JP7230880B2 - Rolling load prediction method, rolling method, method for manufacturing hot-rolled steel sheet, and method for generating rolling load prediction model - Google Patents

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Description

本発明は、熱延ラインを構成する仕上圧延機における圧延材先端部の圧延荷重を予測する圧延荷重予測方法に関するものである。 TECHNICAL FIELD The present invention relates to a rolling load prediction method for predicting the rolling load at the leading edge of a rolled material in a finishing rolling mill that constitutes a hot rolling line.

一般に、熱延ラインでは、まず、加熱炉により鋼片素材であるスラブを１２００℃程度に加熱した後、適宜サイジングプレスを用いて板幅を調整し、粗圧延機群により熱間圧延を行うことにより、おおよそ３０～５０ｍｍ程度の板厚の粗バーと呼ばれる半製品の鋼板を製造する。次に、クロップシャーにより粗バーの先端部を切断した後、連続圧延可能な５～７スタンドの仕上圧延機により熱間圧延して板厚１．２～２５ｍｍの熱延鋼板を製造する。そして最後に、熱延鋼板は、ランアウトテーブルの冷却装置によって冷却された後、コイラー（巻取装置）によって巻き取られる。 Generally, in a hot rolling line, a slab, which is a billet material, is first heated to about 1200° C. in a heating furnace, then the width is adjusted appropriately using a sizing press, and hot rolling is performed by a group of rough rolling mills. A semi-finished steel plate called a rough bar with a thickness of about 30 to 50 mm is manufactured by the process. Next, after the tip of the rough bar is cut by a crop shear, it is hot-rolled by a 5- to 7-stand finishing rolling mill capable of continuous rolling to produce a hot-rolled steel sheet having a thickness of 1.2 to 25 mm. Finally, the hot-rolled steel sheet is cooled by a run-out table cooling device and then wound by a coiler (winding device).

このような熱延ラインにおいて、粗バーが仕上圧延機の各スタンドを通過する際の先端部の圧延荷重を精度よく予測することは、熱延鋼板の板厚精度を向上させ、通板の安定性を確保し、生産トラブルを抑止する上で重要である。特に近年は、ハイテンと呼ばれる高強度材や薄物材の生産比率が増加しており、粗バー先端部の圧延荷重の予測精度を一層向上させることが求められている。 In such a hot rolling line, accurate prediction of the rolling load at the tip of the rough bar as it passes through each stand of the finishing mill improves the thickness accuracy of the hot-rolled steel sheet and stabilizes the threading. It is important to ensure quality and prevent production troubles. Especially in recent years, the production ratio of high-strength materials called high-tensile steels and thin materials has been increasing, and there is a need to further improve the prediction accuracy of the rolling load at the tip of the rough bar.

仕上圧延機における圧延材先端部の圧延荷重の予測は、例えば図１０に示すフローチャートに従って行われる。すなわち、図１０に示すように、圧延荷重予測処理では、まず、圧延材の温度が、粗圧延機と仕上圧延機との間に設置された温度計によって測定される（ステップＳ１）。温度測定は、粗圧延機出側で粗圧延パスの終了後に行われるものと、仕上圧延機の入側で仕上圧延開始前に行われるものとがある。前者の位置で測定された温度を「粗出側温度」と呼び、後者の位置で測定された温度を「仕上入側温度」と呼ぶ。 The prediction of the rolling load at the front end of the rolled material in the finishing mill is performed, for example, according to the flowchart shown in FIG. That is, as shown in FIG. 10, in the rolling load prediction process, first, the temperature of the rolled material is measured by a thermometer installed between the roughing mill and the finishing mill (step S1). The temperature measurement is performed at the exit side of the roughing mill after the rough rolling pass is completed, or at the entrance side of the finishing mill before the start of finish rolling. The temperature measured at the former position is called the "rough discharge side temperature", and the temperature measured at the latter position is called the "finish entry side temperature".

これらの温度測定はいずれも圧延材の表面温度を測定するものであり、予め仮定された圧延材断面内の板厚方向の温度分布に基づいて圧延材の板厚方向の平均温度が推定される。そして、温度測定位置から仕上圧延機の第１スタンドに到達するまでの温度変化が伝熱計算によって求められ、第１スタンドに到達する時点の圧延材の板厚方向の平均温度が求められる。また、第２スタンド以降についても、上流スタンドの出側温度の平均温度（計算値）から下流スタンドに到達する時点までの温度変化を伝熱計算によって求めることにより、各スタンドにおける圧延材の板厚方向の平均温度が求められる。 All of these temperature measurements measure the surface temperature of the rolled material, and the average temperature in the thickness direction of the rolled material is estimated based on the previously assumed temperature distribution in the thickness direction in the cross section of the rolled material. . Then, the temperature change from the temperature measurement position to the first stand of the finishing mill is obtained by heat transfer calculation, and the average temperature in the thickness direction of the rolled material at the time of reaching the first stand is obtained. In addition, from the second stand onwards, by calculating the temperature change from the average temperature (calculated value) of the delivery side temperature of the upstream stand to the point of reaching the downstream stand by heat transfer calculation, the thickness of the rolled material at each stand A direction average temperature is determined.

このようにして、圧延材がスタンドに到達する際の板厚方向の平均温度が求められると、次に、その結果に基づいて圧延材の変形抵抗が算出される（ステップＳ２）。圧延材の変形抵抗ｋは、以下の数式（１）に示す変形抵抗式を用いて算出することができる。ここで、数式（１）におけるεは圧延材のひずみ、εの１階微分値はひずみ速度、κは定数、Ｔは絶対温度の関数、ｎ，ｍ，Ｃ，Ｑは鋼の成分組成及び鋼内部の組織の状態に対応したパラメータの関数を示す。 After the average temperature in the plate thickness direction when the rolled material reaches the stand is obtained in this way, the deformation resistance of the rolled material is calculated based on the result (step S2). The deformation resistance k of the rolled material can be calculated using the deformation resistance formula shown in Equation (1) below. Here, ε in the formula (1) is the strain of the rolled material, the first derivative of ε is the strain rate, κ is a constant, T is a function of absolute temperature, n, m, C, and Q are the chemical composition of the steel and the steel Figure 3 shows a function of parameters corresponding to internal tissue conditions.

Figure 0007230880000001
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そして、圧延材の変形抵抗が算出されると、最後に、２次元圧延理論を基礎とした例えば以下の数式（２）に示すような数式モデルに基づいて圧延材先端部の圧延荷重Ｐが算出される（ステップＳ３）。ここで、数式（２）において、ｂは圧延材の板幅，ｋは圧延材の変形抵抗、Ｒ’は扁平ロール半径、Ｈは圧延材の入側板厚、ｈは圧延材の出側板厚、Ｑｐは圧下力関数（荷重関数）、ｔｂ，ｔｆは圧延材の入側張力及び出側張力、μは摩擦係数を示す。 Then, when the deformation resistance of the rolled material is calculated, finally, the rolling load P at the tip of the rolled material is calculated based on a mathematical model based on the two-dimensional rolling theory, for example, as shown in the following formula (2). (step S3). Here, in formula (2), b is the width of the rolled material, k is the deformation resistance of the rolled material, R' is the radius of the flattened roll, H is the entry side thickness of the rolled material, and h is the delivery side thickness of the rolled material. Qp is a rolling force function (load function), tb and tf are entry-side tension and exit-side tension of a rolled material, and μ is a coefficient of friction.

Figure 0007230880000002
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なお、２次元圧延理論では、Ｓｉｍｓの式や玉野・柳本の式等、Ｏｒｏｗａｎの微分方程式に基づく近似式が圧延荷重式として用いられることが多く、基礎とする理論モデルによって圧下力関数Ｑｐが異なるものが用いられる。また、通常は、数式（２）に示す圧延荷重式と以下の数式（３）に示すロール偏平を表すＨｉｔｃｈｃｏｃｋの式とを連立させた解として圧延荷重が算出される。 In the two-dimensional rolling theory, an approximation formula based on Orowan's differential equation, such as Sims' formula and Tamano-Yanagimoto's formula, is often used as a rolling load formula, and the rolling force function Q p is determined by the theoretical model as a basis. A different one is used. Further, the rolling load is usually calculated as a solution obtained by simultaneously combining the rolling load equation shown in Equation (2) and the Hitchcock equation representing roll flattening shown in Equation (3) below.

Figure 0007230880000003
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仕上圧延機の設定計算（セットアップ）では、以上のような圧延荷重の算出結果に基づいて圧延機の弾性変形を考慮してロールギャップの設定が行われる。このとき、圧延材先端部が圧延される際の実際の圧延荷重と予測された圧延荷重との差が大きいと、ロールギャップの設定値が誤差を含むことになり、目標とする板厚が得られず、熱延鋼板の板厚精度が悪化する。また、各スタンドのロール速度の設定も目標とする板厚に基づいて設定されるため、熱延鋼板の板厚に誤差が生じると、スタンド毎のマスフローバランスが崩れ、圧延材の通板が不安定となって操業トラブルが発生する。 In the setting calculation (setup) of the finishing rolling mill, the roll gap is set in consideration of the elastic deformation of the rolling mill based on the calculation result of the rolling load as described above. At this time, if there is a large difference between the actual rolling load when the tip of the strip is rolled and the predicted rolling load, the set value of the roll gap will include an error, and the target strip thickness will be obtained. Therefore, the thickness accuracy of the hot-rolled steel sheet deteriorates. In addition, since the roll speed of each stand is set based on the target thickness, if there is an error in the thickness of the hot-rolled steel sheet, the mass flow balance of each stand will be disturbed, making it impossible to pass the rolled material. It becomes stable and operation trouble occurs.

従って、仕上圧延前に行われる圧延材先端部の圧延荷重予測は、圧延材の寸法精度に直接的な影響を与えると共に、圧延材先端部の通板の安定性にも大きな影響を与えるものであり、従来から圧延荷重の予測精度を向上させるための技術が提案されてきた。具体的には、特許文献１には、仕上圧延機の入側に温度計とエッジ部の加熱装置がその順番で配置され、温度計による計測データである表面温度からの差分計算により各スタンドにおける圧延材の温度を計算し、圧延荷重を算出する際、エッジ部の加熱装置による温度上昇の影響を考慮することが記載されている。また、特許文献２には、ニューラルネットワークを利用して同一仕様（鋼種やサイズ等が同一）の長期的に変動する圧延荷重の計算誤差をモデル化することにより、圧延荷重の計算誤差を低減し、これにより、学習パラメータの調整に要する労力を軽減することが記載されている。 Therefore, the prediction of the rolling force at the tip of the rolled material before finish rolling has a direct effect on the dimensional accuracy of the rolled material, and also has a great effect on the stability of strip threading at the tip of the rolled material. There have been conventionally proposed techniques for improving the prediction accuracy of the rolling load. Specifically, in Patent Document 1, a thermometer and an edge heating device are arranged in that order on the entry side of the finishing mill, and by calculating the difference from the surface temperature, which is the data measured by the thermometer, at each stand It is described that when calculating the temperature of the rolled material and calculating the rolling load, the influence of the temperature rise due to the edge heating device is taken into account. In addition, in Patent Document 2, calculation error of rolling load is reduced by modeling the calculation error of rolling load that fluctuates over a long period of time for the same specification (same steel type, size, etc.) using a neural network. , thereby reducing the effort required to adjust the learning parameters.

特開平４－３１３４１５号公報JP-A-4-313415 特開平１１－７０７号公報JP-A-11-707

しかしながら、上記従来技術には以下のような問題がある。 However, the above conventional technology has the following problems.

特許文献１に記載の技術では、仕上圧延機の入側に温度計を設置していても、測定できるのは圧延材の表面温度のみであり、圧延材内部の温度分布は熱伝導が定常状態であるという仮定の下で推定せざるを得ない。しかしながら、仕上圧延機の入側には、デスケーリング装置やエッジ部の加熱装置、あるいは圧延材全体を加熱するための加熱装置等が配置される場合があり、圧延材の熱伝導を定常状態と仮定することは妥当ではない。このため、仕上圧延機の入側の温度計による表面温度の測定値から仕上圧延機の各スタンドにおける圧延材の平均温度を予測する際に誤差が生じるのを避けられないという問題がある。 In the technique described in Patent Document 1, even if a thermometer is installed on the entry side of the finishing mill, only the surface temperature of the rolled material can be measured, and the temperature distribution inside the rolled material is the steady state of heat conduction. We have no choice but to make an estimate under the assumption that However, in some cases, a descaling device, a heating device for the edge portion, or a heating device for heating the entire rolled material is arranged on the entry side of the finishing mill, and the heat conduction of the rolled material is considered to be in a steady state. It is not reasonable to assume. Therefore, there is an unavoidable problem that an error occurs when predicting the average temperature of the rolled material in each stand of the finishing mill from the surface temperature measured by the thermometer on the entry side of the finishing mill.

