JP7200982B2 - 材料特性値予測システム及び金属板の製造方法 - Google Patents
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Description
金属板を製造する設備における設備出力因子、外乱因子及び製造中の前記金属板の成分値を含む入力データを取得し、前記入力データを入力する予測モデルを用いて、製造される前記金属板の材料特性値を予測する、材料特性値予測部を備え、
前記予測モデルは、
前記入力データを入力して製造条件因子を出力する、機械学習によって生成された機械学習モデルと、
前記製造条件因子を入力して前記材料特性値を出力する金属学モデルと、
を含む。
熱間圧延工程、冷間圧延工程及び焼鈍工程を含む金属板の製造方法であって、
上記の材料特性値予測システムを用いて、前記熱間圧延工程における前記入力データを取得し、前記金属板の材料特性値を予測する工程を備え、
前記製造条件因子は、粗圧延率、仕上圧延率、圧延入側温度、圧延出側温度、圧延パス間温度、冷却開始時間、冷却温度、冷却速度、ライン速度及び巻取温度のうち少なくとも1つを含む。
熱間圧延工程、冷間圧延工程及び焼鈍工程を含む金属板の製造方法であって、
上記の材料特性値予測システムを用いて、前記冷間圧延工程における前記入力データを取得し、前記金属板の材料特性値を予測する工程を備え、
前記製造条件因子は、圧延率、冷圧率及び摩擦係数のうち少なくとも1つを含む。
熱間圧延工程、冷間圧延工程及び焼鈍工程を含む金属板の製造方法であって、
上記の材料特性値予測システムを用いて、前記焼鈍工程における前記入力データを取得し、前記金属板の材料特性値を予測する工程を備え、
前記製造条件因子は、ライン速度、焼鈍温度、焼鈍時間、昇温速度、冷却温度、冷却時間、冷却速度、再加熱温度、再加熱速度及び再加熱時間のうち少なくとも1つを含む。
焼鈍工程、めっき工程及び再加熱工程を含む金属板の製造方法であって、
上記の材料特性値予測システムを用いて、前記焼鈍工程、前記めっき工程及び前記再加熱工程における前記入力データを取得し、前記金属板の材料特性値を予測する工程を備え、
前記製造条件因子は、ライン速度、焼鈍温度、焼鈍時間、昇温速度、冷却温度、冷却時間、冷却速度、再加熱温度、再加熱速度、再加熱時間、合金化温度、合金化時間及び露点のうち少なくとも1つを含む。
図1は、本開示の一実施形態に係る、例えば鉄鋼における材料特性値予測システム100の構成例を示す。材料特性値予測システム100は、金属板の製造で使用される情報処理装置10を備えて構成される。情報処理装置10は、操業を統括するプロセスコンピュータであってよい。図1の例において、鋼板をコイル状に巻いた鋼帯9が製造物であるが、製造物は鋼帯9に限られない。例えば製造物は鉄鋼材料である金属の平板であってよい。つまり、材料特性値予測システム100は、広義の金属板の製造方法で用いられ得る。また、鉄鋼材料は炭素鋼であってよいし、合金鋼であってよい。また、金属板は鉄鋼に限定されず、例えばアルミ合金、銅、チタン、マグネシウム等を素材としてよい。
図3は情報処理装置10のブロック図を示す。情報処理装置10は、制御部110と、記憶部120と、通信部130と、入力部140と、出力部150とを備える。情報処理装置10は、製造物の所望の材料特性値に基づき必要な製造条件を算出して、各製造装置に対して製造条件因子を設定する。材料特性値は、製造物の強度及び外力等への抵抗性などの物理的特性を示す値である。材料特性値の一例として引張強さが挙げられる。また、製造条件因子は、製造物を製造する工程で調整可能なパラメータ(製造パラメータ)である。製造条件因子の一例として圧延率が挙げられる。
