KR20170070902A - 철강공정 설비 모니터링 장치 및 방법 - Google Patents
철강공정 설비 모니터링 장치 및 방법 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명의 일 실시 예에 따른 설비 모니터링 장치는, 설비에서 생산되는 소재의 파괴 특성을 측정하는 측정부와, 설비에서 생산되는 소재의 관련 인자를 기초로 소재의 파괴 특성을 모델링하여 연산하는 모델링부와, 측정부의 측정 결과와 모델링부의 모델링 결과를 기초로 설비의 상태를 분석하는 분석부를 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 설비 모니터링 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 현장 설비의 안정적인 운영을 위해서는 설비 이상을 조기에 진단하여 신속하게 정비/보수 등의 대응을 하는 것이 중요하다.
이를 위해 기계 설비는 다수의 계측기 사용하여 온도 측정 및 수압/유압 밸브 개폐 등을 모니터링을 할 수 있다.
그러나 수증기나 동파 등으로 인해 계측기가 오작동을 하거나, 계측기로 측정불가한 설비 변동이 발생하였을 경우 설비 이상을 감지하는데는 한계가 있다.
본 발명의 일 실시 예는, 설비 모니터링 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 설비 모니터링 장치는, 설비에서 생산되는 소재의 파괴 특성을 측정하는 측정부; 상기 설비에서 생산되는 소재의 관련 인자를 기초로 상기 소재의 파괴 특성을 모델링하여 연산하는 모델링부; 및 상기 측정부의 측정 결과와 상기 모델링부의 모델링 결과를 기초로 상기 설비의 상태를 분석하는 분석부; 를 포함할 수 있다.
예를 들어, 상기 측정부는 DWTT(Drop Weight Tear Test) 시험법으로 상기 소재의 연성파면율을 측정할 수 있다.
예를 들어, 상기 모델링부는 상기 소재의 취성파면율을 모델링하여 연산하고 100%에서 상기 취성파면율을 뺀 비율을 상기 측정부에서 측정된 연성파면율과 비교할 수 있다.
예를 들어, 상기 모델링부는 상기 소재의 미세 석출물 관련 인자, 청정도 관련 인자 및 결정립 제어 인자 중 적어도 하나를 이용하여 상기 소재의 취성파면율을 모델링하여 연산할 수 있다.
예를 들어, 상기 모델링부는 상기 소재의 온도를 상기 소재의 연성-취성 천이온도보다 낮은 온도로 고정시켜 상기 소재의 취성파면율을 모델링할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 설비 모니터링 방법은, 설비에서 생산되는 철강의 파괴 특성을 측정하는 단계; 상기 설비에서 생산되는 철강의 관련 인자를 기초로 상기 철강의 파괴 특성을 모델링하여 연산하는 단계; 및 측정에 의해 얻는 상기 철강의 파괴 특성과 모델링에 의해 얻는 상기 철강의 파괴 특성을 기초로 상기 설비의 상태를 분석하는 단계; 를 포함할 수 있다.
예를 들어 상기 분석하는 단계에 의해 상기 설비에 이상이 발생한다고 분석된 경우, 상기 후판공정의 마무리압연종료온도를 변경하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 예측값과 실적값의 변동 추이를 추적함으로써 계측기와 상호보완적으로 현장 설비 상태를 모니터링하여 설비이상에 대해 신속하게 대응할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 현장 설비의 안정 상태에 대한 신뢰성 확보와 이를 통한 최종 제품의 품질 안정화를 도모할 수 있으며, 설비의 정상상태에서 품질최적화를 위한 조업조건을 도출할 수도 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 설비 모니터링 장치를 나타낸 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 설비 모니터링 장치의 설비 상태 분석을 설명하는 그래프이다.
도 3은 도 1에 도시된 설비 모니터링 장치의 설비 상태 분석에 따른 대응을 설명하는 그래프이다.
도 4는 도 1에 도시된 설비 모니터링 장치의 모델링에 이용되는 관련 인자의 변화를 나타낸 그래프이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 설비 모니터링 방법을 나타낸 순서도이다.