例えば仕上圧延機の入側でデスケーリングを行う場合、デスケーリングの水によって圧延材の表面温度は一時的に低下するが、復熱によって表面温度が上昇する。その際の復熱挙動は圧延材内部の温度分布によって変化する。このため、仕上圧延機の入側で測定した圧延材の表面温度が同一であっても内部の温度分布が異なっていると、仕上圧延機の各スタンドに到達するときの平均温度も異なる。さらに、仕上圧延機入側で誘導加熱装置によって圧延材を昇温する場合には、誘導加熱によって表面近傍の温度が一旦上昇し、その後の圧延材内部の温度変化は誘導加熱前の圧延材内部の温度分布の影響を受ける。この場合も同様に、仕上圧延機の入側で測定した圧延材の表面温度が同一であっても仕上圧延機の各スタンドに到達するときの圧延材の平均温度は異なってくる。 For example, when descaling is performed at the entry side of the finishing mill, the surface temperature of the rolled material is temporarily lowered by the descaling water, but the surface temperature is raised by recuperation. The heat recovery behavior at that time varies depending on the temperature distribution inside the rolled material. Therefore, even if the surface temperature of the rolled material measured at the entry side of the finishing mill is the same, if the internal temperature distribution is different, the average temperature when reaching each stand of the finishing mill is also different. Furthermore, when the temperature of the rolled material is raised by an induction heating device on the entry side of the finishing rolling mill, the temperature near the surface rises once due to the induction heating, and the subsequent temperature change inside the rolled material before induction heating is affected by the temperature distribution of Also in this case, even if the surface temperature of the rolled material measured at the entry side of the finishing mill is the same, the average temperature of the rolled material when it reaches each stand of the finishing mill will be different.

以上のように、圧延材の表面温度を測定する際の圧延材内部の温度分布は、定常状態にあることを仮定して算出されることが通常であるが、たとえ非定常状態を仮定したとしても、何らかの仮定を置かないと圧延材の表面温度から内部の温度分布を推定することはできない。このため、圧延材内部の温度分布まで精度よく予測することは困難である。特許文献１に記載の技術では、このような圧延材内部の温度分布の相違を考慮することができないため、仕上圧延機の各スタンドにおける圧延材の平均温度を正しく予測できず、これにより圧延材先端部の圧延荷重に予測誤差が発生してしまうという課題がある。 As described above, the temperature distribution inside the rolled material when measuring the surface temperature of the rolled material is normally calculated assuming that it is in a steady state. However, the internal temperature distribution cannot be estimated from the surface temperature of the rolled material unless some assumption is made. Therefore, it is difficult to accurately predict the temperature distribution inside the rolled material. In the technique described in Patent Document 1, since such a difference in temperature distribution inside the rolled material cannot be taken into account, the average temperature of the rolled material in each stand of the finishing rolling mill cannot be correctly predicted. There is a problem that a prediction error occurs in the rolling load at the tip.

一方、特許文献２に記載の技術によれば、ニューラルネットワークによるモデルを用いて同一仕様の長期的に変動する圧延荷重の計算誤差を補正することが可能である。しかしながら、仕上圧延機の入側における圧延材内部の温度分布は、必ずしも長期的に変動するものではなく、熱延ラインの操業においては、１サイクル程度の中でも変動が生じ得る。また、特許文献２には、上述した圧延荷重式に含まれる摩擦係数の取り扱いが明確に記載されていないが、圧延材の表面状態が変動すると摩擦係数が変化し、圧延荷重の予測精度に影響を与えることになる。摩擦係数の変動は短期間（短周期）で発生することが多く、特許文献２に記載の方法ではそのような誤差を圧延荷重の予測処理に反映させることができない。 On the other hand, according to the technique described in Patent Document 2, it is possible to correct the calculation error of the rolling load of the same specification that fluctuates over a long period of time using a neural network model. However, the temperature distribution inside the rolled material at the entry side of the finishing mill does not necessarily change over the long term, and in the operation of the hot rolling line, fluctuations can occur even within about one cycle. In addition, Patent Document 2 does not clearly describe the handling of the friction coefficient included in the rolling load formula described above, but if the surface condition of the rolled material changes, the friction coefficient changes, affecting the prediction accuracy of the rolling load. will give Fluctuations in the coefficient of friction often occur in a short period of time (short period), and the method described in Patent Document 2 cannot reflect such an error in the rolling load prediction process.

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、熱延ラインの仕上圧延機における圧延材先端部の圧延荷重を精度よく予測可能な圧延荷重予測方法を提供することにある。また、本発明の他の目的は、圧延材を歩留まりよく圧延可能な圧延方法を提供することにある。また、本発明の他の目的は、熱延鋼板を歩留まりよく製造可能な熱延鋼板の製造方法を提供することにある。さらに、本発明の他の目的は、熱延ラインの仕上圧延機における圧延材先端部の圧延荷重を精度よく予測する圧延荷重予測モデルを生成可能な圧延荷重予測モデルの生成方法を提供することにある。 The present invention has been made in view of the above problems, and its object is to provide a rolling load prediction method capable of accurately predicting the rolling load at the tip of a rolled material in a finishing mill of a hot rolling line. be. Another object of the present invention is to provide a rolling method capable of rolling a rolled material with a high yield. Another object of the present invention is to provide a hot-rolled steel sheet manufacturing method capable of manufacturing hot-rolled steel sheets with a high yield. Another object of the present invention is to provide a method for generating a rolling load prediction model capable of generating a rolling load prediction model that accurately predicts the rolling load at the leading edge of a rolled material in a finishing mill of a hot rolling line. be.

本発明に係る圧延荷重予測方法は、スラブを加熱する加熱炉と、加熱後のスラブを粗圧延する粗圧延機と、粗圧延後の圧延材を仕上圧延する仕上圧延機と、を含む熱延ラインにおける前記仕上圧延機での圧延材先端部の圧延荷重を予測する圧延荷重予測方法であって、入力データとして、前記加熱炉の操業パラメータから選択した１又は２以上のパラメータ、前記仕上圧延前の圧延材の表面温度データ、及び前記仕上圧延機の仕上圧延操業パラメータから選択した１又は２以上のパラメータを含み、前記仕上圧延機での圧延材先端部の圧延荷重を出力データとした、機械学習により学習された圧延荷重予測モデルを用いて、前記仕上圧延機での圧延材先端部の圧延荷重を予測するステップを含むことを特徴とする。 A rolling load prediction method according to the present invention includes a heating furnace for heating a slab, a rough rolling mill for rough rolling the heated slab, and a finish rolling mill for finish rolling the rolled material after rough rolling. A rolling load prediction method for predicting the rolling load at the tip of the rolled material in the finishing rolling mill in the line, wherein input data include one or more parameters selected from the operating parameters of the heating furnace, and before the finishing rolling One or more parameters selected from the surface temperature data of the rolled material and the finish rolling operation parameters of the finishing rolling mill, and the rolling load at the tip of the rolling material at the finishing rolling mill as output data. The method is characterized by including a step of predicting the rolling load at the front end portion of the rolled material in the finishing mill using the rolling load prediction model learned by learning.

本発明に係る圧延荷重予測方法は、上記発明において、前記圧延荷重予測モデルは、入力データとして、さらに、前記スラブの属性情報から選択した１又は２以上のパラメータを含むことを特徴とする。 The rolling load prediction method according to the present invention is characterized in that, in the above invention, the rolling load prediction model further includes, as input data, one or more parameters selected from the attribute information of the slab.

本発明に係る圧延荷重予測方法は、上記発明において、前記圧延荷重予測モデルは、入力データとして、さらに、前記粗圧延機の粗圧延操業パラメータから選択した１又は２以上のパラメータを含むことを特徴とする。 In the rolling load prediction method according to the present invention, in the above invention, the rolling load prediction model further includes, as input data, one or more parameters selected from rough rolling operation parameters of the roughing mill. and

本発明に係る圧延荷重予測方法は、上記発明において、前記加熱炉の操業パラメータとして、前記加熱炉へ装入される前の前記スラブの表面温度と、前記加熱炉に装入されてから抽出されるまでの前記スラブが位置する炉帯の雰囲気温度の履歴情報と、を含むことを特徴とする。 In the rolling load prediction method according to the present invention, in the above invention, the surface temperature of the slab before being charged into the heating furnace and the surface temperature of the slab extracted after being charged into the heating furnace are used as the operating parameters of the heating furnace. and history information of the ambient temperature of the furnace zone where the slab is located up to.

本発明に係る圧延方法は、本発明に係る圧延荷重予測方法を用いて、仕上圧延開始前に、前記加熱炉の操業パラメータの実績値及び前記仕上圧延前の圧延材の表面温度データの実績データと、前記仕上圧延機の仕上圧延操業パラメータの設定値と、を圧延荷重予測モデルに入力することにより、前記仕上圧延機での圧延材先端部の圧延荷重を予測し、予測した圧延荷重に基づいて仕上圧延機のロールギャップを設定して圧延材の仕上圧延を行うステップを含むことを特徴とする。 The rolling method according to the present invention uses the rolling load prediction method according to the present invention, and before the start of finish rolling, the actual values of the operation parameters of the heating furnace and the actual data of the surface temperature data of the rolled material before the finish rolling and the setting values of the finish rolling operation parameters of the finishing mill are input into the rolling load prediction model to predict the rolling load at the tip of the rolled material in the finishing mill, and based on the predicted rolling load and setting the roll gap of the finish rolling mill to perform finish rolling of the rolled material.

本発明に係る熱延鋼板の製造方法は、本発明に係る圧延方法を用いて熱延鋼板を製造するステップを含むことを特徴とする。 A method for manufacturing a hot-rolled steel sheet according to the present invention is characterized by including the step of manufacturing a hot-rolled steel sheet using the rolling method according to the present invention.

本発明に係る圧延荷重予測モデルの生成方法は、スラブを加熱する加熱炉と、加熱後のスラブを粗圧延する粗圧延機と、粗圧延後の圧延材を仕上圧延する仕上圧延機と、を含む熱延ラインにおける前記仕上圧延機での圧延材先端部の圧延荷重を予測する圧延荷重予測モデルの生成方法であって、少なくとも前記加熱炉の操業実績データから選択した１又は２以上の実績データと、前記仕上圧延前の圧延材の表面温度データの実績データ、及び前記仕上圧延機の仕上圧延操業実績データから選択した１又は２以上の実績データを入力実績データとし、該入力実績データを用いた仕上圧延機での圧延材先端部の圧延荷重の実績データを出力実績データとした、複数の学習用データを取得し、取得した複数の学習用データを用いた機械学習によって圧延荷重予測モデルを生成するステップを含むことを特徴とする。 A method for generating a rolling load prediction model according to the present invention includes a heating furnace for heating a slab, a rough rolling mill for rough rolling the heated slab, and a finishing mill for finish rolling the rolled material after rough rolling. A method for generating a rolling load prediction model for predicting the rolling load at the tip of the rolled material at the finishing mill in a hot rolling line including at least one or more performance data selected from the operation performance data of the heating furnace and one or more performance data selected from the performance data of the surface temperature data of the rolled material before finish rolling and the performance data of the finish rolling operation of the finishing mill are used as input performance data, and the input performance data is used. Using the actual data of the rolling load at the tip of the rolled material in the finishing mill that was used as the output data, we acquired multiple sets of data for learning. It is characterized by including a step of generating.

本発明に係る圧延荷重予測モデルの生成方法は、上記発明において、前記機械学習として、ニューラルネットワーク、決定木学習、ランダムフォレスト、及びサポートベクター回帰の中から選択した機械学習を用いることを特徴とする。 A method for generating a rolling load prediction model according to the present invention is characterized in that, in the above invention, machine learning selected from neural network, decision tree learning, random forest, and support vector regression is used as the machine learning. .

本発明によれば、熱延ラインの仕上圧延機における圧延材先端部の圧延荷重を精度よく予測可能な圧延荷重予測方法を提供することができる。また、本発明によれば、圧延材を歩留まりよく圧延可能な圧延方法を提供するができる。また、本発明によれば、熱延鋼板を歩留まりよく製造可能な熱延鋼板の製造方法を提供することができる。さらに、本発明によれば、熱延ラインの仕上圧延機における圧延材先端部の圧延荷重を精度よく予測する圧延荷重予測モデルを生成可能な圧延荷重予測モデルの生成方法を提供することができる。 Advantageous Effects of Invention According to the present invention, it is possible to provide a rolling load prediction method capable of accurately predicting the rolling load at the leading edge of a rolled material in a finishing mill of a hot rolling line. Moreover, according to the present invention, it is possible to provide a rolling method capable of rolling a rolled material with a high yield. Moreover, according to the present invention, it is possible to provide a method for manufacturing a hot-rolled steel sheet that enables manufacturing of a hot-rolled steel sheet with a high yield. Furthermore, according to the present invention, it is possible to provide a method for generating a rolling load prediction model capable of generating a rolling load prediction model that accurately predicts the rolling load at the leading edge of a rolled material in a finishing mill of a hot rolling line.

