Ｂまで冷却し、さらにＰ３，Ｐ４の２パスの冷却を行って圧延対象材Ｓを温度Ｃから温度Ｄまで冷却し、その後Ｐ５の１パスの冷却を行って圧延対象材Ｓを温度Ｅから温度Ｆまで冷却することで合計５パスの圧延および冷却を行い、圧延対象材Ｓを冷却終了厚とする。その後、制御圧延を行い、最終的に圧延対象材Ｓを仕上温度で仕上厚とする。

以上説明したように、本実施の形態によれば、実績ＤＢ３５１の過去データを用いて重み付け局所回帰や重み付け平均等の手法により圧延対象材Ｓに応じた学習係数Ｋ₀の推定値を算出し、この推定値をもとに上記式（１）に従って水冷熱伝達係数αを補正することとしたので、圧延対象材Ｓに応じた最適な水冷熱伝達係数αにより冷却設定計算が行える。したがって、水冷熱伝達係数αを補正するための学習係数Ｋ₀の値を精度良く推定し、圧延対象材Ｓに応じた圧延および冷却のための冷却設定を行うことができる。結果、圧延対象材の冷却精度を向上させることができ、圧延対象材Ｓに対して目標の冷却終了温度や仕上温度に到達する最適な冷却を施すことができる。これによれば、圧延対象材Ｓを冷却しすぎることによる圧延材半成の低減、材質のばらつき低減や材質不良の削減、冷却不足の際に行われるオペレータの手介入による冷却能率の低下、過度に冷却することによる冷却能率の低下、不均一な冷却で生じる反りに起因する設備破壊による操業停止の防止等が図れる。

（実施例）
実施例として、図６の冷却設定処理、すなわち、学習係数Ｋ₀の推定値を適用した冷却設定計算結果に従って冷却設定を行い、実際に圧延材を圧延および冷却し、その後制御圧延した。また、比較例として、学習係数Ｋ₀の学習値を適用した１次冷却設定計算結果に従って冷却設定を行い、実際に圧延材を圧延および冷却し、その後制御圧延した。図８は、実施例における冷却終了温度の計算温度と実測温度との関係を示す図である。一方、図９は、比較例における冷却終了温度の計算温度と実測温度との関係を示す図である。実測温度は、冷却終了時に圧延材の表面温度を測定することで取得した。図８および図９に示すように、実施例では、比較例と比べて実測温度を高精度に推定できることがわかった。すなわち、各図中に示す直線とプロットの各々との距離が図９の比較例の場合と比べて図８の実施例の方が全体的に短く、各プロットの直線に対するばらつきについても、図９の比較例の場合と比べて図８の実施例の方が少ない。

また、実施例および比較例で得た冷却終了温度および仕上温度についてその計算温度と実測温度との差分の平均および標準偏差について検証した。検証結果を図１０に示す。図１０に示すように、実施例では、比較例と比較して、冷却終了時の温度推定誤差が標準偏差で３１％向上した。また、仕上温度の温度推定誤差については、標準偏差で１７％向上した。

１ 圧延設備
１１ 圧延機
１３ 鋼板冷却設備
３ 冷却設定装置
３１ 入力部
３３ 出力部
３５ 記録部
３５１ 実績ＤＢ
３５３ １次計算用学習係数ＴＢＬ
３７ 処理部
３７１ 実績学習係数算出部
３７３ 要求点情報設定部
３７５ 学習係数推定部
３７７ 冷却設定部
Ｓ 圧延対象材

Claims (7)

