KR101715517B1 - 주편의 중심 편석 평가 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 일 실시 예에 따른 주편의 중심 편석 평가 방법에 있어서, 주편에 대한 성분 정량 분석 데이터를 확보하는 제 1 단계; 및 평가 영역의 편석 농도를 상기 평가 영역의 주위 영역의 편석 농도와 편석 분포를 반영하여 표준화 변환하고, 표준화 변환된 편석 농도를 이용하여 주변부의 미소편석을 배제하고 중심부의 편석을 평가하는 제 2 단계;를 포함하되, 상기 제 2 단계는 상기 주변부의 미소편석에 대하여 표준화 변환된 편석 농도의 최대값이 상기 주편의 평균 농도값의 소정 비율 보다 작을 때까지 상기 편석 분포의 범위를 변경하여 표준화 변환을 계속 수행하는 단계를 포함하는, 주편의 중심 편석 평가 방법을 제공한다.
Description
본 발명은 주편의 중심 편석 평가 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 농도 이미지 맵으로부터 강재의 주편 내 중심 편석을 평가하는 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 연속주조 방법에 의해 슬라브 강재를 제조할 때, 주편에는 고상 및 액상의 용질 재분배의 결과 생긴 용질농화용강이 벌징, 응고수축 및 대류 등에 의하여 중심부로 유동하면서 응고가 진행될 수 있다. 이에 따라, 중심부에는 용질이 매우 농후된 층이 생기게 되며, 이러한 층을 중심편석이라고 한다.
이러한 중심편석대에는 탄소, 망간, 인, 황 등이 농후되어 있기 때문에 재질적으로 정상적인 조직과 다르다. 한편, 슬라브에 중심편석이 심하게 발생하게 되면, 압연 후 최종 제품인 코일에 남게 되고, 코일 내부에 남게된 중심 편석은 다른 모재보다 단단한 조직이므로 용접성을 저하시킬수 있다. 또한, 석유 송유관 같은 제품으로 가공하여 사용할 경우 중심편석에 기인한 결함으로 크랙이 발생하여 강관의 파손까지 이를 수 있다.
따라서, 주편에 대해 중심편석을 정량적으로 평가하고 분석하는 방법이 요청되고 있으며, 관련 선행기술로는 대한민국 공개특허공보 제2002-002672호(2002.01.01 공개, 발명의 명칭 : 주편의 중심편석평가방법)이 있다.
본 발명은 강재의 주편내 중심 편석을 정량적으로 신뢰도 높게 평가하는 방법을 제공한다.
본 발명의 일 측면에 따른 주편의 중심 편석 평가 방법이 개시된다. 상기 주편의 중심 편석 평가 방법은 주편에 대한 성분 정량 분석 데이터를 확보하는 제 1 단계; 및 평가 영역의 편석 농도를 상기 평가 영역의 주위 영역의 편석 농도와 편석 분포를 반영하여 표준화 변환하고, 표준화 변환된 편석 농도를 이용하여 주변부의 미소편석을 배제하고 중심부의 편석을 평가하는 제 2 단계;를 포함한다.
상기 주편의 중심 편석 평가 방법에서, 상기 제 2 단계는 상기 주변부의 미소편석에 대하여 표준화 변환된 편석 농도의 최대값이 상기 주편의 평균 농도값의 소정 비율 보다 작을 때까지 상기 편석 분포의 범위를 변경하여 표준화 변환을 계속 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 주편의 중심 편석 평가 방법에서, 상기 소정 비율은 1.3의 값을 가질 수 있다.
상기 주편의 중심 편석 평가 방법의 상기 제 2 단계에서 상기 표준화 변환된 편석 농도는 하기의 식으로 산출될 수 있다. 여기에서, Ci,j는 (i,j) 위치에서의 분석 농도값이며, Ci,j new는 (i,j) 위치에서의 변환된 농도값이며, n은 변환에 활용하는 데이터 인덱스이다.
상기 주편의 중심 편석 평가 방법에서, 상기 제 2 단계는 상기 표준화 변환된 편석 농도를 이용하여 상기 중심부의 편석 지수를 도출하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 미소편석을 평가 대상에서 용이하게 배제함으로써 중심편석을 정확하게 평가할 수 있다. 물론 이러한 효과에 의해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따르는 주편의 중심 편석 평가 방법을 개략적으로 나타내는 순서도이다.