図１は、本発明が適用される熱延ラインの構成例を示す模式図である。FIG. 1 is a schematic diagram showing a configuration example of a hot rolling line to which the present invention is applied. 図２は、図１に示す加熱炉の構成例を示す模式図である。FIG. 2 is a schematic diagram showing a configuration example of the heating furnace shown in FIG. 図３は、スラブが滞在する加熱炉帯の温度とスラブが加熱炉に装入されてからの時間との関係の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of the relationship between the temperature of the heating furnace zone where the slab stays and the time after the slab is charged into the heating furnace. 図４は、仕上圧延機を構成するスタンドの構成例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing a configuration example of a stand that constitutes the finishing mill. 図５は、仕上圧延機の第１スタンドにおける圧延材先端部の圧延荷重の実績値と均熱帯にスラブが滞在している時間との相関関係の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing an example of the correlation between the actual value of the rolling load at the tip of the rolled material in the first stand of the finishing mill and the time the slab stays in the soaking zone. 図６は、圧延荷重予測モデル生成部の構成例を示すブロック図である。FIG. 6 is a block diagram showing a configuration example of a rolling force prediction model generation unit. 図７は、圧延荷重予測部の構成例を示すブロック図である。FIG. 7 is a block diagram showing a configuration example of a rolling load prediction unit. 図８は、従来例による圧延材先端部の圧延荷重予測誤差のヒストグラムを示す図である。FIG. 8 is a diagram showing a histogram of rolling load prediction errors at the leading edge of the rolled material according to the conventional example. 図９は、実施例による圧延材先端部の圧延荷重予測誤差のヒストグラムを示す図である。FIG. 9 is a diagram showing a histogram of rolling load prediction errors at the front end portion of the rolled material according to the example. 図１０は、一般的な圧延荷重予測処理の流れを示すフローチャートである。FIG. 10 is a flow chart showing the flow of general rolling force prediction processing.

本発明の発明者らは、機械学習を用いた場合には多重共線性の問題を考慮せずに自由に入力変数を選択できることに着目し、圧延材先端部の圧延荷重の予測に用いる入力変数を検討した。その結果、従来の手法では選択が困難であった、加熱炉の操業パラメータを入力変数に加えることにより、圧延材先端部の圧延荷重の予測精度が向上することを見出した。すなわち、加熱炉の操業パラメータを加えることにより、加熱炉内でのスラブ内部の温度分布が異なる場合に、粗圧延後の粗バーの平均温度への影響を考慮した圧延材先端部の圧延荷重の予測が可能となる。また、粗圧延機と仕上圧延機との間における粗バーの温度測定後の圧延材の内部における温度変化に対するスラブ内部の温度分布の影響を反映した圧延材先端部の圧延荷重の予測が可能となる。また、加熱炉内の加熱帯や均熱帯での滞在時間に応じてスラブの表面に形成される酸化物の状態や量が変化する。粗圧延過程のデスケーリングによって酸化物は随時除去されるものの、圧延材の内部酸化の状態に影響する。このため、仕上圧延までその影響が及び、仕上圧延時の摩擦係数に影響を与える点も考慮できるようになる。これにより、圧延材内部の温度分布や表面酸化物の影響を受ける仕上圧延機での圧延材先端部の圧延荷重の予測精度が向上する。 The inventors of the present invention focused on the fact that when machine learning is used, input variables can be freely selected without considering the problem of multicollinearity. It was investigated. As a result, it was found that the prediction accuracy of the rolling load at the tip of the rolled material is improved by adding the operating parameters of the reheating furnace to the input variables, which was difficult to select with the conventional method. That is, by adding the operating parameters of the reheating furnace, when the temperature distribution inside the slab in the reheating furnace is different, the rolling load at the tip of the rolled material considering the effect on the average temperature of the rough bar after rough rolling is calculated. Prediction becomes possible. In addition, it is possible to predict the rolling load at the tip of the rolled material reflecting the effect of the temperature distribution inside the slab on the temperature change inside the rolled material after measuring the temperature of the roughing bar between the roughing mill and the finishing mill. Become. In addition, the state and amount of oxides formed on the surface of the slab change depending on the residence time in the heating zone and the soaking zone in the heating furnace. Although oxides are removed as needed by descaling in the rough rolling process, they affect the state of internal oxidation of the rolled material. Therefore, it is possible to take into account the fact that the influence extends to the finish rolling, and the friction coefficient at the time of the finish rolling is affected. This improves the prediction accuracy of the rolling load at the tip of the rolled material in the finishing mill, which is affected by the temperature distribution inside the rolled material and surface oxides.

〔熱延ラインの構成〕
図１は、本発明が適用される熱延ラインの構成例を示す模式図である。図１に示すように、本発明が適用される熱延ライン１は、加熱炉２、デスケーリング装置３、幅圧下装置４、粗圧延機５、仕上圧延機６、水冷装置７、及びコイラー８を備えている。不図示の鋳造スラブは、加熱炉２に装入された後、所定の設定温度まで加熱され、熱間スラブとして加熱炉２から抽出される。加熱炉２から抽出されたスラブは、デスケーリング装置３によって表面に形成された１次スケールが除去された後、幅圧下装置４によって所定の設定幅まで幅圧下される。そして、幅圧下されたスラブは、粗圧延機５において所定厚さまで圧延されることで粗バーとして仕上圧延機６に搬送される。仕上圧延機６では、５から７スタンドの連続式圧延機により製品厚さまで圧延される。仕上圧延機６の下流側にはランアウトテーブルと呼ばれる設備に水冷装置７が備えられており、圧延材は、所定の温度まで冷却された後、コイラー８によってコイル状に巻き取られる。 [Configuration of hot rolling line]
FIG. 1 is a schematic diagram showing a configuration example of a hot rolling line to which the present invention is applied. As shown in FIG. 1, a hot rolling line 1 to which the present invention is applied includes a heating furnace 2, a descaling device 3, a width reduction device 4, a rough rolling mill 5, a finishing rolling mill 6, a water cooling device 7, and a coiler 8. It has A cast slab (not shown) is charged into the heating furnace 2, heated to a predetermined set temperature, and extracted from the heating furnace 2 as a hot slab. A descaling device 3 removes primary scale formed on the surface of the slab extracted from the heating furnace 2, and then the width reduction device 4 reduces the width to a predetermined set width. The width-reduced slab is then rolled to a predetermined thickness in the roughing mill 5 and conveyed to the finishing mill 6 as a rough bar. In the finishing rolling mill 6, the product is rolled to the product thickness by a continuous rolling mill with 5 to 7 stands. Downstream of the finishing mill 6, equipment called a run-out table is provided with a water cooling device 7, and the rolled material is cooled to a predetermined temperature and then wound into a coil by a coiler 8.

熱延ライン１の搬送工程の途中には温度測定手段として放射温度計が複数配置されている。図１に示す例では、粗圧延機５の出側に粗出側温度計１１が設置され、仕上圧延機６の上流側に仕上入側温度計１２が設置されている。これらの温度計により適宜圧延材の表面温度が測定される。通常、仕上入側温度計１２は、仕上圧延前の圧延材の表面温度を測定し、仕上圧延機６に圧延材が噛込まれる際のロール間隙等の各種設定値をプロセスコンピュータ内での計算により決定するための温度情報の基準となるデータを採取する。また、仕上入側温度計１２により高温の粗バーが検知されると、その信号は、設定計算の起動の役割と温度データの制御装置及びプロセスコンピュータへの提供の役割とを兼ねている。但し、そのような機能は、粗出側温度計１１により測定された、粗圧延の最終パス出側の圧延材の表面温度を測定することにより行う場合もある。 A plurality of radiation thermometers are arranged as temperature measuring means in the middle of the transportation process of the hot rolling line 1 . In the example shown in FIG. 1 , a roughing-out side thermometer 11 is installed on the delivery side of the roughing mill 5 , and a finishing entry-side thermometer 12 is installed on the upstream side of the finishing rolling mill 6 . The surface temperature of the rolled material is appropriately measured by these thermometers. Normally, the finish inlet thermometer 12 measures the surface temperature of the rolled material before finish rolling, and various set values such as the roll gap when the rolled material is bitten into the finish rolling mill 6 are calculated in the process computer. Data that serves as a reference for determining temperature information is collected. Also, when a high temperature rough bar is detected by the finish inlet thermometer 12, the signal serves both to start the setting calculation and to provide temperature data to the controller and process computer. However, such a function may be performed by measuring the surface temperature of the rolled material on the delivery side of the final pass of rough rolling, which is measured by the rough delivery side thermometer 11 .

〔加熱炉〕
図２は、図１に示す加熱炉２の構成例を示す模式図である。図２に示すように、この加熱炉２では、スラブＳＡは、図２の左側から加熱炉２内に装入される。加熱炉２内に装入されるスラブＳＡの温度は、鋳造後スラブヤードで冷却され室温程度まで冷やされたものから、冷却途中で６００℃程度の温度になっている場合がある。また、鋳造後スラブヤードを介さず６００～８００℃ほどで装入される場合もある。また、加熱炉２の内部は複数の帯域に区切られており、一般に上流側には２～８個の帯域に区切られた加熱帯と１～３個の均熱帯が設けられている。なお、図２に示す例では、５個の加熱帯と１個の均熱帯が設けられており、ここでは両者を合わせて「加熱炉帯」と呼ぶ。 〔heating furnace〕
FIG. 2 is a schematic diagram showing a configuration example of the heating furnace 2 shown in FIG. As shown in FIG. 2, in this heating furnace 2, the slab SA is loaded into the heating furnace 2 from the left side of FIG. The temperature of the slab SA charged into the heating furnace 2 may reach a temperature of about 600° C. during cooling from the temperature of the slab SA that has been cooled in the slab yard after casting to about room temperature. In addition, there are cases in which steel is charged at a temperature of about 600 to 800° C. without going through a slab yard after casting. Further, the interior of the heating furnace 2 is divided into a plurality of zones, and generally the heating zone divided into 2 to 8 zones and 1 to 3 soaking zones are provided on the upstream side. In the example shown in FIG. 2, five heating zones and one soaking zone are provided, and both are collectively referred to as "heating furnace zones".

個々の加熱炉帯は、加熱炉２内に装入されたスラブＳＡの平均温度が徐々に昇温して所定の目標加熱温度（加熱炉２から抽出される際のスラブＳＡの平均温度の目標値）になるように、それぞれ異なる雰囲気温度に設定されている。また、いずれの加熱炉帯の上部には加熱炉帯内の雰囲気温度計を計測する温度計２１が設置されている。加熱炉２内に装入されたスラブＳＡは、加熱炉２の内部でウォーキングビーム２２と呼ばれる搬送設備によって順次各加熱炉帯を通過する。また、加熱炉２内には複数のスラブＳＡが同時に装入されており、加熱炉２に装入される順番で加熱炉２の出口から抽出され、熱間圧延が行われる。 In each heating furnace zone, the average temperature of the slab SA charged into the heating furnace 2 gradually rises to a predetermined target heating temperature (target average temperature of the slab SA when extracted from the heating furnace 2). values) are set to different ambient temperatures. A thermometer 21 for measuring the atmosphere temperature in the heating furnace zone is installed at the upper part of each heating furnace zone. The slabs SA charged into the heating furnace 2 are sequentially passed through each heating furnace zone by a conveying facility called a walking beam 22 inside the heating furnace 2 . A plurality of slabs SA are loaded into the heating furnace 2 at the same time, and the slabs SA are extracted from the outlet of the heating furnace 2 in order of loading into the heating furnace 2 and hot rolled.

加熱炉２の内部でスラブＳＡが滞在する加熱炉帯の温度をスラブＳＡが加熱炉２に装入されてからの時間と共にプロットした例を図３に示す。図中のスラブＡ及びスラブＢでは、加熱炉２から抽出される際の均熱帯の雰囲気温度が共に１２００℃であるが、各加熱炉帯で加熱されている時間が異なるため、スラブが受ける昇温特性が異なる。実際の熱延ラインでは、このような加熱炉２内での昇温履歴の違いを考慮せずに抽出温度に基づいて熱延ライン１上での圧延材の温度変化を計算する。このため、スラブ内部の温度の違いによって圧延材先端部の圧延荷重が異なるという効果を反映することができない。 FIG. 3 shows an example in which the temperature of the heating furnace zone where the slab SA stays inside the heating furnace 2 is plotted with the time after the slab SA is charged into the heating furnace 2. As shown in FIG. Both the slab A and the slab B in the figure have an atmospheric temperature of 1200° C. in the soaking zone when they are extracted from the heating furnace 2. They have different temperature characteristics. In an actual hot-rolling line, the temperature change of the strip on the hot-rolling line 1 is calculated based on the extraction temperature without considering such a difference in temperature rise history within the heating furnace 2 . For this reason, it is not possible to reflect the effect that the rolling load at the front end of the rolled material differs due to the difference in temperature inside the slab.

