JPH0587800A

JPH0587800A - 鋼板の材質予測方法

Info

Publication number: JPH0587800A
Application number: JP3146534A
Authority: JP
Inventors: Yoshiyuki Watabe; 義之渡部; Shinichi Shimomura; 慎一下村; Atsuhiko Yoshie; 淳彦吉江; Masaaki Fujioka; 政昭藤岡; Kiyoshi Nishioka; 潔西岡
Original assignee: Nippon Steel Corp
Current assignee: Nippon Steel Corp
Priority date: 1991-05-23
Filing date: 1991-05-23
Publication date: 1993-04-06

Abstract

(57)【要約】【目的】最終的な組織及び析出物状態を算出すること
によって、与えられた条件に従って、材質予測を自動的
に行えるようにする。【構成】連続鋳造または鋼塊法によって作られた鋼片
に圧延及び冷却を施して製造される鋼板に対し、鋼片の
サイズ、成分情報及び圧延条件に基づいて圧延後のオー
ステナイト粒径及び平均転位密度を算出し（モデル２
７）、この算出結果及び冷却条件に基づいて変態組織の
構成各相の分率、平均生成温度及び結晶粒径を算出し
（モデル４３）、さらにその後の熱処理条件に基づいて
最終組織を構成する各相の分率、粒径、炭化物・析出物
サイズを算出し（モデル４９）、これらによって鋼板の
材質を推定する（モデル５０）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、製品に対する物理的評
価を行うことなく、厚鋼板などの組織や材質を製造段階
で予測できるようにした鋼板の材質予測方法に関するも
のである。

【０００２】

【従来の技術】例えば、厚鋼板などのユーザーにおいて
は、製品の納入とともにその材質検査結果を添付するこ
とを要求してくる場合がある。この要求に対し、従来、
メーカー側は製品の一部を切り出し、これに対し物理的
な特性測定（引張強度、靭性など）を行っている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上述したよう
な人為的な特性測定は、多大な時間を要し、製品の出荷
・納品などに影響を与えている。

【０００４】また、現状では、完成品になった後でしか
その材質を知ることができないが、将来的には、製造前
に材質を予測し、要求される材質を精度良く確実に得ら
れる製造条件を設定するような技術の開発が望まれてい
る。

【０００５】そこで、本発明の目的は、与えられた条件
にしたがって、材質予測を自動的に行えるようにした鋼
板の材質予測方法を提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は鋼片サイズと鋼成分および圧延条件に基づ
いて圧延後のオーステナイト粒径および転位密度を算出
し、この算出結果および冷却条件に基づいて変態組織状
態を算出し、さらに熱処理（焼戻し）条件に基づいて最
終的な組織および析出物状態を算出し、これらによって
鋼板の材質を推定するようにしている。

【０００７】また、加熱炉を通す場合、その加熱による
影響を考慮するため、加熱条件を入力条件に加えること
が望ましい。

【０００８】

【作用】上記した手段によれば、材質（引張強度、靭性
など）の判定の鍵となる組織構成相の占有率・平均生成
温度およびフェライト粒径などを、この各々の算出のた
めに必要となる入力条件から各工程に対応した前計算を
順次実行しながら求めることができる。これにより、製
造段階で材質予測を行うことができ、また要求される材
質仕様を確実に実現可能な製造条件が設定可能であり、
従来のように完成品に対する検査測定が不要になる。

【０００９】

【実施例】図１は本発明による鋼板の材質予測方法を示
す演算フローチャートである。また、図２は本発明が適
用される鋼板製造ラインの例を示す設備構成図である。
なお、以下においては厚鋼板の製造を例に説明する。

【００１０】図２に示すように、圧延設備は圧延の前に
スラブ（例えば、長さ１〜５ｍ、幅１〜２．５ｍ、厚み
２５０ｍｍ前後）を加熱する加熱炉２、大まかな圧延を
行う粗圧延機３、粗圧延された鋼板を要求板厚に圧延す
る仕上圧延機４、この仕上圧延機４によって圧延された
鋼板に生じた反りを調整するホットレベラー（ＨＬ）
５、このホットレベラー５を出た厚鋼板１を冷却する冷
却装置６、冷却された厚鋼板を熱処理する熱処理装置１
２の各々を備えて構成されている。