도 2는 주편에 대한 성분 정량 분석의 초기 데이타(raw data)이다.
도 3 및 도 4는 수학식 1의 데이터 인덱스 n이 각각 1인 경우와 2인 경우에서의 표준화 변환 과정 개념을 도해하는 도면들이다.
도 5 내지 도 8은 수학식 1의 데이터 인덱스 n이 각각 0, 1, 2, 5 인 경우에서 표준화 변환 과정을 거친 이미지 맵이다.
도 2는 주편에 대한 성분 정량 분석의 초기 데이타(raw data)이다.
도 3 및 도 4는 수학식 1의 데이터 인덱스 n이 각각 1인 경우와 2인 경우에서의 표준화 변환 과정 개념을 도해하는 도면들이다.
도 5 내지 도 8은 수학식 1의 데이터 인덱스 n이 각각 0, 1, 2, 5 인 경우에서 표준화 변환 과정을 거친 이미지 맵이다.
이하에서는 본 발명의 실시 예에 따른 주편의 중심 편석 평가 방법을 상세하게 설명한다. 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 적절하게 선택된 용어들로서, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따르는 주편의 중심 편석 평가 방법을 개략적으로 나타내는 순서도이다. 도 2는 주편에 대한 성분 정량 분석의 초기 데이타(raw data)이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 먼저, 주편에 대한 성분 정량 분석 데이터를 확보하는 제 1 단계(S10)를 수행한다.
본 발명의 일 실시 예에 따르는 주편의 중심 편석 평가 방법에서는 중심편석을 평가함에 있어서 성분 정량 분석 데이타를 활용한다. 성분 정량 분석 데이타는EPMA를 이용한 데이타를 포함할 수 있다.
중심편석은 평가 소재에 대해 측정된 최대 농도(Cmax)를, 소재(주편)의 평균 농도(C0)로 나누어 산출되는 편석 지수를 이용하여 평가할 수 있으나, 최대 농도(Cmax)가 주편의 중심부(20)에 있지 않고 외곽부(10)에 존재하는 경우, 즉, 미소편석(micro segregation)에 위치하는 경우 중심편석 정도를 나타내는 지수로 활용하기 어려울 수 있다.
본 발명자는 미소편석으로 인해 중심편석을 평가하기 어려운 점을 개선하기 위해 미소편석을 배제하는 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로, 제 1 단계(S10) 이후에, 평가 영역의 편석 농도를 상기 평가 영역의 주위 영역의 편석 농도와 편석 분포를 반영하여 표준화 변환하고, 표준화 변환된 편석 농도를 이용하여 주변부의 미소편석을 배제하고 중심부의 편석을 평가하는 제 2 단계를 도입하였다.
제 2 단계는 주변부(10)의 미소편석에 대하여 표준화 변환된 편석 농도의 최대값이 주편의 평균 농도값의 소정 비율(예를 들어, 1.3의 값을 가지는 비율) 보다 작을 때까지 상기 편석 분포의 범위를 변경하여 표준화 변환을 계속 수행할 수 있다.
여기에서, 상기 표준화 변환된 편석 농도는 수학식 1로 산출된다.
[수학식 1]
단, Ci,j는 (i,j) 위치에서의 분석 농도값이며, Ci,j new는 (i,j) 위치에서의 변환된 농도값이며, n은 변환에 활용하는 데이터 인덱스이다.
도 3 및 도 4는 수학식 1의 데이터 인덱스 n이 각각 1인 경우와 2인 경우에서의 표준화 변환 과정 개념을 도해하는 도면들이다.
도 3을 참조하면, (i,j) 위치를 가지는 평가 영역(1)의 편석 농도를 평가 영역(1)을 둘러싸는 주위 영역(2)의 편석 농도와 편석 분포를 반영하여 표준화 변환한다. 평가 영역(1)을 둘러싸는 주위 영역(2)은 평가 영역(1)과의 단위거리가 1인 영역을 포함할 수 있다.
표준화 변환된 편석 농도는 수학식 1에 의하여 산출되는바, 평가 영역(1) 및 주위 영역(2)에 해당하는 3x3 개의 단위 영역에 대한 농도의 합의 평균이 표준화 변환된 편석 농도인 Ci,j new에 해당한다. 즉, 표준화 변환된 편석 농도인 Ci,j new는 편석 농도와 편석 분포를 반영한 값이다.