〔粗圧延機〕
一般的な熱延鋼板の製造ラインは図１に示す熱延ライン１によって構成されている。図１に示す熱延ライン１では、粗圧延機群はリバース圧延可能な可逆式圧延機５ａと下流側への搬送方向のみの圧延が可能な非可逆式圧延機５ｂとからなる。なお、圧延機の下に図示した矢印（実線）が圧下パス（板厚みを薄くする圧延パス）を表している。可逆式圧延機５ａでは、通常、５～１１程度の圧下パスが可逆方向に（上流側から下流側又は下流側から上流側に）行われる。最終の圧下パスでは、圧延と次の圧延機への搬送とを同時に実施するため、可逆式圧延機の圧延パス回数は必ず奇数となり、圧延をしつつ下流側にある圧延機へ粗バーを搬送する。 [Rough rolling mill]
A general production line for hot-rolled steel sheets comprises a hot-rolling line 1 shown in FIG. In the hot rolling line 1 shown in FIG. 1, the roughing mill group consists of a reversible rolling mill 5a capable of reverse rolling and a non-reversible rolling mill 5b capable of rolling only in the downstream conveying direction. An arrow (solid line) shown below the rolling mill represents a reduction pass (a rolling pass for reducing the plate thickness). In the reversible rolling mill 5a, about 5 to 11 reduction passes are normally performed in the reversible direction (from the upstream side to the downstream side or from the downstream side to the upstream side). In the final reduction pass, rolling and transportation to the next rolling mill are performed simultaneously, so the number of rolling passes of the reversible rolling mill is always an odd number, and the rough bar is transported to the downstream rolling mill while rolling. do.

このとき、現圧下パスにおいて粗バーの尾端部が圧延機を抜けてから、圧延方向が逆転し、次の圧下パスで圧延機に粗バーが噛込まれるまでの時間を可逆パスのパス間時間と呼ぶ。また、可逆パスの最終圧延パスにおいて、粗バーの尾端部が可逆式圧延機５ａを抜けてから、下流側に配置した非可逆式圧延機５ｂに噛込まれるまでの時間を連続パスのパス間時間と呼ぶ。このとき、２基以上の圧延機が隣接している場合には、尾端部が上流側の圧延機を抜ける前に下流側の圧延機に噛込まれることになり、この場合には、連続パスのパス間時間はゼロとする。さらに、可逆パスのパス間時間と連続パスのパス間時間を合わせて、ここではパス間空冷時間と呼ぶ。パス間空冷時間は、粗バーが搬送中に空冷される時間を表し、粗バーの温度変化に影響を与える。 At this time, the time from when the tail end of the rough bar exits the rolling mill in the current reduction pass to when the rolling direction is reversed and the rough bar is caught in the rolling mill in the next reduction pass call it time. Also, in the final rolling pass of the reversible pass, the time from when the tail end of the rough bar exits the reversible rolling mill 5a to when it is caught in the non-reversible rolling mill 5b arranged on the downstream side is the pass of the continuous pass. called interval time. At this time, if two or more rolling mills are adjacent to each other, the tail end will be caught in the downstream rolling mill before passing through the upstream rolling mill. The interpass time of the paths is assumed to be zero. Furthermore, the inter-pass time between reversible passes and the inter-pass time between continuous passes are collectively referred to as inter-pass air cooling time. The interpass air cool time represents the time the rough bar is air cooled during transport and affects the temperature change of the rough bar.

〔仕上圧延機〕
図１に示す熱延ライン１では、仕上圧延機６は、Ｆ１～Ｆ７の７スタンドにより構成されているが、スタンド数はこれに限らない。一般的には、仕上圧延機６のスタンド数は６～７であり、５スタンドから構成される場合もある。仕上圧延機６は、粗圧延工程を経て、８００～１１００℃の範囲内で鋼種等に応じて設定される温度まで低下した粗バーを複数スタンドで同時に圧延する熱間タンデム仕上圧延機の形式をとるが、略して単に「仕上圧延機」と称されることが多い。図４（ａ），（ｂ）に仕上圧延機を構成する一つのスタンドの構成例を図示する。図４（ａ），（ｂ）に示すように、スタンドは、圧延材ＳＢのパスラインを挟んで上下に１対のワークロール６１ａ，６１ｂを備える構造を有している。上側のワークロール６１ａは、上方に配置されたバックアップロール６２ａによって下方に圧延荷重が印加される構造を有している。一方、下側のワークロール６１ｂは、下方に配置されたバックアップロール６２ｂによって上方に圧延荷重が印加される構造を有している。このように１対のワークロール６１ａ，６１ｂは、圧延材ＳＢに対してそれぞれ上下方向から圧延荷重を印加する構成となっている。 [Finishing rolling mill]
In the hot rolling line 1 shown in FIG. 1, the finishing mill 6 is composed of seven stands F1 to F7, but the number of stands is not limited to this. Generally, the number of stands of the finishing mill 6 is 6 to 7, and in some cases it is composed of 5 stands. The finish rolling mill 6 is a hot tandem finishing mill that simultaneously rolls a rough bar, which has undergone a rough rolling process and has been lowered to a temperature set according to the steel grade within the range of 800 to 1100 ° C., in multiple stands. However, it is often abbreviated simply as a “finishing mill”. 4(a) and 4(b) show an example of the configuration of one stand that constitutes the finishing mill. As shown in FIGS. 4A and 4B, the stand has a structure in which a pair of work rolls 61a and 61b are provided above and below the pass line of the rolled material SB. The upper work roll 61a has a structure in which a rolling load is applied downward by a backup roll 62a arranged above. On the other hand, the lower work roll 61b has a structure in which a rolling load is applied upward by a backup roll 62b arranged below. In this manner, the pair of work rolls 61a and 61b are configured to apply a rolling load to the rolled material SB from above and below.

１対のワークロール６１ａ，６１ｂはそれぞれ、ワークロールチョック６３ａ，６３ｂを介してスタンドのハウジング６４に支持されており、上下に移動可能な構造となっている。ワークロールチョック６３ａ，６３ｂは、１対のワークロール６１ａ，６１ｂの軸を回転可能に保持する機構であり、１対のワークロール６１ａ，６１ｂの軸受けとその周辺機構を一体化したユニットである。同様に、バックアップロール６２ａ，６２ｂはそれぞれ、バックアップロールチョック６５ａ，６５ｂを介してスタンドのハウジング６４に支持されている。バックアップロールチョック６５ａ，６５ｂは、バックアップロール６２ａ，６２の軸を回転可能に保持する機構であり、バックアップロール６２ａ，６２の軸受けとその周辺機構を一体化したユニットである。 A pair of work rolls 61a and 61b are supported by a stand housing 64 via work roll chocks 63a and 63b, respectively, and are vertically movable. The work roll chocks 63a and 63b are mechanisms for rotatably holding the shafts of the pair of work rolls 61a and 61b, and are units in which the bearings of the pair of work rolls 61a and 61b and their peripheral mechanisms are integrated. Similarly, backup rolls 62a and 62b are supported in stand housing 64 via backup roll chocks 65a and 65b, respectively. The backup roll chocks 65a and 65b are mechanisms for rotatably holding the shafts of the backup rolls 62a and 62, and are units in which the bearings of the backup rolls 62a and 62 and their peripheral mechanisms are integrated.

上側のバックアップロールチョック６５ａとスタンドのハウジング６４とは圧下シリンダ６６を介して結合されており、圧下シリンダ６６はスタンドが圧延材ＳＢを圧延する圧延荷重を調整する機能を担っている。一方、下側のバックアップロールチョック６５ｂとスタンドのハウジング６４とは開度調整機構６７を介して結合されている。開度調整機構６７は、バックアップロールチョック６５ｂを上下方向に移動させることにより、バックアップロール６２ｂを上下に移動させ、これと接するワークロール６１ｂを上下に移動させる。これにより、一対のワークロール６１ａ，６１ｂの上下方向の位置を調整することで、一対のワークロール６１ａ，６１ｂ間の開度（ロールギャップ）を調整することができる。また、スタンドには荷重計６８が備えられている。荷重計６８は、スタンドに設けられたロードセルにより構成され、一対のワークロール６１ａ，６１ｂが圧延材ＳＢに印加する圧延荷重の実績値を測定する。 The upper backup roll chock 65a and the housing 64 of the stand are connected via a screw down cylinder 66, and the screw down cylinder 66 has the function of adjusting the rolling load with which the stand rolls the strip SB. On the other hand, the lower backup roll chock 65b and the housing 64 of the stand are connected via an opening adjustment mechanism 67. As shown in FIG. The opening adjustment mechanism 67 vertically moves the backup roll chock 65b to vertically move the backup roll 62b and vertically move the work roll 61b in contact therewith. Accordingly, by adjusting the vertical positions of the pair of work rolls 61a and 61b, the opening degree (roll gap) between the pair of work rolls 61a and 61b can be adjusted. A load cell 68 is also provided on the stand. The load meter 68 is composed of a load cell provided on the stand, and measures the actual value of the rolling load applied to the rolled material SB by the pair of work rolls 61a and 61b.

〔仕上圧延機の設定計算（セットアップ）〕
熱延ライン１は、圧延荷重予測部を備えている。圧延荷重予測部は、圧延材ＳＢからスタンドに作用する圧延荷重を予測するものである。圧延荷重の予測結果は上位コンピュータの設定計算部（セットアップ部）に送られ、ロールギャップ（ロール間隙）と各スタンドのワークロールの周速について設定値が計算される。ロールギャップｄは、出側板厚の目標値ｈ、圧延荷重の予測値Ｐ、ロールギャップの設定値ｄ、及び圧延機のミル剛性Ｋの関係式として、以下に例示されるゲージメータ式（４）を満足するように決定される。なお、スタンドのミル剛性Ｋはスタンドに固有の値として別途設定される値である。また、各スタンドのワークロール周速の設定値は、圧延材ＳＢのマスフローのバランスがとれるように、スタンドの出側板厚の設定値を用いた先進率の計算値を用いて設定される。以上のようにして設定計算部によって計算された仕上圧延機６の各スタンドのロールギャップ及びワークロール周速の設定値はそれぞれスタンドの圧下位置の指令値及び駆動ロールの回転数の指令値に変換され、スタンドの制御が行われる。 [Finishing mill setting calculation (setup)]
The hot rolling line 1 is provided with a rolling load prediction section. The rolling load prediction unit predicts the rolling load acting on the stand from the rolled material SB. The prediction result of the rolling load is sent to the setting calculation section (setup section) of the host computer, and set values are calculated for the roll gap (roll gap) and the peripheral speed of the work rolls of each stand. The roll gap d is a gauge meter formula (4) exemplified below as a relational expression of the target value h of the delivery side strip thickness, the predicted value P of the rolling load, the set value d of the roll gap, and the mill rigidity K of the rolling mill. is determined to satisfy Note that the mill stiffness K of the stand is a value that is set separately as a value unique to the stand. In addition, the set value of the work roll peripheral speed of each stand is set using the calculated value of the advance rate using the set value of the delivery side strip thickness of the stand so that the mass flow of the rolled material SB can be balanced. The set values of the roll gap and the peripheral speed of the work rolls of each stand of the finishing mill 6 calculated by the setting calculation unit as described above are respectively converted into the command value of the roll gap position of the stand and the command value of the rotation speed of the drive roll. and control the stand.

Figure 0007230880000004
Figure 0007230880000004

〔圧延材先端部の圧延荷重予測モデル〕
圧延材先端部の圧延荷重予測モデルは、入力データとして、加熱炉２の操業パラメータと、仕上圧延前の圧延材ＳＢの表面温度データ、及び仕上圧延機６の仕上圧延操業パラメータを含み、仕上圧延機６での圧延材先端部の圧延荷重を出力データとした、機械学習により学習された圧延荷重予測モデルである。なお、スラブＳＡの属性情報や粗圧延機における粗圧延操業パラメータを入力データとして生成された圧延荷重予測モデルとしてもよい。圧延材先端部の圧延荷重予測は、スタンドに圧延材が噛込まれる際の先端部で発生し、荷重計６８で計測される圧延荷重を予め予測しようとするものである。ここで、先端部とは、連続式圧延機において、現スタンドに圧延材ＳＢの先端部が噛込まれた後であって、下流側のスタンドに噛込まれていない状態における、現スタンドにおける圧延荷重をいう。具体的には、通常の仕上圧延機のスタンド間距離は５．５～８．０ｍ程度であるため、例えば圧延材ＳＢの最先端部から５ｍ程度の位置における圧延荷重を圧延材先端部の圧延荷重とすることができる。 [Prediction model of rolling load at the tip of rolled material]
The rolling load prediction model of the tip of the rolled material includes, as input data, operation parameters of the heating furnace 2, surface temperature data of the rolled material SB before finish rolling, and finish rolling operation parameters of the finish rolling mill 6. It is a rolling load prediction model learned by machine learning, in which the rolling load at the tip of the rolled material in the mill 6 is used as output data. The rolling load prediction model may be generated using the attribute information of the slab SA and the rough rolling operation parameters of the roughing mill as input data. The prediction of the rolling load at the tip of the rolled material is intended to predict in advance the rolling load that is generated at the tip of the rolled material that is bitten into the stand and measured by the load meter 68 . Here, the front end portion refers to the rolling in the current stand after the front end portion of the rolled material SB has been caught in the current stand in the continuous rolling mill and has not been caught in the stand on the downstream side. load. Specifically, since the distance between stands of a normal finishing rolling mill is about 5.5 to 8.0 m, for example, the rolling load at a position about 5 m from the tip of the rolled material SB is applied to the tip of the rolled material SB. can be a load.