1. 圧延対象材を搬送経路に沿って搬送し、前記搬送経路上に隣接配置された圧延機および鋼板冷却設備を経由させることで前記圧延対象材を圧延および冷却するための冷却設定方法であって、
   過去の操業で圧延対象とした圧延材に関する水冷熱伝達係数を求めるための学習係数および所定の冷却因子の実績値を含む操業毎の複数の過去データを収集する収集ステップと、
   冷却設定計算を行う度毎に、直前に圧延を終えた圧延材に関する前記所定の冷却因子の実績値を用いて前記学習係数の実績値を逆算し、逆算された学習係数の実績値を用いて前記所定の冷却因子の中から選択された選択因子と学習係数の学習値との関係を示す１次計算用学習係数テーブル内の学習係数の学習値を更新する更新ステップと、
   前記１次計算用学習係数テーブルから前記圧延対象材に関する前記選択因子の値に対応する学習係数の学習値を読み出し、読み出された学習係数の学習値を用いて１次冷却設定計算を行い、１次冷却設定計算によって求められた前記圧延対象材に関する前記所定の冷却因子の値を要求点情報として設定する設定ステップと、
   前記過去データを用い、前記要求点情報に対応する学習係数の推定値を算出する推定ステップと、
   前記学習係数の推定値により水冷熱伝達係数の値を補正して用いて冷却設定計算を行い、前記圧延対象材に応じた前記圧延および冷却のための冷却設定を行う冷却設定ステップと、
   を含むことを特徴とする冷却設定方法。
2. 前記推定ステップは、前記過去データを用いた重み付け局所回帰または重み付け平均を行って前記学習係数の推定値を算出することを特徴とする請求項１に記載の冷却設定方法。
3. 前記要求点情報として設定される冷却因子には、少なくとも冷却パス数、冷却開始温度、冷却終了温度、及び冷却搬送速度が含まれていることを特徴とする請求項１又は２に記載の冷却設定方法。
4. 圧延対象材を搬送経路に沿って搬送し、前記搬送経路上に隣接配置された圧延機および鋼板冷却設備を経由させることで前記圧延対象材を圧延および冷却するための冷却設定装置であって、
   過去の操業で圧延対象とした圧延材に関する水冷熱伝達係数を求めるための学習係数および所定の冷却因子の実績値を含む操業毎の複数の過去データを保存する実績データベースと、前記所定の冷却因子の中から選択された選択因子と学習係数の学習値との関係を示す１次計算用学習係数テーブルと、を保存する記録部と、
   冷却設定計算を行う度毎に、直前に圧延を終えた圧延材に関する前記所定の冷却因子の実績値を用いて前記学習係数の実績値を逆算し、逆算された学習係数の実績値を用いて前記１次計算用学習係数テーブルに含まれる学習係数の学習値を更新する更新手段と、
   前記１次計算用学習係数テーブルから前記圧延対象材に関する前記選択因子の値に対応する学習係数の学習値を読み出し、読み出された学習係数の学習値を用いて１次冷却設定計算を行い、１次冷却設定計算によって求められた前記圧延対象材に関する前記所定の冷却因子の値を要求点情報として設定する設定手段と、
   前記過去データを用い、前記要求点情報に対応する学習係数の推定値を算出する推定手段と、
   前記学習係数の推定値により水冷熱伝達係数の値を補正して用いて冷却設定計算を行い、前記圧延対象材に応じた前記圧延および冷却のための冷却設定を行う冷却設定手段と、
   を備えることを特徴とする冷却設定装置。
5. 前記推定手段は、前記過去データを用いた重み付け局所回帰または重み付け平均を行って前記学習係数の推定値を算出することを特徴とする請求項４に記載の冷却設定装置。
6. 前記要求点情報として設定される冷却因子には、少なくとも冷却パス数、冷却開始温度、冷却終了温度、及び冷却搬送速度が含まれていることを特徴とする請求項４又は５に記載の冷却設定装置。
7. 圧延対象材を搬送経路に沿って搬送し、前記搬送経路上に隣接配置された圧延機および鋼板冷却設備を経由させることで前記圧延対象材を制御圧延して厚鋼板を製造する厚鋼板の製造方法であって、
   請求項１〜３のうち、いずれか１項に記載の冷却設定方法による圧延および冷却のための冷却設定に従って前記制御圧延に先立ち前記圧延対象材を圧延および冷却することを特徴とする厚鋼板の製造方法。

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