마찬가지로, 도 4를 참조하면, (i,j) 위치를 가지는 평가 영역(1)의 편석 농도를 평가 영역(1)을 둘러싸는 주위 영역(2)의 편석 농도와 편석 분포를 반영하여 표준화 변환한다. 평가 영역(1)을 둘러싸는 주위 영역(2)은 평가 영역(1)과의 단위거리가 2인 영역을 포함할 수 있다.
표준화 변환된 편석 농도는 수학식 1에 의하여 산출되는바, 평가 영역(1) 및 주위 영역(2)에 해당하는 5x5 개의 단위 영역에 대한 농도의 합의 평균이 표준화 변환된 편석 농도인 Ci,j new에 해당한다. 즉, 표준화 변환된 편석 농도인 Ci,j new는 편석 농도와 편석 분포를 반영한 값이다.
도 5 내지 도 8은 수학식 1의 데이터 인덱스 n이 각각 0, 1, 2, 5 인 경우에서 표준화 변환 과정을 거친 이미지 맵이다. 각각의 도면에서 (a)는 미소편석이 나타날 수 있는 주편의 외곽부(10)에 대한 이미지 맵이며, (b)는 중심편석이 나타날 수 있는 주편의 중심부(20)에 대한 이미지 맵이다.
도 5를 참조하면, 도 1의 단계(S22)에 해당하는 이미지 맵들이다. 도 5의 (a)를 참조하면, 다수의 미소편석들이 존재함을 확인할 수 있다. 이 경우, 미소편석부에 대한 최대 농도(Cmax)는 주편의 평균 농도값(C0)의 1.3 배 보다 크므로, 수학식 1을 활용한 표준화 변환을 수행한다.
도 6은 수학식 1의 데이터 인덱스 n이 1인 경우에서 표준화 변환 과정을 거친 이미지 맵이며, 도 6의 (a)를 참조하면, 다수의 미소편석들이 여전히 존재함을 확인할 수 있다. 이 경우에도, 미소편석부에 대한 최대 농도(Cmax)는 주편의 평균 농도값(C0)의 1.3 배 보다 크므로, 수학식 1을 활용한 표준화 변환을 수행한다.
도 7은 수학식 1의 데이터 인덱스 n이 2인 경우에서 표준화 변환 과정을 거친 이미지 맵이며, 도 7의 (a)를 참조하면, 다수의 미소편석들이 일부 존재함을 확인할 수 있다. 이 경우에도, 미소편석부에 대한 최대 농도(Cmax)는 주편의 평균 농도값(C0)의 1.3 배 보다 크므로, 수학식 1을 활용한 표준화 변환을 수행한다.
도 8은 수학식 1의 데이터 인덱스 n이 5인 경우에서 표준화 변환 과정을 거친 이미지 맵이며, 도 8의 (a)를 참조하면 미소편석들이 제거되어 있으며, 도 8의 (b)를 참조하면 중심편석은 잔존함을 확인할 수 있다.
이 경우, 미소편석을 배제하고 중심편석을 평가하기 위한 표준화 변환에서 수학식 1의 데이터 인덱스 n은 5로 결정된다(S28).
계속하여, 주편 중심부의 편석 지수를 산출한다(S30).
일 예로서, 편석 지수는 하기의 수학식 2로 산출될 수 있다.
[수학식 2]
편석 지수 = max(Ci,j new/CO)
여기에서, max 함수는 변수들 중에서 최대값을 함수값으로 산출하는 함수이며, Ci,j new는 수학식 1에 따른 (i,j) 위치에서의 변환된 농도값이며, C0는 주편의 평균 농도값이다.
일반적으로, 포인트 농도비를 이용하는 방법은, 소정의 EPMA의 빔 사이즈, 일 예로서, 50 ㎛의 평가 영역에 대해 측정된 최대 농도를, EPMA 분석 영역의 평균 농도로 나누어 산출되는 편석 지수를 이용하는 것으로서, 각 포인트별 최대 편석 농도를 정밀하게 평가할 수 있는 장점이 있다.