但し、現スタンドに圧延材ＳＢの先端部が噛込まれてからその下流スタンドに圧延材ＳＢが噛込まれた後であって、さらにその下流スタンドには圧延材ＳＢが噛込まれていない状態における、現スタンドでの圧延荷重を圧延材先端部の圧延荷重としてもよい。この場合には、例えば圧延材ＳＢの最先端部から１０ｍ程度の位置における圧延荷重を圧延材先端部の圧延荷重とする。圧延材先端部として上記いずれの定義を用いても、連続式圧延機において、一部のスタンドに圧延材ＳＢが噛み込まれていない状態は、圧延状態として不安定な挙動を示すため、そのような状態における圧延荷重を精度よく予測するためである。また、圧延材ＳＢの先端部の板厚は、目標板厚の範囲から外れやすく、オフゲージとなりやすいため、その部分の板厚精度を向上させる点で、上記の位置での圧延荷重の予測精度を向上させる意義がある。但し、現スタンドには圧延材ＳＢが噛み込まれているが下流スタンドには噛み込まれていない状態では、圧延材ＳＢの先端部に反りが発生しやすく、荷重計６８で測定される計測値に誤差が生じる場合には、後者のように定義してもよい。いずれにしても、圧延材ＳＢの最先端部から１～１５ｍの範囲、好ましくは５～１０ｍの範囲で定めた、任意の位置における圧延荷重を圧延材先端部の圧延荷重と定義することができる。 However, after the leading end of the rolled material SB has been caught in the current stand, the rolled material SB has been caught in the downstream stand, and the rolled material SB has not been caught in the downstream stand. , the rolling load at the current stand may be used as the rolling load at the leading edge of the rolled material. In this case, for example, the rolling load at a position approximately 10 m from the tip of the rolled material SB is taken as the rolling load at the tip of the rolled material. Regardless of which of the above definitions is used for the leading edge of the rolled material, in a continuous rolling mill, the state in which the rolled material SB is not caught in some stands exhibits unstable behavior as a rolling state. This is for accurately predicting the rolling load in such a state. In addition, since the thickness of the tip of the rolled material SB tends to deviate from the range of the target thickness and is likely to be off-gauge, it is important to improve the accuracy of the thickness of that portion. It is meaningful to improve. However, in a state where the rolled material SB is caught in the current stand but not caught in the downstream stand, the tip of the rolled material SB is likely to warp, and the measured value measured by the load meter 68 is may be defined as the latter. In any case, the rolling load at an arbitrary position in the range of 1 to 15 m, preferably 5 to 10 m, from the tip of the rolled material SB can be defined as the rolling load at the tip of the rolled material. .

一方、圧延荷重を予測するスタンドは、仕上圧延機の任意のスタンドを対象とすることができる。仕上圧延機中の特定のスタンドにおける圧延荷重でも、任意の複数のスタンドにおける圧延荷重を予測してもよい。但し、特定のスタンドにおける圧延荷重を予測する際には、上流スタンドが好ましく、第１スタンド（Ｆ１）を対象とすることがより好ましい。また、２スタンド以上の圧延荷重を予測する場合には、第１スタンドを含む下流側の複数のスタンド（例えば第２スタンドとそれよりも下流側のスタンド）を対象とすることが好ましい。圧延荷重が他のスタンドに比べて大きいため、板厚の誤差や通板の安定性に対する圧延荷重の予測誤差の影響が大きいからである。 On the other hand, the stand for predicting the rolling load can be any stand of the finishing mill. The rolling load at a particular stand in the finishing mill or at any number of stands may be predicted. However, when predicting the rolling load in a specific stand, the upstream stand is preferred, and the first stand (F1) is more preferred. Further, when predicting the rolling load of two or more stands, it is preferable to target a plurality of stands on the downstream side including the first stand (for example, the second stand and stands on the downstream side thereof). This is because the roll load is larger than that of other stands, and therefore the roll load prediction error has a large effect on the plate thickness error and the stability of strip threading.

〔仕上圧延前の圧延材の表面温度データ〕
仕上圧延前の圧延材ＳＢの表面温度データとは、粗出側温度計１１又は仕上入側温度計１２によって測定された温度データから得られる情報である。但し、粗出側温度計１１及び仕上入側温度計１２のいずれか一方によって測定された温度データに限定する必要はなく、両方の温度データを用いてもよい。このとき、粗出側温度計１１又は仕上入側温度計１２によって測定された温度データは、圧延材ＳＢの上面から測定した温度データでも圧延材ＳＢの下面から測定したデータであってもよい。また、上面と下面の測定データの平均値を用いてもよい。また、圧延材ＳＢの幅方向中央部の測定データを用いることが好ましい。但し、圧延材ＳＢの幅方向の温度分布を測定し、圧延材ＳＢの幅方向の温度の平均値を表面温度データとしてもよい。一方、圧延材ＳＢの表面温度データとしては、必ずしも仕上圧延機６において圧延荷重を予測する位置に対応させる必要はない。表面温度データは必ずしも圧延材ＳＢの内部温度と対応しないため、圧延材ＳＢ毎の代表的な表面温度データを用いればよい。 [Surface temperature data of rolled material before finish rolling]
The surface temperature data of the rolled material SB before finish rolling is information obtained from temperature data measured by the roughing side thermometer 11 or the finish entry side thermometer 12 . However, it is not necessary to limit the temperature data measured by either one of the raw output side thermometer 11 and the finishing input side thermometer 12, and both temperature data may be used. At this time, the temperature data measured by the rough delivery side thermometer 11 or the finish entry side thermometer 12 may be temperature data measured from the upper surface of the rolled material SB or data measured from the lower surface of the rolled material SB. Also, an average value of the measurement data of the upper surface and the lower surface may be used. Moreover, it is preferable to use the measurement data of the central portion in the width direction of the rolled material SB. However, the temperature distribution in the width direction of the rolled material SB may be measured, and the average value of the temperature in the width direction of the rolled material SB may be used as the surface temperature data. On the other hand, the surface temperature data of the rolled material SB does not necessarily have to correspond to the position where the rolling load is predicted in the finishing mill 6 . Since the surface temperature data does not necessarily correspond to the internal temperature of the rolled material SB, representative surface temperature data for each rolled material SB may be used.

〔スラブの属性情報〕
スラブＳＡの属性情報としては、加熱炉２に装入されるスラブＳＡの厚み、幅、及び長さのほか、成分組成としてＣ，Ｓｉ，Ｍｎ，Ｔｉ，Ｃｒ等の成分元素の含有量を用いることができる。また、Ｐ，Ｓ，Ｃｕ，Ｎｉ，Ｍｏ，Ｖ，Ｎｂ，Ａｌ，Ｂ等の含有量を用いてもよい。これらの成分元素の含有量は、いずれか又は複数の組合せとして用いることが好ましい。特に、Ｃ又はＳｉの含有量のいずれかを含むことが好ましい。鋼に含まれるＣやＳｉは、スラブＳＡの高温での変形抵抗に影響を与えると共に、加熱炉２内での表面酸化物の生成や組成に影響を与える元素だからである。これにより、仕上圧延機６における圧延材先端部の圧延荷重に影響を与える。 [Slab attribute information]
As the attribute information of the slab SA, the thickness, width, and length of the slab SA charged into the heating furnace 2, and the contents of the component elements such as C, Si, Mn, Ti, and Cr are used as the component composition. be able to. Moreover, you may use content, such as P, S, Cu, Ni, Mo, V, Nb, Al, and B. It is preferable to use any one or a combination of the contents of these component elements. In particular, it is preferable to include either C or Si content. This is because C and Si contained in the steel are elements that affect the deformation resistance of the slab SA at high temperatures and also affect the formation and composition of surface oxides in the heating furnace 2 . As a result, the rolling load at the leading edge of the rolled material in the finishing mill 6 is affected.

特に、スラブＳＡ中に含まれるＳｉは、加熱中にスラブ表面に偏析し、加熱炉２内の雰囲気ガス中の酸素と反応し酸化物を形成する。このため、表面性状への影響が大きく、摩擦係数を通じて圧延荷重に影響を与える。なお、加熱炉２内で生成した１次スケールは、加熱炉抽出後のデスケーリングにより一旦除去されるものの、１次スケールよりも下層に存在する酸化物の状態を通じて、又は、デスケーリング後の２次スケールの生成挙動を通じて、粗圧延工程を経た後であっても、仕上圧延時のロールと圧延材ＳＢとの間の摩擦状態に影響を与え、これが圧延荷重に影響を与える。なお、スラブＳＡの成分組成については、製鋼工程での設定値又は測定値を用いればよい。 In particular, Si contained in the slab SA segregates on the slab surface during heating and reacts with oxygen in the atmospheric gas in the heating furnace 2 to form oxides. Therefore, it has a large effect on the surface properties, and affects the rolling load through the coefficient of friction. Although the primary scale generated in the heating furnace 2 is temporarily removed by descaling after extraction from the heating furnace, it can be removed through the state of oxides existing in a layer below the primary scale, or through the second scale after descaling. Through the formation behavior of the next scale, even after the rough rolling process, the state of friction between the rolls and the rolled material SB during the finish rolling is affected, which affects the rolling load. For the chemical composition of the slab SA, set values or measured values in the steelmaking process may be used.

〔加熱炉の操業パラメータ〕
加熱炉２の操業パラメータとしては、仕上圧延における圧延荷重を予測しようとする圧延材ＳＢに対応するスラブＳＡが加熱炉２内にあるときの各種パラメータを用いることができる。例えば、加熱炉２内の特定の加熱炉帯における在炉時間や、加熱炉２の最終の加熱炉帯の雰囲気温度、加熱炉２内での燃焼ガス雰囲気のガス組成、加熱炉２へ装入される前のスラブＳＡの表面温度等、加熱炉２から抽出されるスラブＳＡの内部の温度分布や表面酸化物の状態に影響を与えることが想定される各種パラメータを用いることができる。その際、加熱炉２へ装入される前のスラブＳＡの表面温度と、加熱炉２に装入されてから抽出されるまでのスラブＳＡが位置する加熱炉帯の雰囲気温度や在炉時間の履歴情報を含むことが好ましい。加熱炉２へ装入される前のスラブＳＡの表面温度としては、加熱炉２の入側で測定されるスラブＳＡの表面温度を用いる。加熱炉２内の雰囲気温度が同一でも、初期温度が異なれば加熱炉出口のスラブ内部の温度分布に影響を与えるからである。特に、加熱炉２へ装入される前のスラブＳＡの表面温度、図２に示す各加熱帯における在炉時間、及び均熱帯における在炉時間のいずれか又はその組み合わせを用いることが好ましい。加熱炉内部で加熱炉帯に滞在する時間によってスラブ内部の温度分布が変化するからである。 [Operating parameters of heating furnace]
As operation parameters of the heating furnace 2, various parameters when the slab SA corresponding to the rolled material SB whose rolling load in the finish rolling is to be predicted are in the heating furnace 2 can be used. For example, the residence time in a specific heating furnace zone in the heating furnace 2, the final atmosphere temperature in the heating furnace zone of the heating furnace 2, the gas composition of the combustion gas atmosphere in the heating furnace 2, and the charging into the heating furnace 2 Various parameters that are assumed to affect the temperature distribution inside the slab SA extracted from the heating furnace 2 and the state of surface oxides, such as the surface temperature of the slab SA before being heated, can be used. At that time, the surface temperature of the slab SA before being charged into the heating furnace 2, the atmosphere temperature and the time in the heating furnace zone where the slab SA is located after being charged into the heating furnace 2 and being extracted It preferably includes historical information. As the surface temperature of the slab SA before being charged into the heating furnace 2, the surface temperature of the slab SA measured at the entry side of the heating furnace 2 is used. This is because even if the atmospheric temperature in the heating furnace 2 is the same, the temperature distribution inside the slab at the heating furnace outlet will be affected if the initial temperature is different. In particular, it is preferable to use any one or a combination of the surface temperature of the slab SA before being charged into the heating furnace 2, the time in the furnace in each heating zone shown in FIG. 2, and the time in the soaking zone. This is because the temperature distribution inside the slab changes depending on the time spent in the heating furnace zone inside the heating furnace.