도 6은 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시 예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시하는 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 설비 모니터링 장치의 설비 상태 분석을 설명하는 그래프이다.
도 3은 도 1에 도시된 설비 모니터링 장치의 설비 상태 분석에 따른 대응을 설명하는 그래프이다.
도 4는 도 1에 도시된 설비 모니터링 장치의 모델링에 이용되는 관련 인자의 변화를 나타낸 그래프이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 설비 모니터링 방법을 나타낸 순서도이다.
도 6은 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시 예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시하는 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시형태를 설명한다. 그러나 본 발명의 실시형태는 여러 가지의 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명하는 실시형태로만 한정되는 것은 아니다. 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있으며, 도면상의 동일한 부호로 표시되는 요소는 동일한 요소이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 설비 모니터링 장치를 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 설비 모니터링 장치(100)는, 측정부(110), 모델링부(120) 및 분석부(130)를 포함할 수 있고, 철강(300)을 생산하는 설비(200)의 상태를 모니터링할 수 있다.
측정부(110)는, 설비(200)에서 생산되는 철강(300)의 파괴 특성을 측정할 수 있다. 여기서, 파괴 특성은 연성파면율(shear fracture percentage), 취성파면율(brittleness fracture percentage) 등의 하중을 받아서 파단되는 정도를 나타내는 값을 포함할 수 있다. 따라서, 상기 측정부(110)는 DWTT(Drop Weight Tear Test) 시험법으로 철강(300)의 파괴 특성을 측정할 수 있다.
여기서, 상기 DWTT 시험법은 특정 온도에서 노치 가공된 시편을 파단시켜 파괴 특성을 측정하는 평가법을 의미하며, 예를 들면 라인파인프용 강재의 저온 인성을 평가하는 기준으로 사용될 수 있다.
모델링부(120)는, 설비(200)에서 생산되는 철강(300)의 관련 인자를 기초로 철강(300)의 파괴 특성을 모델링하여 연산할 수 있다. 철강재료는 사용온도가 낮아짐에 따라 파괴 모드가 연성에서 취성으로 변하는 연성-취성 천이 특성을 가질 수 있다. 천이온도 부근에서 DWTT 연성파면율 특성은 철강의 제조 조건에 민감하게 반응할 수 있다. 따라서, 상기 모델링부(120)는 천이온도 부근에서 철강의 제조 조건을 철강(300)의 관련 인자로 설정하여 철강(300)의 파괴 특성을 모델링할 수 있다.
예를 들어, 상기 모델링부(120)는 설비(200)의 생산 데이터베이스를 활용하여 통계적인 기법으로 취성파면율 또는 연성파면율을 모델링할 수 있다. 여기서, 상기 모델링부(120)는 취성파면율과 연성파면율의 합을 100%로 계산함으로써, 취성파면율과 연성파면율 중 하나를 모델링하여 다른 하나를 쉽게 계산할 수 있다.
예를 들어, 취성파면율은 파괴모드에 관련된 확률 변수이기 때문에, 중다귀회귀분석으로는 예측되기 어려울 수 있다. 따라서, 상기 모델링부(120)는 하기의 수학식 1과 같은 형태의 로지스틱 회귀분석을 통해 취성파면율을 예측할 수 있다.
여기서, Xi는 i번째 독립변수, Bi는 Xi에 대한 영향도 계수를 의미한다.
분석부(130)는, 측정부(110)의 측정 결과와 모델링부(120)의 모델링 결과를 기초로 설비(200)의 상태를 분석할 수 있다.
만약 설비(200)의 계측기로 측정불가한 설비 변동이 발생하였을 경우, 계측 정보인 겉보기 제조 실적은 설비정상상태와 설비이상상태가 동일할 수 있다. 그러나 재료 자체의 내재적인 제조 조건은 설비정상상태와 설비이상상태가 다르기 때문에, 파괴 특성은 설비상태에 따라 달리 반응할 수 있다.
따라서, 상기 분석부(130)는 예측값과 실적값의 변동 추이를 추적함으로써 계측기와 상호보완적으로 현장 설비 상태를 모니터링하여 설비이상에 대해 신속하게 대응할 수 있다.