図4は、予測モデル122を用いた材料特性値の予測の流れを示す図である。本開示者が予測モデル122に関して鋭意検討を重ねた結果、金属学パラメータを実操業パラメータへ変換した、金属学と操業実績のハイブリッドパラメータを用いることにより、材料特性値の予測精度を向上できることがわかった。
情報処理装置10は、上記の予測を実行する前に、実績データベース121から学習データを取得し、学習データを用いて機械学習モデルを生成する。学習データは、機械学習モデルが用いられる金属板の製造方法の工程に応じて選択される。例えば熱間圧延工程を対象とする機械学習モデルを生成するための学習データは、入力として、加熱炉ヒーター出力、加熱炉連続出力時間、搬送ロール回転数、バーヒーター出力値、圧延荷重、上下ロール圧延荷重差、スタンド間スプレー圧力、ランナウトテーブル冷却水量及びランナウトテーブル冷却水圧を含み、出力として、粗圧延率、仕上圧延率、圧延入側温度、圧延出側温度、圧延パス間温度、冷却開始時間、冷却温度、冷却速度、ライン速度及び巻取温度を含むものが選択されてよい。例えば冷間圧延工程を対象とする機械学習モデルを生成するための学習データは、入力として圧延荷重、上下ロール圧延荷重差、ロール径、ロール回転数及び潤滑条件を含み、出力として圧延率、冷圧率及び摩擦係数を含むものが選択されてよい。例えば冷延鋼板の製造工程を対象とする機械学習モデルを生成するための学習データは、入力として、焼鈍炉出力値及び冷却ガス噴射量を含み、出力として、ライン速度、焼鈍温度、焼鈍時間、昇温速度、冷却温度、冷却時間、冷却速度、再加熱温度、再加熱速度及び再加熱時間を含むものが選択されてよい。例えばめっき鋼板の製造工程を対象とする機械学習モデルを生成するための学習データは、入力として焼鈍炉出力値、冷却ガス噴射量、ガス種の分率及び合金化炉出力値を含み、出力としてライン速度、焼鈍温度、焼鈍時間、昇温速度、冷却温度、冷却時間、冷却速度、再加熱温度、再加熱速度、再加熱時間、合金化温度、合金化時間及び露点を含むものが選択されてよい。
金属板の製造方法は、上記の材料特性値予測システム100を用いて、金属板の材料特性値を予測する工程を含んで実行され得る。図6は、金属板の製造において実行される材料特性値の予測に関する処理を示すフローチャートである。
2 連続鋳造機
3 加熱炉
4 スケールブレーカー
5 粗圧延機
6 仕上圧延機
7 冷却装置
8 巻取装置
9 鋼帯
10 情報処理装置
11 加熱帯
12 均熱帯
13 冷却帯
14 スナウト
15 亜鉛めっき槽
16 ワイピング装置
17 合金化帯
18 保熱帯
19 最終冷却帯
100 材料特性値予測システム
110 制御部
111 材料特性値予測部
120 記憶部
121 実績データベース
122 予測モデル
130 通信部
140 入力部
150 出力部
Claims (14)
- 金属板を製造する設備における設備出力因子、外乱因子及び製造中の前記金属板の成分値を含む入力データを取得し、前記入力データを入力する予測モデルを用いて、製造される前記金属板の材料特性値を予測する、材料特性値予測部を備え、
前記予測モデルは、
前記入力データを入力して製造条件因子を出力する、機械学習によって生成された機械学習モデルと、
前記製造条件因子を入力して前記材料特性値を出力する金属学モデルと、
を含み、
前記設備において実行された前の工程での前記成分値が設定範囲を外れた場合に、前記予測モデルのうち前記金属学モデルを逆解析して前記製造条件因子の修正値を算出する、材料特性値予測システム。 - 前記金属学モデルは金属の物理化学現象に基づく予測式である、請求項1に記載の材料特性値予測システム。
- 前記金属学モデルは、前記製造条件因子を入力して金属学現象因子を出力する第1の金属学モデルと、前記金属学現象因子を入力して前記材料特性値を出力する第2の金属学モデルと、を含み、