図５は、仕上圧延機６の第１スタンド（Ｆ１）における圧延材先端部の圧延荷重（Ｆ１先端荷重）の実績値と図２に示す均熱帯にスラブＳＡが滞在している時間（均熱帯在炉時間）との相関関係の一例を示す。図５に示すように、両者には負の相関関係があることがわかる。これは、加熱炉２の操業パラメータによって圧延材ＳＢの内部の温度分布が変化するために、圧延材先端部の圧延荷重に影響が生じることを示唆している。一方、図３はスラブが加熱炉２内に装入されてから、順次加熱炉２内に搬送されるのに従って変化する加熱炉帯の雰囲気温度の履歴に関する例である。加熱炉の操業パラメータとして、このような加熱炉内でスラブが位置する加熱炉帯の雰囲気温度の変化を時間に対して結んだ線図を用いてもよい。 FIG. 5 shows the actual value of the rolling load (F1 tip load) at the tip of the rolled material in the first stand (F1) of the finishing mill 6 and the time the slab SA stays in the soaking zone shown in FIG. time in furnace). As shown in FIG. 5, it can be seen that there is a negative correlation between the two. This suggests that the temperature distribution inside the rolled material SB changes depending on the operating parameters of the heating furnace 2, and therefore the rolling load at the tip of the rolled material is affected. On the other hand, FIG. 3 shows an example of the history of the ambient temperature in the heating furnace zone, which changes as the slabs are loaded into the heating furnace 2 and then sequentially transported into the heating furnace 2 . As an operational parameter of the heating furnace, a diagram of the change in the ambient temperature of the heating zone in which the slab is located in such a heating furnace against time may be used.

また、加熱炉２に装入されてから抽出されるまでのスラブＳＡのトータルの在炉時間と、在炉時間をＮ個に分割した時間毎のスラブＳＡが位置する加熱炉帯の雰囲気温度とを組みわせた情報を履歴情報として用いることができる。分割した時間毎のスラブＳＡが位置する加熱炉帯の雰囲気温度は加熱炉内でのスラブＳＡの昇温パターンを表す情報であり、トータルの在炉時間のデータと組み合わせることにより、学習モデルの内部では加熱炉内での時間経過と雰囲気温度との関係を考慮することができる。なお、時間区分を表すＮは３～３０が好ましく、Ｎが１０以上であることがより好ましい。 Also, the total in-furnace time of the slab SA from the time it is charged into the heating furnace 2 until it is extracted, and the atmospheric temperature of the heating furnace zone where the slab SA is located for each time obtained by dividing the in-furnace time into N pieces. can be used as history information. The ambient temperature of the heating furnace zone where the slab SA is located for each divided time is information representing the temperature rise pattern of the slab SA in the heating furnace, and by combining it with the data of the total time in the furnace, the internal temperature of the learning model can consider the relationship between the passage of time in the heating furnace and the ambient temperature. It should be noted that N representing the time segment is preferably 3 to 30, more preferably 10 or more.

例えば表１及び表２は、図３に示すスラブＡ，Ｂについて、在炉時間を１８分割した各時点の加熱炉帯の温度を表したものである。表１に示すスラブＡのように在炉時間が１８０分であった場合、１０分毎の加熱炉帯の温度データを用いる。一方、表２に示すスラブＢのように在炉時間が１５０分であった場合、８．３分毎の加熱炉帯の温度データを用いる。なお、スラブが位置する加熱炉帯の温度としては、炉帯に設置された温度計２１による計測される温度を用いることが好ましいが、各加熱炉帯の燃焼バーナーに用いられるガスの燃焼温度を用いてもよい。 For example, Tables 1 and 2 show the temperature of the heating furnace zone at each point in time when the time in the furnace is divided into 18 for slabs A and B shown in FIG. When the slab A shown in Table 1 was in the furnace for 180 minutes, the temperature data of the heating furnace zone every 10 minutes is used. On the other hand, when the time in the furnace was 150 minutes like slab B shown in Table 2, the temperature data of the heating furnace zone every 8.3 minutes is used. As the temperature of the heating furnace zone where the slab is located, it is preferable to use the temperature measured by the thermometer 21 installed in the furnace zone. may be used.

Figure 0007230880000005
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Figure 0007230880000006
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〔粗圧延操業パラメータ〕
粗圧延機５の粗圧延操業パラメータとしては、図１に示す粗圧延機５のいずれかの圧延機又は複数の圧延機において、粗バーの内部温度に影響する任意の操業パラメータを含むことができる。例えば粗圧延の各パスにおける圧延荷重や圧下率を粗圧延操業パラメータに用いることにより、粗バー内部の加工発熱による粗バーの温度分布への影響を考慮することができる。また、粗圧延の第１圧下パスから最終圧下パスまでの出側板厚の設定値又は実績値を粗圧延操業パラメータに含めることができる。これはいわゆる粗圧延のパススケジュールのことである。パススケジュールが異なると、粗パス間で搬送される際の圧延材の板厚が変化することにより空冷時の温度分布が変化するからである。一方、粗圧延の圧下パス間空冷時間を粗圧延操業パラメータに含めることが好ましい。パス間空冷時間は可逆パスのパス間時間と連続パスのパス間時間を含む。これらのパス間空冷時間のうち、任意の圧下パス間における空冷時間を用いても、複数の圧下パス間における空冷時間を組み合わせて用いてもよい。 [Rough rolling operation parameters]
Roughing operational parameters of roughing mill 5 may include any operational parameter that affects the internal temperature of the rough bars in any mill or mills of roughing mill 5 shown in FIG. . For example, by using the rolling load and reduction ratio in each pass of rough rolling as the rough rolling operation parameters, it is possible to consider the influence of the heat generated by processing inside the rough bar on the temperature distribution of the rough bar. Also, the set value or the actual value of the delivery side strip thickness from the first rolling pass to the final rolling pass in rough rolling can be included in the rough rolling operation parameters. This is the so-called rough rolling pass schedule. This is because if the pass schedule is different, the temperature distribution during air cooling will change due to the change in the thickness of the rolled material when it is conveyed between rough passes. On the other hand, it is preferable to include the air cooling time between rolling passes in rough rolling in the rough rolling operation parameters. The interpass air cooling time includes the interpass time for reversible passes and the interpass time for continuous passes. Of these inter-pass air cooling times, an air cooling time between arbitrary reduction passes may be used, or a combination of air cooling times between a plurality of reduction passes may be used.

〔仕上圧延操業パラメータ〕
仕上圧延機６の仕上圧延操業パラメータとは、圧延荷重を予測するスタンドの圧延条件を特定するための任意のパラメータを指す。当然ながら、仕上圧延操業パラメータには予測対象とする圧延荷重を含まない。また、仕上圧延操業パラメータには、圧延荷重を予測しようとするスタンドの圧延条件を特定するためのパラメータだけでなく、他のスタンドの圧延条件を特定するためのパラメータを含めてもよい。例えば仕上圧延機の上流スタンドにおける圧延条件が変化すると、そのスタンドにおける圧延材ＳＢの加工発熱や摩擦発熱、圧延材ＳＢの形状等が変化し、下流スタンドの圧延状態にも影響するからである。 [Parameters of finishing rolling operation]
The finish rolling operation parameters of the finish rolling mill 6 refer to arbitrary parameters for specifying the rolling conditions of the stand for predicting the rolling load. Naturally, the parameters of the finish rolling operation do not include the rolling load to be predicted. The finish rolling operation parameters may include not only parameters for specifying the rolling conditions of the stand whose rolling load is to be predicted, but also parameters for specifying the rolling conditions of other stands. This is because, for example, if the rolling conditions in the upstream stand of the finishing mill change, the work heat and friction heat of the rolled material SB in that stand, the shape of the rolled material SB, etc. will change, and the rolling state of the downstream stand will also be affected.

具体的には、数式（２）に示す２次元圧延理論に基づく圧延荷重の計算式に含まれる任意のパラメータを用いることができる。圧延材ＳＢの板幅、各スタンドの入側板厚や出側板厚、入側張力や出側張力、ワークロール径等である。なお、出側板厚については、全てのスタンドにわたる出側板厚を一組のデータとする仕上圧延のパススケジュールを用いてもよい。また、圧延材ＳＢの変形抵抗や摩擦係数は、直接的には測定できないパラメータであるが、従来の圧延荷重を予測するための設定値（仮定値）を仕上圧延操業パラメータとして用いてもよい。 Specifically, any parameter included in the rolling load calculation formula based on the two-dimensional rolling theory shown in Equation (2) can be used. These include the strip width of the rolled material SB, the entry-side strip thickness and delivery-side strip thickness of each stand, the entry-side tension, the delivery-side tension, the work roll diameter, and the like. As for the delivery side strip thickness, a finish rolling pass schedule may be used in which the delivery side strip thickness across all stands is set as a set of data. Although the deformation resistance and friction coefficient of the rolled material SB are parameters that cannot be measured directly, set values (assumed values) for predicting the conventional rolling load may be used as finish rolling operation parameters.

さらに、仕上圧延機のスタンド間に圧延材ＳＢを積極的に冷却するためのストリップクーラント設備を有している場合には、ストリップクーラント設備の各スタンド間の冷却ノズルから噴射される冷却水量や噴射圧力等、冷却ノズルによる冷却効果に影響を与えるパラメータを用いてもよい。また、仕上圧延機入側の圧延材ＳＢの内部温度の分布を仮定し、そのような温度分布を有する圧延材ＳＢが仕上圧延機のスタンドを通過する毎の温度を差分法等の伝熱計算により予測するシステムを有する場合には、そのようにして計算される各スタンドにおける圧延材ＳＢの平均温度を仕上圧延操業パラメータとしてもよい。ある程度の近似により得られる温度情報に対して他の操業パラメータを併用することにより、圧延材ＳＢの温度を正確に予測できるからである。 Furthermore, when there is a strip coolant facility for actively cooling the rolled material SB between the stands of the finishing mill, the amount of cooling water injected from the cooling nozzles between the stands of the strip coolant facility and the injection Parameters that affect the cooling effect of the cooling nozzles, such as pressure, may be used. In addition, assuming the distribution of the internal temperature of the rolled material SB on the entry side of the finishing rolling mill, the temperature of the rolled material SB having such a temperature distribution each time it passes through the stand of the finishing rolling mill is calculated using a difference method or the like. , the average temperature of the rolled material SB in each stand thus calculated may be used as the finish rolling operation parameter. This is because the temperature of the rolled material SB can be accurately predicted by using other operational parameters together with the temperature information obtained by some degree of approximation.

さらに、各スタンドに組み入れられたワークロールについて、オフラインでの研磨後に圧延が行われた総圧延長さや総圧延重量を用いてもよい。ワークロールの使用履歴により、ワークロール表面の酸化物の形成状態や表面粗さの変化を通じて、圧延時の摩擦係数に影響を与えるからである。また、圧延速度として、任意のスタンドにおけるワークロールの周速又はスタンド間での圧延材ＳＢの速度を用いてもよい。但し、定常状態の圧延では体積一定則により各スタンドの板厚が決まると、各スタンドの圧延材ＳＢの速度も決まるため、仕上圧延のパススケジュールを操業パラメータとして用いる場合には、任意のスタンド（例えば最終スタンド）のワークロール周速や板速度と組み合わせることが好ましい。なお、圧延速度としては、圧延材ＳＢの先端部が各スタンドを通過して最終スタンドから出た状態の速度（スレッディング速度）を用いることが好ましい。圧延速度により変形抵抗が変化するため、圧延荷重を予測しようとする圧延材ＳＢの先端部の履歴を反映させることが好適である。 Furthermore, for the work rolls incorporated in each stand, the total rolling length and the total rolling weight that have been rolled after offline polishing may be used. This is because the history of use of the work roll affects the coefficient of friction during rolling through changes in the state of oxide formation and surface roughness on the surface of the work roll. As the rolling speed, the peripheral speed of work rolls in any stand or the speed of the rolled material SB between stands may be used. However, in steady-state rolling, when the plate thickness of each stand is determined by the law of constant volume, the speed of the rolled material SB in each stand is also determined. For example, it is preferable to combine it with the work roll peripheral speed or the plate speed of the final stand). As the rolling speed, it is preferable to use the speed (threading speed) at which the leading edge of the rolled material SB passes through each stand and emerges from the final stand. Since the deformation resistance changes depending on the rolling speed, it is preferable to reflect the history of the tip portion of the rolled material SB whose rolling load is to be predicted.