더 나아가, 본 발명의 일 실시 예에 따른 설비 모니터링 장치(100)는 현장 설비의 안정 상태에 대한 신뢰성 확보와 이를 통한 최종 제품의 품질 안정화를 도모할 수 있으며, 설비(200)의 정상상태에서 품질최적화를 위한 조업조건을 도출할 수도 있다.
도 2는 도 1에 도시된 설비 모니터링 장치의 설비 상태 분석을 설명하는 그래프이다.
도 2를 참조하면, 가로축은 생산 순서(PRODUCTION ORDER)를 나타내고, 세로축은 파괴 특성(PROPERTY)을 기준 파괴 특성의 상대값 형식으로 나타낸다.
설비정상상태에서는 파괴 특성의 예측값(PREDICTION)과 실적값(MEASURE)이 유사하게 변화할 수 있으며, 설비이상상태에서는 예측값(PREDICTION)과 설적값(MEASURE)이 확연히 다른 추이를 보일 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시 예에 따른 설비 모니터링 장치는 파괴 특성의 추이를 모니터링함으로써 설비의 상태를 모니터링할 수 있다.
도 3은 도 1에 도시된 설비 모니터링 장치의 설비 상태 분석에 따른 대응을 설명하는 그래프이다.
도 3을 참조하면, 가로축은 생산 순서를 나타내고, 세로축은 DWTT 연성파면율을 비율로 나타낸다. 곡선에서 작은 점은 1~2개의 생산 단위의 철강에 대해 각각 측정 또는 예측한 연성파면율을 나타내고, 큰 점은 10~20개의 생산 단위로 복수의 철강 그룹의 연성파면율을 평균으로 나타낸다.
여기서, 예측 모델은 API-X70급 라인파이프 생산 공정을 기준으로 모델링되었다. 도 3의 그래프는 생산 순서 1~140까지 예측값과 실측값이 유사하게 일치하는 경향을 보이다가 생산 순서 140~200 사이에서 실측값이 예측값에 비해 낮아지는 경향을 보여준다. 이는 생산 순서 140쯤부터 설비의 상태가 이상상태로 변화된 것을 의미한다.
이후, 도 3의 그래프는 생산 순서 200이상에 예측값과 실측값이 유사해지는 경향을 다시 보여준다. 이는 생산 순서 190번 이후부터 설비의 마무리 압연온도를 더 낮추어 철강의 품질 불량에 즉각 대응을 한 결과이다.
도 4는 도 1에 도시된 설비 모니터링 장치의 모델링에 이용되는 관련 인자의 변화를 나타낸 그래프이다.
도 4를 참조하면, C, Nb, V는 미세 석출물 관련 인자를 나타내고, N, P, S는 청정도 관련 인자를 나타내고, T0, T5, SCT는 결정립 제어 인자를 나타낸다. 또한, T0는 슬라브 추출온도를 나타내고, T5는 마무리압연종료온도를 나타내고, SCT는 가속냉각시작온도를 나타낸다. 즉, 본 발명의 일 실시 예에 따른 설비 모니터링 장치는 철강의 미세 석출물 관련 인자, 청정도 관련 인자 및 결정립 제어 인자 중 적어도 하나를 로지스틱 회귀분석 시 독립 변수로 이용하여 철강의 취성파면율을 모델링하여 연산할 수 있다.
여기서, 미세 석출물 관련 인자 및 청정도 관련 인자는 전체 생산 기간에 관계없이 유사한 실적값을 가질 수 있다. 이에 반해, 결정립 제어 인자는 생산 순서 80번까지 가열로 저온 추출 조업에 따라 저온으로 유지될 수 있다. 이후, 생산능 향상을 위해 생산 순서 140번까지 슬라브 추출온도(T0)는 높아지고, 마무리압연종료온도(T5)는 낮아질 수 있다.