하지만, EPMA 빔사이즈에 대응하는 작은 영역의 국부적 편석 평가에는 적합하지만, 1 mm 내외의 크기를 가지는 매크로-편석의 분포를 분석하기에는 어려움이 따른다. 또한, 포인트 농도비를 이용하는 편석 지수는, 중심 편석이 존재하는 주편의 중심부 이외의 영역에서 최대 편석 지수값이 도출될 가능성도 있어서, 중심 편석 지수로 적용하기에는 어려움이 있다.
그러나, 상술한 본 발명의 일 실시 예에 따르는 주편의 중심 편석 평가 방법에서 언급한 수학식 1을 활용한 표준화 변환 과정을 도입하면 중심 편석이 존재하는 주편의 중심부 이외의 영역에서 최대 편석 지수값이 도출될 가능성을 방지할 수 있다.
한편, 다른 예로서, 편석 지수는 하기의 수학식 3 및 수학식 4로 산출될 수도 있다.
[수학식 3]
편석 지수 = max(Cx, Cy) /CO
[수학식 4]
여기에서, max 함수는 변수들 중에서 최대값을 함수값으로 산출하는 함수이며, C0는 주편의 평균 농도값이다.
일반적으로, 라인 평균 농도비를 이용하는 방법은, EPMA 분석 맵 상에 소정의 라인을 설정하고, 상기 소정의 라인을 따라 측정되는 편석의 평균 농도를 EPMA 분석 영역의 평균 농도로 나누어 산출되는 편석 지수를 이용하는 것이다. 중심 편석이 소정의 라인을 따라 분포하는 경우, 포인트 농도비를 이용하는 경우에 비해, 신뢰도가 높을 수 있다.
다만, 편석의 분포대와 상기 라인이 서로 일치하지 않을 경우, 편석 지수의 변동이 클 수 있고, 이에 따라, 편석대가 넓은 경우 중심 편석 평가의 신뢰도가 저하될 수 있다는 단점이 있을 수 있다.
그러나, 상술한 본 발명의 일 실시 예에 따르는 주편의 중심 편석 평가 방법에서 언급한 수학식 1을 활용한 표준화 변환 과정을 도입하면 중심 편석 평가의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
본 발명은 개시된 실시예 뿐만 아니라, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 개시된 실시예로부터 도출할 수 있는 다양한 변형 및 균등한 타 실시예를 포함한다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.
Claims (5)
- 주편에 대한 성분 정량 분석 데이터를 확보하는 제 1 단계; 및
평가 영역의 편석 농도를, 상기 평가 영역과 인접하는 주위 영역의 편석 농도와 편석 분포를 반영하여, 표준화 변환하고, 표준화 변환된 편석 농도를 이용하여 상기 평가 영역 중 주변부의 편석을 배제하고 상기 주편 내 소정 지정 영역인 중심부의 편석을 평가하는 제 2 단계;를 포함하고,
상기 주위 영역은 상기 평가 영역을 둘러싸며,
상기 주위 영역은 상기 평가 영역과의 단위 거리가 n 이하인 영역(단, n은 양수)을 의미하고,
상기 주변부는 상기 중심부를 제외한 영역을 의미하는
주편의 중심 편석 평가 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 제 2 단계는 상기 주변부의 편석에 대하여 표준화 변환된 편석 농도의 최대값이 상기 주편의 평균 농도값의 소정 비율 보다 작을 때까지, 상기 n의 값을 변경하여 상기 주위 영역의 크기를 증가시킴으로써 편석 분포의 범위를 변경하여 표준화 변환을 계속 수행하는 단계를 포함하되,
상기 주편의 평균 농도값은 상기 주편 내 편석의 산술 평균값인
주편의 중심 편석 평가 방법. - 제 2 항에 있어서,
상기 소정 비율은 1.3인, 주편의 중심 편석 평가 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 제 2 단계에서 상기 표준화 변환된 편석 농도는 하기의 식으로 산출되는, 주편의 중심 편석 평가 방법.
(단, Ci,j는 (i,j) 위치에서의 분석 농도값이며, Ci,j new는 (i,j) 위치에서의 변환된 농도값이며, n은 변환에 활용하는 데이터 인덱스임) - 제 1 항에 있어서,
상기 제 2 단계는 상기 표준화 변환된 편석 농도를 이용하여 상기 중심부의 편석 지수를 도출하는 단계를 포함하는, 주편의 중심 편석 평가 방법.
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