【００１１】なお、加熱炉２、粗圧延機３、仕上圧延機
４、ホットレベラー５、冷却装置６および熱処理装置１
２の各々には、その駆動を制御し、また稼動中の情報を
得るためにプロセスコンピュータ（以下、プロコンとい
う）が接続されている（加熱プロコン７、圧延プロコン
８、冷却プロコン９および熱処理プロコン１３）。これ
らプロコンは、中央制御室１０に設置された上位コンピ
ュータ（不図示）に接続され、この上位コンピュータは
生産計画にしたがって加熱プロコン７、圧延プロコン
８、冷却プロコン９および熱処理プロコン１３を管理す
る。また製品となった厚鋼板１に対し、材質試験を行う
ための機械試験システム１１が設けられ、その試験結果
は中央制御室１０に送られる。

【００１２】次に、図１に示す鋼板の材質予測法につい
て説明する。図１の処理を実行するには、これを実現す
るソフトウェアを作成し、これをコンピュータにロード
すればよい。

【００１３】本発明による鋼板の材質予測方法は、大別
して初期状態モデル、熱間加工モデル、析出モデル、変
態モデル、熱処理モデルおよび組織−材質モデルから成
る。

【００１４】初期状態モデル２０は、成分条件１９、加
熱条件２１または加熱モデル２２に基づくスラブ温度・
時間情報２３とにより昇熱カーブに沿って加熱オーステ
ナイト粒径２６の計算を、板厚表面から中心に向かう複
数の点について計算する。これにより、表面だけでなく
内部の情報も知ることが可能になる。

【００１５】なお、加熱モデル２２は、入力条件２４に
基づいて算出される。また、成分条件１９は、重量％
（ｗｔ％）で示され、炭素（Ｃ）、シリコン（Ｓｉ）、
マンガン（Ｍｎ）、りん（Ｐ）、硫黄（Ｓ）、銅（Ｃ
ｕ）、ニッケル（Ｎｉ）、クロム（Ｃｒ）、モリブデン
（Ｍｏ）、ニオブ（Ｎｂ）、バナジウム（Ｖ）、チタン
（Ｔｉ）、ボロン（Ｂ）、アルミニウム（Ａｌ）および
窒素（Ｎ）などである。熱間加工モデル２７は、再結晶
の潜伏期を定式化することにより回復と再結晶を明確に
し、圧延中と圧延後のオーステナイト粒径（単位体積当
りの粒界面積）や残留転位密度などのオーステナイト状
態を安定的に計算するために設けられている。

【００１６】この熱間加工モデル２７は、オーステナイ
ト粒径２６、圧延温度モデル２８に基づく温度・パス間
時間情報２９および歪モデル３０に基づく相当歪・相当
歪速度情報３１とにより、演算結果３３（圧延オーステ
ナイト粒径、転位密度、歪）を演算する。なお、圧延温
度モデル２８および歪モデル３０は、圧延条件３２（入
側板厚、出側板厚、加熱温度、バス間時間、ロール径、
ロール回転数など）に基づいて算出される。

【００１７】析出モデル３５は、核生成と成長を分離
し、さらに個々の析出粒子の成長を考慮することで圧延
中および圧延後のオーステナイト中における析出物状態
を算出するために設けられている。この析出モデル３５
により析出物状態を求めるに際しては、圧延温度モデル
２８による温度情報３４、成分情報３６および熱間加工
モデルの演算結果３３に基づいて析出元素（例えば、Ｎ
ｂ、Ｖ）の固溶量、析出量、析出物平均粒径を演算し、
析出物状態３７として出力する。

【００１８】変態モデル３８は、核生成と成長を分離
し、各々を析出物状態（析出量、析出物平均粒径）、転
位密度の関数として定式化することで、粒界フェライト
と粒内フェライトの分率および粒径、パーライト、ベイ
ナイトの分率など変態後組織状態を推定するために設け
られている。

【００１９】この変態モデル３８は、冷却温度モデル３
９に基づく温度情報４０によって、演算結果４３（フェ
ライト粒径、組織分率、平均生成温度）を出力する。な
お、冷却温度モデル３９は、冷却条件４２（空冷・水冷
区分、水量密度、冷却装置内通板速度、成分）および変
態モデル３８による変態量４１の各々に基づいて演算さ
れる。