前記金属学現象因子は、体積分率、表面性状、析出物寸法、析出物密度、析出物形状、析出物分散状態、再結晶率、相分率、結晶粒形状、集合組織、残留応力、転位密度及び結晶粒径のうち少なくとも1つを含む、請求項1又は2に記載の材料特性値予測システム。 - 前記材料特性値は、引張強さ、降伏強さ、伸び、穴広げ率、曲げ性、r値、硬さ、疲労特性、衝撃値、遅れ破壊値、摩耗値、化成処理性、高温特性、低温靭性、耐食性、磁気特性及び表面性状のうち少なくとも1つを含む、請求項1から3のいずれか一項に記載の材料特性値予測システム。
- 前記金属板は鉄鋼である、請求項1から4のいずれか一項に記載の材料特性値予測システム。
- 熱間圧延工程、冷間圧延工程及び焼鈍工程を含む金属板の製造方法であって、
請求項1から5のいずれか一項に記載の材料特性値予測システムを用いて、前記熱間圧延工程における前記入力データを取得し、前記金属板の材料特性値を予測する工程を備え、
前記製造条件因子は、粗圧延率、仕上圧延率、圧延入側温度、圧延出側温度、圧延パス間温度、冷却開始時間、冷却温度、冷却速度、ライン速度及び巻取温度のうち少なくとも1つを含む、金属板の製造方法。 - 前記設備出力因子は、加熱炉ヒーター出力、加熱炉連続出力時間、搬送ロール回転数、バーヒーター出力値、圧延荷重、上下ロール圧延荷重差、スタンド間スプレー圧力、ランナウトテーブル冷却水量及びランナウトテーブル冷却水圧のうち少なくとも1つを含む、請求項6に記載の金属板の製造方法。
- 熱間圧延工程、冷間圧延工程及び焼鈍工程を含む金属板の製造方法であって、
請求項1から5のいずれか一項に記載の材料特性値予測システムを用いて、前記冷間圧延工程における前記入力データを取得し、前記金属板の材料特性値を予測する工程を備え、
前記製造条件因子は、圧延率、冷圧率及び摩擦係数のうち少なくとも1つを含む、金属板の製造方法。 - 前記設備出力因子は、圧延荷重、上下ロール圧延荷重差、ロール径、ロール回転数及び潤滑条件のうち少なくとも1つを含む、請求項8に記載の金属板の製造方法。
- 熱間圧延工程、冷間圧延工程及び焼鈍工程を含む金属板の製造方法であって、
請求項1から5のいずれか一項に記載の材料特性値予測システムを用いて、前記焼鈍工程における前記入力データを取得し、前記金属板の材料特性値を予測する工程を備え、
前記製造条件因子は、ライン速度、焼鈍温度、焼鈍時間、昇温速度、冷却温度、冷却時間、冷却速度、再加熱温度、再加熱速度及び再加熱時間のうち少なくとも1つを含む、金属板の製造方法。 - 前記設備出力因子は、焼鈍炉出力値、冷却ガス噴射量、ガス種の分率及び合金化炉出力値のうち少なくとも1つを含む、請求項10に記載の金属板の製造方法。
- 焼鈍工程、めっき工程及び再加熱工程を含む金属板の製造方法であって、
請求項1から5のいずれか一項に記載の材料特性値予測システムを用いて、前記焼鈍工程、前記めっき工程及び前記再加熱工程における前記入力データを取得し、前記金属板の材料特性値を予測する工程を備え、
前記製造条件因子は、ライン速度、焼鈍温度、焼鈍時間、昇温速度、冷却温度、冷却時間、冷却速度、再加熱温度、再加熱速度、再加熱時間、合金化温度、合金化時間及び露点のうち少なくとも1つを含む、金属板の製造方法。 - 前記設備出力因子は、焼鈍炉出力値、冷却ガス噴射量、ガス種の分率及び合金化炉出力値のうち少なくとも1つを含む、請求項12に記載の金属板の製造方法。
- 予測された前記金属板の材料特性値と所望の材料特性値とに基づき、製造条件を修正する工程を含む、請求項6から13のいずれか一項に記載の金属板の製造方法。
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