생산 순서 140번 이후 160번 부근에서 조업이상 편차가 발생하였지만, 약 190번까지 동일 슬라브 추출온도(T0) 및 동일 마무리압연종료온도(T5) 조건으로 생산이 진행되었다. 즉, 생산 순서 141번에서 190번까지는 생산 순서 80번에서 140번까지와 동일한 조업 조건으로 작업하였으나 실적 DWTT 품질이 저하되는 결과가 나타났는데, 이는 생산 순서 141에서 180까지 계측기에 의해 계상되는 슬라브 추출온도(T0)와 마무리압연종료온도(T5)의 값은 이전과 동일하였으나 소재가 느끼는 실제 제조 조건에는 변동이 있었음을 의미한다. 따라서, 이 구간에서 계측기나 설비 이상이 추정될 수 있다.
또한, DWTT 취성파면율은 연성-취성 천이현상에 의해 시험온도에도 크게 영향을 받을 수 있다. 시험온도를 독립변수로 선정할 경우, 타변수들의 영향도는 상대적으로 무시될 정도로 작아져 모델링의 성능이 저하될 수 있다. 따라서, 모델링에서 시험온도는 -20℃같이 고정된 온도로 설정될 수 있다. 예를 들어, 고정되는 시험온도는 철강의 연성-취성 천이온도보다 낮은 온도일 수 있다.
한편, 상기 로지스틱 회귀분석 시 독립 변수의 범위는 하기 표 1로 설정될 수 있다. 여기서, T0, T5, SCT의 단위는 섭씨이며, 나머지 변수의 단위는 퍼센트이다.
| C | P | S | Nb | V | N | T0 | T5 | SCT | |
| Min | 0.05 | 0.0065 | 0.0010 | 0.0010 | 0.045 | 0.0010 | 1050 | 730 | 700 |
| Max | 0.07 | 0.0140 | 0.0050 | 0.0045 | 0.060 | 0.0080 | 1200 | 880 | 820 |
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 설비 모니터링 방법을 나타낸 순서도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 설비 모니터링 방법은, 설비에서 생산되는 철강의 파괴 특성을 측정하는 단계(S10)와, 상기 설비에서 생산되는 철강의 관련 인자를 기초로 상기 철강의 파괴 특성을 모델링하여 연산하는 단계(S20)와, 측정에 의해 얻는 상기 철강의 파괴 특성과 모델링에 의해 얻는 상기 철강의 파괴 특성을 기초로 상기 설비의 상태를 분석하는 단계(S30)를 포함할 수 있다.
예를 들어, 상기 설비는 철강에 대한 후판공정을 위한 설비일 수 있다.
따라서, 상기 모델링하여 연산하는 단계(S20)는 상기 철강의 미세 석출물 관련 인자, 청정도 관련 인자 및 결정립 제어 인자 중 적어도 하나를 이용하여 상기 철강의 취성파면율을 모델링하여 연산할 수 있으며, 상기 결정립 제어 인자는 슬라브 추출온도, 마무리압연종료온도 및 가속냉각시작온도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, 상기 분석하는 단계에 의해 상기 설비에 이상이 발생한다고 분석된 경우, 설비 모니터링 장치는 상기 후판공정의 마무리압연종료온도를 변경할 수도 있다.
도 6은 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시 예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시하는 도면으로, 상술한 하나 이상의 실시 예를 구현하도록 구성된 컴퓨팅 디바이스(1100)를 포함하는 시스템(1000)의 예시를 도시한다. 예를 들어, 본 명세서에 개진된 압연 시뮬레이션 구동 장치, 동적 판 형상 제어 영상 생성 장치, 영상 전환 처리 장치 등은 도 5를 참조하여 설명되는 컴퓨팅 환경에 의해 구현될 수 있다.
예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 개인 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 핸드헬드 또는 랩탑 디바이스, 모바일 디바이스(모바일폰, PDA, 미디어 플레이어 등), 멀티프로세서 시스템, 소비자 전자기기, 미니 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 임의의 전술된 시스템 또는 디바이스를 포함하는 분산 컴퓨팅 환경 등을 포함하지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다.