【００２０】熱処理モデル４４は、熱処理条件４５（板
厚、昇熱速度、保定温度、保定時間）または熱処理温度
モデル４７に基づく鋼板の温度・時間情報４６と変態モ
デルの演算結果４３および析出モデルの演算結果３７に
より熱履歴に沿った残留オーステナイトの分解による組
織情報（分率など）および炭化物・析出物の状態４９の
計算を板厚の複数点についておこなう。なお、熱処理温
度モデル４７は、入力条件４８（炉雰囲気温度・時間お
よび板厚）に基づいて算出される。

【００２１】組織−材質モデル５０は、固溶強化、析出
硬化、フェライト粒径の影響を分離して定式化すること
で材質を算出するために設けられ、析出物状態３７、演
算結果４３および成分情報３６の各々に基づいて材質を
出力する。

【００２２】次に、各モデルの演算の詳細について図３
〜図８を参照して説明する。

【００２３】図３は初期状態モデル２０の処理の詳細を
示すフローチャートである。

【００２４】成分２５をインプットし、次にスラブ温度
・時間情報２３または加熱条件２１よりスラブ加熱履歴
をインプットし、計算に必要な定数および初期値を設定
する（ステップ２０１）。次いで、状態図の計算を行う
（ステップ２０２）。

【００２５】次に、加熱時間が設定値をオーバーしたか
否か判定（ステップ２０３）し、否であれば析出物の固
溶量および析出物粒径の計算を行う（ステップ２０
４）。

【００２６】この後、設定時間内であればオーステナイ
ト粒成長を計算する。ただし、周知のように鋼材は温度
が高くなるにともなって結晶構造の変化によってフェラ
イトあるいはセメンタイトからオーステナイトへ変態す
る。

【００２７】そこで、このオーステナイト粒の成長状態
をステップ２０２で計算された各状態ごとに異なった手
法により計算する。すなわち、温度に応じてオーステナ
イト単相域のほかオーステナイト＋フェライト域、オー
ステナイト＋フェライト＋セメンタイト域の各々につい
てもオーステナイト粒成長の計算を行う（ステップ２０
５）。

【００２８】図４は熱間加工モデル２７の処理の詳細を
示すフローチャートである。

【００２９】この処理は、加熱オーステナイト粒径２
６、温度・パス間時間情報２９および相当歪・相当歪速
度情報３１を入力条件として行われる。鋼板を複数回パ
スさせて圧延を行った場合、各パス間において、圧延→
回復→再結晶を経る過程で転位密度が図５のように変化
する。このため各パス毎に再結晶、回復を計算する必要
がある。各パス毎および圧延終了後のオーステナイト粒
径、平均転位密度などの計算は以下のように行う。

【００３０】まず、鋼板の内部の状態を知るために、表
面から中心部に向かって一定距離ごとにｍ個の位置を定
める（ステップ２７１）。そして、この各々について前
記入力条件に基づき、圧延後のオーステナイトの単位体
積当りの粒界面積を計算する（ステップ２７２）。

【００３１】圧延の圧下量が大きいと、瞬時的に再結晶
すなわち動的再結晶を生じる。そこで、動的再結晶が生
じているか否かを判定し、生じている場合には転位密度
および再結晶粒径を計算する（ステップ２７３）。動的
再結晶がが完了しない場合には、この後再結晶が生じる
までの時間を計算し、さらに回復の時間および静的再結
晶を計算（再結晶率、再結晶粒径）する（ステップ２７
４）。

【００３２】また、再結晶が終了している場合には（再
結晶率＝４）粒成長を計算し（ステップ２７５）、さら
に結晶粒の平均粒径および平均転位密度を算出（ステッ
プ２７６）する。これを最終パスまで繰り返すことによ
り最終パス情報（板厚ｍ点のオースナイト粒界面積およ
びその転位密度）を得る（ステップ２７７）。