〔圧延荷重予測モデルの生成〕
図６は、圧延荷重予測モデル生成部の構成例を示すブロック図である。図６に示すように、圧延荷重予測モデル生成部１００は、情報処理装置によって構成され、加熱炉２の操業実績データ、仕上圧延前の圧延材ＳＢの表面温度の実績データ、仕上圧延機６の仕上圧延操業実績データ、及び仕上圧延機６での圧延材先端部の圧延荷重の実績値を収集し、機械学習による圧延荷重予測モデルを生成する。なお、仕上圧延機６での圧延材先端部の圧延荷重の実績値と共に、そのスラブＳＡの属性情報に関する実績データや粗圧延における粗圧延操業実績データを用いてもよい。これらのうち、スラブＳＡの属性情報に関する実績データ、粗圧延における粗圧延操業実績データ、仕上圧延機６の仕上圧延操業実績データは、プロセスコンピュータや制御用コンピュータ等の上位コンピュータ１１１において通常の熱延ラインの操業実績情報として採取される情報であり、圧延荷重予測モデル生成部１００に送られる。 [Generation of rolling load prediction model]
FIG. 6 is a block diagram showing a configuration example of a rolling force prediction model generation unit. As shown in FIG. 6 , the rolling load prediction model generation unit 100 is configured by an information processing device, and includes operation performance data of the heating furnace 2, performance data of the surface temperature of the rolled material SB before finish rolling, Finish rolling operation performance data and actual values of the rolling load at the leading edge of the rolled material in the finishing mill 6 are collected, and a rolling load prediction model is generated by machine learning. In addition to the actual value of the rolling load at the leading edge of the rolled material in the finishing mill 6, actual data regarding the attribute information of the slab SA and rough rolling operation actual data in the rough rolling may be used. Of these, performance data related to the attribute information of the slab SA, rough rolling operation performance data in rough rolling, and finish rolling operation performance data of the finishing mill 6 are stored in the host computer 111 such as a process computer and a control computer for normal hot rolling. This information is collected as line operation record information, and is sent to the rolling load prediction model generation unit 100 .

仕上圧延前の圧延材ＳＢの表面温度の実績データも、従来の仕上圧延機６の設定計算で用いられている情報であり、表面温度の実績データとして圧延荷重予測モデル生成部１００に送られる。加熱炉２の操業実績データは、加熱されるスラブＳＡの加熱炉帯における温度履歴が収集されている場合には、上記と同様に上位コンピュータ１１１から取得する。そのような機能がない場合には、加熱炉帯温度の時系列データ収集部１１２が、スラブＳＡ毎の加熱炉２における在炉時間と加熱炉帯の温度履歴に関する情報を別途採取する。そして、加熱炉帯温度解析部１０１が、図３に示すようなスラブＳＡの温度履歴情報を求める。さらに、加熱炉帯温度解析部１０１は、図３に例示する温度履歴情報とスラブＳＡの在炉時間を用いて表１，２に示すような所定個数で区分された雰囲気温度情報に変換する。 The actual surface temperature data of the rolled material SB before finish rolling is also information used in the setting calculation of the conventional finishing mill 6, and is sent to the rolling load prediction model generator 100 as the actual surface temperature data. The operation record data of the heating furnace 2 is obtained from the host computer 111 in the same manner as described above when the temperature history in the heating furnace zone of the slab SA to be heated is collected. If there is no such function, the time-series data collecting unit 112 of the heating furnace zone temperature separately collects information on the time in the heating furnace 2 for each slab SA and the temperature history of the heating furnace zone. Then, the heating furnace zone temperature analysis unit 101 obtains the temperature history information of the slab SA as shown in FIG. Furthermore, the heating furnace zone temperature analysis unit 101 converts the temperature history information and the time in the furnace of the slab SA illustrated in FIG.

仕上圧延機６の圧延荷重の実績データも上位コンピュータ１１１から取得するが、圧延材先端部の特定の位置における圧延荷重を実績データとして収集する機能がない場合、図６に示すように、仕上圧延機の圧延荷重データ収集部１１３によって収集された圧延荷重のデータから、予め設定された圧延材ＳＢの位置での圧延荷重の実績データを抽出する圧延荷重データ解析部１０２を設けてもよい。圧延荷重予測モデル生成部１００は、以上のようにして収集した入力データと出力データのデータセットを複数採取してデータベース１０３に保存する。なお、データベース１０３には、製造対象とする鋼種に関する情報を含めることが好ましい。また、データベース１０３には、少なくとも１００個以上、好ましくは５００個以上、より好ましくは１０００個以上のデータが蓄積されていることが好ましい。 The actual data of the rolling load of the finishing rolling mill 6 is also obtained from the host computer 111, but if there is no function of collecting the rolling load at a specific position of the leading edge of the rolled material as actual data, as shown in FIG. A rolling load data analysis unit 102 may be provided for extracting actual rolling load data at a predetermined position of the rolled material SB from the rolling load data collected by the rolling load data collection unit 113 of the rolling mill. The rolling load prediction model generation unit 100 collects a plurality of data sets of the input data and the output data collected as described above and stores them in the database 103 . It is preferable that the database 103 include information on steel types to be manufactured. In addition, it is preferable that at least 100 or more, preferably 500 or more, and more preferably 1000 or more data are stored in the database 103 .

機械学習部１０４は、このようにして作成されたデータベース１０３を用いて、少なくとも加熱炉２の操業実績データから選択した１又は２以上の操業実績データ、仕上圧延前の圧延材ＳＢの表面温度の実績データ、及び仕上圧延機６の仕上圧延操業実績データから選択した１又は２以上の操業実績データを入力実績データとし、その入力実績データを用いた仕上圧延機６での圧延材先端部の圧延荷重の実績値を出力実績データとした機械学習により圧延荷重予測モデルを生成する。なお、入力実績データとして、スラブＳＡの属性情報から選択した１又は２以上の実績データや、粗圧延における粗圧延操業実績データから選択した１又は２以上の操業実績データを含めてもよい。機械学習の方法としては、例えばニューラルネットワーク等の公知の機械学習手法を用いればよい。他の手法としては、決定木学習、ランダムフォレスト、サポートベクター回帰、ガウス過程、ｋ近傍法等を例示することができる。また、圧延荷重予測モデルは、最新の学習データを用いて適宜更新すればよい。 The machine learning unit 104 uses the database 103 created in this way to obtain at least one or more operation performance data selected from the operation performance data of the heating furnace 2 and the surface temperature of the rolled material SB before finish rolling. One or more operation performance data selected from the performance data and the finish rolling operation performance data of the finishing mill 6 are used as input performance data, and the finishing rolling mill 6 uses the input performance data to roll the front end of the rolled material. A rolling load prediction model is generated by machine learning using actual load values as output actual data. The input performance data may include one or more performance data selected from the attribute information of the slab SA and one or more operation performance data selected from the rough rolling operation performance data. As a machine learning method, for example, a known machine learning method such as a neural network may be used. Other methods include decision tree learning, random forest, support vector regression, Gaussian process, k-nearest neighbor method, and the like. Also, the rolling load prediction model may be updated as appropriate using the latest learning data.

〔圧延荷重予測方法〕
図７は、圧延荷重予測部の構成例を示すブロック図である。図７に示すように、圧延荷重予測部２００は、情報処理装置によって構成され、熱延ライン１の操業過程において圧延荷重予測モデルを用いて仕上圧延機６における圧延材先端部の圧延荷重を予測する。圧延荷重を予測するタイミングとしては、予測対象とするスラブＳＡが加熱炉２から抽出され、粗圧延工程を経た後に、仕上圧延前の圧延材ＳＢの表面温度の実績データが収集された後であって、仕上圧延開始前とする。このとき、仕上圧延機６による仕上圧延が実施される５～１０秒よりも前までに実施することが好ましい。圧延荷重が過大になると予測される場合に、オペレータが設定変更により仕上圧延におけるパススケジュールを設定変更できるからである。 [Method for predicting rolling load]
FIG. 7 is a block diagram showing a configuration example of a rolling load prediction unit. As shown in FIG. 7, the rolling load prediction unit 200 is configured by an information processing device, and predicts the rolling load at the tip of the rolled material in the finishing mill 6 using a rolling load prediction model in the operation process of the hot rolling line 1. do. The timing for predicting the rolling load is after the slab SA to be predicted is extracted from the heating furnace 2, subjected to the rough rolling process, and after the actual data of the surface temperature of the rolled material SB before finish rolling is collected. before the start of finish rolling. At this time, it is preferable to perform the finishing 5 to 10 seconds before the finishing rolling by the finishing mill 6 is performed. This is because the operator can change the setting of the pass schedule in the finish rolling by changing the setting when it is predicted that the rolling load will become excessive.

具体的には、圧延荷重予測部２００には、上位コンピュータ１１１からの情報として、仕上圧延前の圧延材ＳＢの表面温度の実績データ及び仕上圧延機６の仕上圧延操業条件の設定値（初期条件）が送られる。また、圧延荷重の予測対象であるスラブＳＡが加熱炉２から抽出された後、加熱炉２における操業パラメータの実績値が上位コンピュータ１１１からの情報として圧延荷重予測部２００に送られる。なお、加熱炉帯温度の時系列実績データ収集部１１２から加熱炉帯における温度履歴の時系列実績データが送られ、加熱炉帯温度解析部２０１により加熱炉２における操業実績データが生成されるようにしてもよい。さらに、圧延荷重予測モデルの入力データとして、必要に応じて、スラブＳＡの属性情報に関する実績データや粗圧延における粗圧延操業実績データが圧延荷重予測部２００に送られる。 Specifically, the rolling load prediction unit 200 receives, as information from the host computer 111, actual data of the surface temperature of the rolled material SB before finish rolling and set values (initial conditions) of the finish rolling operation conditions of the finish rolling mill 6. ) is sent. Further, after the slab SA whose rolling load is to be predicted is extracted from the heating furnace 2 , the actual values of the operating parameters in the heating furnace 2 are sent to the rolling load prediction section 200 as information from the host computer 111 . The time-series performance data of the temperature history in the heating furnace zone is sent from the time-series performance data collection unit 112 of the heating furnace zone temperature, and the operation performance data in the heating furnace 2 is generated by the heating furnace zone temperature analysis unit 201. can be Further, as input data for the rolling load prediction model, performance data relating to attribute information of the slab SA and rough rolling operation performance data in rough rolling are sent to the rolling load prediction unit 200 as needed.

以上のようなデータが圧延荷重予測部２００に送られると、上記のようにして生成された圧延荷重予測モデルの入力データとなって、仕上圧延機６における圧延材先端部の圧延荷重の予測値が算出される。そのようにして算出された圧延荷重の予測値が仕上圧延機６の全スタンドに対して行われる場合には、全スタンドにおける圧延荷重の予測値が、上位コンピュータ１１１の設定計算部１１１ａに送られる。設定計算部１１１ａは、仕上圧延機６に圧延材ＳＢが噛込まれる際のロール間隙等の各種設定を行い、仕上圧延機６の圧下系統やロール周速の制御部に対する制御指令値が仕上圧延機の操業パラメータ制御部１１４に送られる。その後、圧延材ＳＢは仕上圧延機６に装入され、第１スタンドから順次通板が行われる。なお、圧延荷重の予測が仕上圧延機６の一部のスタンドに対して適用される場合には、その他のスタンドの圧延荷重は従来技術として数式（２）に示すような物理モデルを基礎として求められ（通常であれば全スタンドに亘って計算自身は行われる）、設定計算部１１１ａにおいて適宜選択された上で各スタンドの圧延荷重の予測値として用いられる。 When the above data is sent to the rolling load prediction unit 200, it becomes the input data for the rolling load prediction model generated as described above, and is the predicted value of the rolling load at the tip of the rolled material in the finishing rolling mill 6. is calculated. When the predicted values of the rolling load calculated in this manner are applied to all the stands of the finishing mill 6, the predicted values of the rolling load of all the stands are sent to the setting calculation section 111a of the host computer 111. . The setting calculation unit 111a performs various settings such as the gap between rolls when the rolled material SB is bitten into the finishing mill 6, and the control command value for the control unit of the reduction system and the roll peripheral speed of the finishing mill 6 is set according to the finishing rolling. It is sent to the operating parameter control section 114 of the machine. After that, the rolled material SB is charged into the finishing rolling mill 6 and is sequentially threaded from the first stand. When the prediction of the rolling load is applied to some stands of the finishing mill 6, the rolling load of the other stands is determined based on a physical model as shown in the formula (2) as a conventional technique. (normally, the calculation itself is performed over all the stands), is appropriately selected in the setting calculator 111a, and is used as the predicted value of the rolling load of each stand.

なお、圧延荷重の予測値が予め設定された圧延荷重の上限値を超える場合には、製品板厚として求められる最終スタンドの目標板厚を除くスタンドの出側板厚（パススケジュール）を再設定してもよい。その場合、再設定されたパススケジュールを改めて圧延荷重予測部２００の入力データとして圧延荷重の予測値を算出し、圧延荷重の予測値が圧延荷重の上限値以下になるかどうかを確認した上で仕上圧延機６の操業パラメータの設定値を決定してもよい。これにより、過大な圧延荷重がスタンドに負荷されることがなくなるので設備保護が可能となる。 If the predicted value of the rolling load exceeds the preset upper limit of the rolling load, the stand delivery side strip thickness (pass schedule) excluding the target strip thickness of the final stand calculated as the product strip thickness is reset. may In that case, the reset pass schedule is used again as input data for the rolling load prediction unit 200 to calculate the predicted value of the rolling load. Setting values for the operating parameters of the finishing mill 6 may be determined. As a result, an excessive rolling load is not applied to the stand, so equipment can be protected.