컴퓨팅 디바이스(1100)는 적어도 하나의 프로세싱 유닛(1110) 및 메모리(1120)를 포함할 수 있다. 여기서, 프로세싱 유닛(1110)은 예를 들어 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 마이크로프로세서, 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, ASIC), Field Programmable Gate Arrays(FPGA) 등을 포함할 수 있으며, 복수의 코어를 가질 수 있다. 메모리(1120)는 휘발성 메모리(예를 들어, RAM 등), 비휘발성 메모리(예를 들어, ROM, 플래시 메모리 등) 또는 이들의 조합일 수 있다.
또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 추가적인 스토리지(1130)를 포함할 수 있다. 스토리지(1130)는 자기 스토리지, 광학 스토리지 등을 포함하지만 이것으로 한정되지 않는다. 스토리지(1130)에는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시 예를 구현하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 명령이 저장될 수 있고, 운영 시스템, 애플리케이션 프로그램 등을 구현하기 위한 다른 컴퓨터 판독 가능한 명령도 저장될 수 있다. 스토리지(1130)에 저장된 컴퓨터 판독 가능한 명령은 프로세싱 유닛(1110)에 의해 실행되기 위해 메모리(1120)에 로딩될 수 있다.
또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 입력 디바이스(들)(1140) 및 출력 디바이스(들)(1150)을 포함할 수 있다. 여기서, 입력 디바이스(들)(1140)은 예를 들어 키보드, 마우스, 펜, 음성 입력 디바이스, 터치 입력 디바이스, 적외선 카메라, 비디오 입력 디바이스 또는 임의의 다른 입력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 출력 디바이스(들)(1150)은 예를 들어 하나 이상의 디스플레이, 스피커, 프린터 또는 임의의 다른 출력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 다른 컴퓨팅 디바이스에 구비된 입력 디바이스 또는 출력 디바이스를 입력 디바이스(들)(1140) 또는 출력 디바이스(들)(1150)로서 사용할 수도 있다.
또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 네트워크(1200)을 통하여 다른 디바이스(예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1300))와 통신할 수 있게 하는 통신접속(들)(1160)을 포함할 수 있다. 여기서, 통신 접속(들)(1160)은 모뎀, 네트워크 인터페이스 카드(NIC), 통합 네트워크 인터페이스, 무선 주파수 송신기/수신기, 적외선 포트, USB 접속 또는 컴퓨팅 디바이스(1100)를 다른 컴퓨팅 디바이스에 접속시키기 위한 다른 인터페이스를 포함할 수 있다. 또한, 통신 접속(들)(1160)은 유선 접속 또는 무선 접속을 포함할 수 있다.
상술한 컴퓨팅 디바이스(1100)의 각 구성요소는 버스 등의 다양한 상호접속(예를 들어, 주변 구성요소 상호접속(PCI), USB, 펌웨어(IEEE 1394), 광학적 버스 구조 등)에 의해 접속될 수도 있고, 네트워크에 의해 상호접속될 수도 있다.
본 명세서에서 사용되는 "구성요소", "모듈", "시스템", "인터페이스" 등과 같은 용어들은 일반적으로 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어, 또는 실행중인 소프트웨어인 컴퓨터 관련 엔티티를 지칭하는 것이다. 예를 들어, 구성요소는 프로세서 상에서 실행중인 프로세스, 프로세서, 객체, 실행 가능물(executable), 실행 스레드, 프로그램 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 컨트롤러 상에서 구동중인 애플리케이션 및 컨트롤러 모두가 구성요소일 수 있다. 하나 이상의 구성요소는 프로세스 및/또는 실행의 스레드 내에 존재할 수 있으며, 구성요소는 하나의 컴퓨터 상에서 로컬화될 수 있고, 둘 이상의 컴퓨터 사이에서 분산될 수도 있다.
본 발명은 상술한 실시형태 및 첨부된 도면에 의해 한정되지 아니한다. 첨부된 청구범위에 의해 권리범위를 한정하고자 하며, 청구범위에 기재된 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 형태의 치환, 변형 및 변경할 수 있다는 것은 당 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에게 자명할 것이다.