【００３３】図６は変態モデル３８の処理を詳細に示す
フローチャートである。

【００３４】鋼の変態挙動は変態前のオーステナイト状
態（オーステナイト粒径あるいは単位体積当りの粒界面
積、残留転位密度、析出物の固溶・析出状態）、冷却速
度の影響を受ける。本モデルはこれら３３、３７、４０
から入力し、変態の進行および粒界フェライト、粒内フ
ェライト、パーライト、ベイナイト、マルテンサイトの
各組織分率、さらにフェライトのうち形状が粒状のもの
については、その粒径および分率を計算するものであ
る。この計算方法は以下の通りである。まず、当該成分
における状態図を計算し（ステップ３８２）、各組織が
熱力学的に生成可能な条件（温度領域）を求める。次
に、生成可能と判断された組織について任意の微小時間
内の変態量の増分（ステップ３８３）およびフェライト
についてはこの間の生成粒数の増分（ステップ３８２）
を求める。

【００３５】また、フェライトが生成する場合には形状
が針状か粒状かの判断を行い、粒状である場合にはステ
ップ３８２で求めた生成粒数を粒状フェライト粒数の増
分、ステップ３８３で求めた変態量の増分を粒状フェラ
イト量の増分とし、針状である場合には変態量の増分の
みを求める（ステップ３８４）。次に、変態に伴う発熱
などを冷却温度モデルにフィードバックするためにステ
ップ３８３で得られた変態量に応じた温度変化を計算す
る（ステップ３８５）。以上の計算を各板厚位置につい
て冷却終了まで繰り返し、変態量および粒状フェライト
粒数の増分を加算することにより、最終的な組織の各組
織分率、粒状フェライトの分率およびその粒径を求める
ことができる。さらに、板厚方向のｍ点について計算が
終了した後（ステップ３８６）に粒状フェライトの粒径
を粒数と分率から求める（ステップ３８７）。また、ス
テップ３８３、３８５の結果を基にフェライト、パーラ
イト、ベイナイトの各々が生成した平均温度（平均生成
温度）を計算する（ステップ３８８）。以上の計算でフ
ェライトを粒状、針状に分離しておく理由は、粒状や針
状の形状が材質に関与することに着目したものであっ
て、材質の予測を高精度に行うことを可能とするためで
ある。また、平均生成温度は生成した温度によって材質
が異なることから必要になるもので、後記する組織−材
質モデル５０の硬度算出で用いられるものである。

【００３６】図７は熱処理モデル４４の処理の詳細を示
すフローチャートである。

【００３７】ここでの熱処理は焼戻しを意味し、冷却の
ままの変態組織・析出状態、熱処理条件の影響を受け
る。まず本モデルは変態モデル３８の演算結果４３、析
出モデル３５の演算結果３７および熱処理の温度・時間
情報４６に基づき、過飽和に固溶した炭素の析出および
残留オーステナイトの分解量を計算する（ステップ４４
１）。次いで析出炭化物のセメンタイト化および析出物
の成長を計算し（ステップ４４２、４４３）する。以上
の計算が板厚方向のｍ点について計算が終了した後（ス
テップ４４４）、最終的な組織情報およびセメンタイト
・析出物のサイズを計算する（ステップ４４５）。

【００３８】図８は組織−材質モデル５０の処理の詳細
を示すフローチャートである。

【００３９】ここでは、鋼板１の材質を表現する降伏
点、引張強さおよび靭性を計算することを目的としてい
る。まず成分情報３６および熱処理モデルでの演算結果
４９（組織および炭化物・析出物情報）の各入力条件に
基づいて、フェライト、ベイナイトおよびパーライトの
各々の硬さを計算する（ステップ５０１）。

【００４０】さらに同じく熱処理モデル演算結果４９に
基づいて降伏点の計算（ステップ５０２）を行い、次い
でステップ５０１による硬度計算値を用いて引張強さを
計算（ステップ５０３）する。また、熱処理モデル演算
結果である粒径情報、成分情報および炭化物・析出物情
報などに基づいて靭性をを計算する（ステップ５０
４）。以上の処理をｍ個の点について実行し（ステップ
５０５）、すべてについて行われた場合には、処理が終
了し、材質予測を行うことができる。この結果は、フロ
ッピーディスクなどの記録媒体に保存されると共にプリ
ンタによって打ち出される。〈試験例〉図９は本発明に供した鋼の化学成分、図１０
は製造条件、図１１は粒径・分率などの組織因子および
材質の実測値と上記予測方法による計算値を示すもので
ある。