本実施例では、公知の機械学習手法ＬｉｇｈｔＧＢＭを用いた。学習データとして１５０００組の操業実績データを用いた。入力データとして、仕上圧延のパススケジュール、仕上圧延機出側における圧延材の板厚・板幅・長さ、加熱炉装入温度、第一加熱帯滞在時間（均熱帯の２つ上流側）、第二加熱帯滞在時間（均熱帯の１つ上流側）、均熱帯滞在時間、粗圧延時のパス間空冷時間の累計値、スラブの成分組成（Ｃ，Ｓｉ，Ｍｎ，Ｐ，Ｓ，Ｃｕ，Ｎｉ，Ｃｒ，Ｍｏ，Ｖ，Ｎｂ，Ａｌ，Ｔｉ，Ｂ）の重量％を使用した。また、仕上圧延機のスタンド毎のロール径、計算圧延温度、ワークロール使用トン数、通板速度を使用した。一方、出力データとして、仕上圧延機の全７スタンドについて、圧延材先端部の圧延荷重の実績値を用いた。従来例として、圧延理論より導かれる以下に示す圧延荷重の計算式を用いた。すなわち、圧延荷重Ｐは、圧延材の変形抵抗ｋ＿ｍと、ロール表面と圧延材表面の接触線上の摩擦によって生ずる圧下力増分Ｑ＿ｐと、圧延材と圧延ロールとの接触弧長ｌと、圧延材の板幅ｂから成り、計算式Ｐ＝ｋ＿ｍ・Ｑ＿ｐ・ｌ・ｂにより計算した。 In this example, a known machine learning method, LightGBM, was used. 15,000 sets of operation performance data were used as learning data. As input data, pass schedule of finish rolling, strip thickness, strip width and length at the delivery side of the finishing mill, heating furnace charging temperature, residence time in the first heating zone (two upstream of the soaking zone), Second heating zone residence time (one upstream of the soaking zone), soaking zone residence time, cumulative value of air cooling time between passes during rough rolling, slab composition (C, Si, Mn, P, S, Cu, Ni, Cr, Mo, V, Nb, Al, Ti, B) weight percentages were used. Also, the roll diameter, calculated rolling temperature, tonnage of work rolls used, and strip threading speed for each stand of the finishing mill were used. On the other hand, as output data, the actual values of the rolling load at the tip of the rolled material were used for all seven stands of the finishing mill. As a conventional example, the following rolling load calculation formula derived from rolling theory was used. That is, the rolling load P is composed of the deformation resistance k_m of the rolled material, the rolling force increment Q_p caused by the friction on the contact line between the roll surface and the rolled material surface, the contact arc length l between the rolled material and the rolling rolls, and the It consisted of the plate width b, and was calculated by the calculation formula P=k_m·Q_p·l·b.

図８に従来例による圧延材先端部の圧延荷重予測誤差のヒストグラム、図９に本実施例による圧延材の圧延荷重予測誤差のヒストグラムを示す。図８及び図９に示すヒストグラムでは、横軸に圧延荷重の実績値に対して予測値がどの程度誤差を有しているかを百分率で示し、縦軸にその頻度を百分率で示している。図８及び図９に示すように、実施例では、従来例と比較して、仕上圧延機のＦ１からＦ７の全スタンドで予測誤差の平均値及び標準偏差共に大幅に改善していることが確認された。また、圧延荷重の予測精度向上により通板トラブルの裏作業率が３．７％から１．４％に減少した。 FIG. 8 shows a histogram of the rolling load prediction error at the tip of the rolled material according to the conventional example, and FIG. 9 shows a histogram of the rolling load prediction error of the rolled material according to the present embodiment. In the histograms shown in FIGS. 8 and 9, the horizontal axis indicates the degree of error in the predicted value with respect to the actual value of the rolling load in percentage, and the vertical axis indicates the frequency in percentage. As shown in FIGS. 8 and 9, in the example, compared with the conventional example, it was confirmed that both the average value and the standard deviation of the prediction error were greatly improved in all stands from F1 to F7 of the finishing mill. was done. In addition, due to the improvement in prediction accuracy of the rolling load, the back work rate of strip threading trouble was reduced from 3.7% to 1.4%.

以上、本発明者らによってなされた発明を適用した実施形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例、及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。 Although the embodiments to which the invention made by the present inventors is applied have been described above, the present invention is not limited by the descriptions and drawings forming a part of the disclosure of the present invention according to the present embodiments. That is, other embodiments, examples, operation techniques, etc. made by those skilled in the art based on this embodiment are all included in the scope of the present invention.

１ 熱延ライン
２ 加熱炉
３ デスケーリング装置
４ 幅圧下装置
５ 粗圧延機
５ａ 可逆式圧延機
５ｂ 非可逆式圧延機
６ 仕上圧延機
７ 水冷装置
８ コイラー
１１ 粗出側温度計
１２ 仕上入側温度計
２１ 温度計
２２ ウォーキングビーム
６１ａ，６１ｂ ワークロール
６２ａ，６２ｂ バックアップロール
６３ａ，６３ｂ ワークロールチョック
６４ ハウジング
６５ａ，６５ｂ バックアップロールチョック
６６ 圧下シリンダ
６７ 開度調整機構
６８ 荷重計
１００ 圧延荷重予測モデル生成部
１０１，２０１ 加熱炉帯温度解析部
１０２ 圧延荷重データ解析部
１０３ データベース
１０４ 機械学習部
１１１ 上位コンピュータ
１１１ａ 設定計算部
１１２ 加熱炉帯温度の時系列データ収集部
１１３ 仕上圧延機の荷重データ収集部
１１４ 操業パラメータ制御部
２００ 圧延荷重予測部
ＳＡ スラブ
ＳＢ 圧延材 1 Hot Rolling Line 2 Heating Furnace 3 Descaling Device 4 Width Reduction Device 5 Rough Rolling Mill 5a Reversible Rolling Mill 5b Non-reversible Rolling Mill 6 Finishing Rolling Mill 7 Water Cooling Device 8 Coiler 11 Roughing Side Thermometer 12 Finishing Inlet Temperature total 21 thermometer 22 walking beam 61a, 61b work roll 62a, 62b backup roll 63a, 63b work roll chock 64 housing 65a, 65b backup roll chock 66 screw down cylinder 67 opening adjustment mechanism 68 load gauge 100 rolling load prediction model generator 101, 201 Heating furnace zone temperature analysis unit 102 Rolling load data analysis unit 103 Database 104 Machine learning unit 111 Host computer 111a Setting calculation unit 112 Heating furnace zone temperature time series data collection unit 113 Finishing mill load data collection unit 114 Operation parameter control unit 200 Rolling load prediction unit SA Slab SB Rolled material

Claims (7)

スラブを加熱する加熱炉と、加熱後のスラブを粗圧延する粗圧延機と、粗圧延後の圧延材を仕上圧延する仕上圧延機と、を含む熱延ラインにおける前記仕上圧延機での圧延材先端部の圧延荷重を予測する圧延荷重予測方法であって、
入力データとして、前記加熱炉の操業パラメータから選択した１又は２以上のパラメータ、前記仕上圧延前の圧延材の表面温度データ、及び前記仕上圧延機の仕上圧延操業パラメータから選択した１又は２以上のパラメータを含み、前記仕上圧延機での圧延材先端部の圧延荷重を出力データとした、機械学習により学習された圧延荷重予測モデルを用いて、前記仕上圧延機での圧延材先端部の圧延荷重を予測するステップを含み、
前記圧延荷重予測モデルは、入力データとして、さらに、前記粗圧延機の粗圧延操業パラメータから選択した１又は２以上のパラメータを含むことを特徴とする圧延荷重予測方法。 Rolled material in the finishing rolling mill in a hot rolling line including a heating furnace for heating the slab, a rough rolling mill for rough rolling the heated slab, and a finishing rolling mill for finish rolling the rolled material after rough rolling A rolling load prediction method for predicting the rolling load at the tip,
As input data, 1 or 2 or more parameters selected from the operation parameters of the heating furnace, surface temperature data of the rolled material before the finish rolling, and 1 or 2 or more parameters selected from the finish rolling operation parameters of the finish rolling mill Using a rolling load prediction model learned by machine learning, including parameters and using the rolling load at the tip of the rolled material at the finishing mill as output data, the rolling load at the tip of the rolled material at the finishing mill and predicting
The rolling force prediction method, wherein the rolling force prediction model further includes, as input data, one or more parameters selected from rough rolling operation parameters of the roughing mill. 前記圧延荷重予測モデルは、入力データとして、さらに、前記スラブの属性情報から選択した１又は２以上のパラメータを含むことを特徴とする請求項１に記載の圧延荷重予測方法。 2. The rolling force prediction method according to claim 1, wherein said rolling force prediction model further includes, as input data, one or more parameters selected from said slab attribute information. 前記加熱炉の操業パラメータとして、前記加熱炉へ装入される前の前記スラブの表面温度と、前記加熱炉に装入されてから抽出されるまでの前記スラブが位置する炉帯の雰囲気温度の履歴情報と、を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の圧延荷重予測方法。 The operating parameters of the heating furnace are the surface temperature of the slab before being charged into the heating furnace and the ambient temperature of the furnace zone where the slab is located after being charged into the heating furnace and being extracted. 3. The rolling force prediction method according to claim 1, further comprising history information. 請求項１～３のうち、いずれか１項に記載の圧延荷重予測方法を用いて、仕上圧延開始前に、前記加熱炉の操業パラメータの実績値及び前記仕上圧延前の圧延材の表面温度データの実績データと、前記仕上圧延機の仕上圧延操業パラメータの設定値と、を圧延荷重予測モデルに入力することにより、前記仕上圧延機での圧延材先端部の圧延荷重を予測し、予測した圧延荷重に基づいて仕上圧延機のロールギャップを設定して圧延材の仕上圧延を行うステップを含むことを特徴とする圧延方法。 Using the rolling load prediction method according to any one of claims 1 to 3 , before the start of finish rolling, the actual values of the operation parameters of the heating furnace and the surface temperature data of the rolled material before the finish rolling and the setting values of the finish rolling operation parameters of the finishing mill are input into the rolling load prediction model to predict the rolling load at the tip of the rolled material in the finishing mill, and the predicted rolling A rolling method, comprising the step of setting a roll gap of a finishing mill based on a load and performing finish rolling of a rolled material. 請求項４に記載の圧延方法を用いて熱延鋼板を製造するステップを含むことを特徴とする熱延鋼板の製造方法。 A method for producing a hot-rolled steel sheet, comprising the step of producing a hot-rolled steel sheet using the rolling method according to claim 4 . スラブを加熱する加熱炉と、加熱後のスラブを粗圧延する粗圧延機と、粗圧延後の圧延材を仕上圧延する仕上圧延機と、を含む熱延ラインにおける前記仕上圧延機での圧延材先端部の圧延荷重を予測する圧延荷重予測モデルの生成方法であって、
少なくとも前記加熱炉の操業実績データから選択した１又は２以上の実績データと、前記仕上圧延前の圧延材の表面温度データの実績データ、及び前記仕上圧延機の仕上圧延操業実績データから選択した１又は２以上の実績データを入力実績データとし、該入力実績データを用いた仕上圧延機での圧延材先端部の圧延荷重の実績データを出力実績データとした、複数の学習用データを取得し、取得した複数の学習用データを用いた機械学習によって圧延荷重予測モデルを生成するステップを含み、
前記入力実績データは、さらに、前記粗圧延機の粗圧延操業実績データから選択した１又は２以上の実績データを含むことを特徴とする圧延荷重予測モデルの生成方法。 Rolled material in the finishing rolling mill in a hot rolling line including a heating furnace for heating the slab, a rough rolling mill for rough rolling the heated slab, and a finishing rolling mill for finish rolling the rolled material after rough rolling A method for generating a rolling load prediction model for predicting the rolling load at the tip,
One selected from at least one or more performance data selected from the operation performance data of the heating furnace, the performance data of the surface temperature data of the rolled material before the finish rolling, and the finish rolling operation performance data of the finishing mill Or obtain a plurality of data for learning, in which two or more performance data are used as input performance data, and performance data of the rolling load at the tip of the rolled material in the finishing mill using the input performance data is used as output performance data, Including a step of generating a rolling load prediction model by machine learning using a plurality of acquired learning data,
The method of generating a rolling force prediction model, wherein the input performance data further includes one or more performance data selected from the rough rolling operation performance data of the roughing mill. 前記機械学習として、ニューラルネットワーク、決定木学習、ランダムフォレスト、及びサポートベクター回帰の中から選択した機械学習を用いることを特徴とする請求項６に記載した圧延荷重予測モデルの生成方法。 7. The method of generating a rolling load prediction model according to claim 6 , wherein machine learning selected from neural network, decision tree learning, random forest, and support vector regression is used as the machine learning.
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