100: 설비 모니터링 장치
110: 측정부
120: 모델링부
130: 분석부
200: 설비
300: 철강
110: 측정부
120: 모델링부
130: 분석부
200: 설비
300: 철강
Claims (9)
- 설비에서 생산되는 소재의 파괴 특성을 측정하는 측정부;
상기 설비에서 생산되는 소재의 관련 인자를 기초로 상기 소재의 파괴 특성을 모델링하여 연산하는 모델링부; 및
상기 측정부의 측정 결과와 상기 모델링부의 모델링 결과를 기초로 상기 설비의 상태를 분석하는 분석부; 를 포함하는 설비 모니터링 장치.
- 제1항에 있어서,
상기 측정부는 DWTT(Drop Weight Tear Test) 시험법으로 상기 소재의 연성파면율을 측정하는 설비 모니터링 장치.
- 제2항에 있어서,
상기 모델링부는 상기 소재의 취성파면율을 모델링하여 연산하고 100%에서 상기 취성파면율을 뺀 비율을 상기 측정부에서 측정된 연성파면율과 비교하는 설비 모니터링 장치.
- 제1항에 있어서,
상기 모델링부는 상기 소재의 미세 석출물 관련 인자, 청정도 관련 인자 및 결정립 제어 인자 중 적어도 하나를 이용하여 상기 소재의 취성파면율을 모델링하여 연산하는 설비 모니터링 장치.
- 제4항에 있어서,
상기 모델링부는 상기 소재의 온도를 상기 소재의 연성-취성 천이온도보다 낮은 온도로 고정시켜 상기 소재의 취성파면율을 모델링하는 설비 모니터링 장치.
- 제1항에 있어서,
상기 모델링부는 하기의 수학식:
에 따라 상기 소재의 취성파면율을 모델링하고,
여기서, Xi는 i번째 독립변수, Bi는 Xi에 대한 영향도 계수인 설비 모니터링 장치.
- 설비에서 생산되는 철강의 파괴 특성을 측정하는 단계;
상기 설비에서 생산되는 철강의 관련 인자를 기초로 상기 철강의 파괴 특성을 모델링하여 연산하는 단계; 및
측정에 의해 얻는 상기 철강의 파괴 특성과 모델링에 의해 얻는 상기 철강의 파괴 특성을 기초로 상기 설비의 상태를 분석하는 단계; 를 포함하는 설비 모니터링 방법.
- 제7항에 있어서,
상기 설비는 상기 철강에 대한 후판공정을 위한 설비이고,
상기 모델링하여 연산하는 단계는 상기 철강의 미세 석출물 관련 인자, 청정도 관련 인자 및 결정립 제어 인자 중 적어도 하나를 이용하여 상기 철강의 취성파면율을 모델링하여 연산하고,
상기 결정립 제어 인자는 슬라브 추출온도, 마무리압연종료온도 및 가속냉각시작온도 중 적어도 하나를 포함하는 설비 모니터링 방법.
- 제8항에 있어서,
상기 분석하는 단계에 의해 상기 설비에 이상이 발생한다고 분석된 경우, 상기 후판공정의 마무리압연종료온도를 변경하는 단계를 더 포함하는 설비 모니터링 방법.
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| KR (1) | KR101778392B1 (ko) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20190070168A (ko) | 2017-12-12 | 2019-06-20 | 주식회사 포스코 | 철강공정 시뮬레이션 장치 및 그 방법 |
| CN112654934A (zh) * | 2018-09-06 | 2021-04-13 | 安赛乐米塔尔公司 | 用于监控金属产品的生产的方法和电子装置、相关的计算机程序和设备 |
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|---|---|---|---|---|
| WO1996022575A1 (en) | 1995-01-17 | 1996-07-25 | Intertech Ventures, Ltd. | Control systems based on simulated virtual models |
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-
2015
- 2015-12-14 KR KR1020150178105A patent/KR101778392B1/ko active IP Right Grant
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| KR20210042131A (ko) * | 2018-09-06 | 2021-04-16 | 아르셀러미탈 | 금속 제품의 제조를 모니터링하기 위한 방법 및 전자 디바이스, 관련된 컴퓨터 프로그램 및 장치 |
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