【００４１】図１１より明らかなように、実測値と計算
値とは近似し、きわめて高い精度で予測できたことがわ
かる。

【００４２】このように、高信頼な予測が可能になるこ
とから、将来的には、客先が要求する材質に応じ製品の
製造条件を容易に算出することも可能になる。

【００４３】なお、以上の説明においては、厚鋼板のス
ラブ再加熱プロセスを例にしたが、熱延鋼材全般および
そのスラブ直送プロセスに本発明は適用することが可能
である。［発明の効果］本発明は、上記の通り構成されているの
で、次に記載する効果を奏する。

【００４４】請求項１の鋼板の材質予測方法において
は、連続鋳造または鋼塊法によって作られた鋼片に圧延
および冷却を施して製造される鋼板に対し、前記鋼片の
厚みと鋼成分情報および圧延条件に基づいて圧延後のオ
ーステナイト粒径を算出し、この算出結果および冷却条
件に基づいてフェライト粒径、組織分率および各組織の
平均生成温度を算出し、さらに熱処理条件に基づいて最
終組織情報および炭化物・析出物サイズを算出し、これ
らによって前記鋼板の材質を推定するようにしたので、
製造段階で材質仕様を確実に実現可能な製造条件が設定
可能であり、従来のように完成品に対する検査測定が不
要になる。

【００４５】請求項２の鋼板材質予測方法においては、
圧延条件に加え、加熱炉による加熱条件を入力条件に加
えるようにしたので、加熱炉を通した場合の影響を材質
予測に加味させることができ、より正確な材質予測が可
能になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による鋼板の材質予測方法を示すフロー
チャートである。

【図２】本発明が適用される鋼板製造ラインの概要を示
す設備構成図である。

【図３】初期状態モデルの詳細処理を示すフローチャー
トである。

【図４】熱間加工モデルの詳細処理を示すフローチャー
トである。

【図５】圧延時の転位密度変化を示す特性図である。

【図６】変態モデルの詳細処理を示すフローチャートで
ある。

【図７】熱処理モデルの詳細処理を示すフローチャート
である。

【図８】組織−材質モデルの詳細処理を示すフローチャ
ートである。

【図９】本発明の実施結果の一例を示す鋼の化学成分を
示す説明図である。

【図１０】本発明における鋼の製造条件の一例を示す説
明図である。

【図１１】鋼の組織因子に対する実測値と計算値を示す
説明図である。

【符号の説明】

１厚鋼板２加熱炉３粗圧延機４仕上圧延機５ホットレベラー６冷却装置７加熱プロセスコンピュータ８圧延プロセスコンピュータ９冷却プロセスコンピュータ１０中央制御室１２熱処理装置１３熱処理プロセスコンピュータ２０初期モデル２１加熱条件２７熱間加工モデル３２圧延条件３６成分情報３８変態モデル４２冷却条件４４熱処理モデル４９熱処理モデル演算結果５０組織−材質モデル

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者藤岡政昭千葉県富津市新富20−１新日本製鐵株式会社中央研究本部内 (72)発明者西岡潔千葉県君津市君津１番地新日本製鐵株式会社君津製鐵所内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】連続鋳造または鋼塊法によってつくられ
た鋼片に圧延および冷却を施して製造される鋼板に対
し、前記鋼片のサイズ、成分情報および圧延条件に基づ
いて圧延後のオーステナイト粒径および平均転位密度を
算出し、この算出結果および冷却条件に基づいて変態組
織の構成各相の分率、平均生成温度および結晶粒径を算
出し、さらにその後の熱処理条件に基づいて最終組織を
構成する各相の分率、粒径、炭化物・析出物サイズを算
出し、これらによって前記鋼板の材質を推定することを
特徴とする鋼板の材質予測方法。
【請求項２】前記圧延条件に加え、加熱炉による加熱
条件を前記オーステナイト粒径の算出に用いることを特
徴とする請求項１記載の鋼板の材質予測方法。