WO1996030141A1

WO1996030141A1 - Prevision et controle de qualite d'article coule en continu

Info

Publication number: WO1996030141A1
Application number: PCT/JP1996/000871
Authority: WO
Inventors: Kazushige Umezawa; Takehiko Toh; Makoto Tanaka; Eiichi Takeuchi; Takeo Inomoto
Original assignee: Nippon Steel Corporation
Priority date: 1995-03-29
Filing date: 1996-03-29
Publication date: 1996-10-03
Also published as: KR100214229B1; EP0774314A1; US5884685A; CA2191242A1; AU690836B2; DE69622966D1; JP3337692B2; AU5122896A; CN1152267A; CN1048672C; CA2191242C; EP0774314A4; DE69622966T2; EP0774314B1; KR970703208A

Description

明細書連铸铸片の品質予測および品質制御技術分野

本発明は、鋼の連続铸造プロセスにおいて、铸造中の溶鋼および铸造された铸片の品質をオンラインで予測する方法と装置、その予測結果に基づくオンラインでの品質制御方法と装置、及びこれらの方法を達成するプログラムを格納する記憶媒体に関する。背景技術

従来、連続铸造プロセスによって製造された铸片の品質は、操業指標によって管理されている。例えば、チャージの継ぎ目部においてレードルからのスラグ流出量が管理された値よりも多い場合、夕ンディッシュ内の溶鐧をモールドに注湯する浸漬ノズル内に酸化物系の非金属介在物が付着して浸漬ノズルが閉塞傾向になった場合、あるいは铸型内メニスカス部（溶鋼面）の溶鋼流動状況が浸漬ノズルを挟んで左右非対称になった場合など、操業指標に異常が確認された場合には、異常が確認された部位に相当する連铸铸片には次ェ程の圧延工程に送られる前に詳細な品質調査が行なわれ、清浄度の悪い铸片はグレードダウンされることになる。

また、グレードダウンされない場合でも、品質調査自体が大きな作業負荷となるばかりではなく、铸造された全ての铸片枚数の中で直接圧延工程へ送る铸片の比率（直送率）の低下を招き、連铸と圧延工程のマツチングを乱して製造コストアップの大きな要因になつている。

—方、操業指標に異常が検知されずに铸片をそのまま予定通り圧延した場合であっても、圧延後に鋼板で製品欠陥が認められるケースがあり、この場合も最終製品での歩留り低下を招いて大幅な製造コス卜のアップに繋がっている。

ところで、連続铸造プロセスにおける溶鋼中の非金属介在物挙動を推定する手法としては、水モデルを利用したシミュレーション実験や、簡易な解析解を用いたモデル計算、さらには数値解析による乱流中の微細粒子の動きのシミュレーション計算が最も一般的に行われている。従来より、鋼中非金属介在物の低減対策を実行するにあたっては、これらの知見をベースにして、新たなタンディッシュ形状や電磁力を利用した連続铸造铸型内での溶鋼流動制御技術等が開発され実用化されつつある。

また、最近のコンピュータの計算能力の著しい進歩は、連続铸造プロセスにおける非金属介在物挙動の極めて精密な推定を可能にし、乱流の溶鋼中での非金属介在物の合体や、新たな非金属介在物の生成のシミュレーションが可能になつてきている。

しかしながら、前記非金属介在物の生成に関するシミュレーションは、実験室あるいは机上での一方的な推定であり、铸造中に採取した溶鐧サンプルゃ铸片から採取した鋼のサンプルの非金属介在物挙動を連続铸造終了後にマク口的に説明したり、操業中に実施した諸対策や操業条件の変更の効果をマクロ的に説明し、設備 ·操業の最適化指針を得ることを目的としており、铸造中の溶鋼中非金属介在物の動的な予測や、結果としての铸片内部品質の動的予測には適用することができなかった。

その理由としては、（ 1 ) 鋼中の非金属介在物を精度良く分析する技術がなく、非金属介在物挙動のシミュレーション計算にあたつての条件設定が不正確であったことや、（ 2 ) 従来の分析手法が迅速性に欠けていたこと、さらには精度の高い予測結果を得ようとするには時間がかかり過ぎ、連続铸造中にオンラインで铸片の非金属介在物挙動を予測することは極めて困難であったからである。発明の開示

本発明の目的は、連铳铸造プロセスにおいて、プロセスの操業条件の実績値もしくは推定値を用いて、溶鋼中および铸片中の非金属介在物挙動を数式モデルにより予測するとともに、連続铸造中にレ一ドル、タンディッシュ、モールドおよび铸片の所定の位置ならびに所定の連続铸造経過時間でスポットサンプリングを実施して迅速分析手段により前記非金属介在物挙動を測定し、この迅速データを活用しながら前記数式モデルによる予測結果の精度を向上させることにより、連铸铸片中の非金属介在物の組成、重量、粒度分布などをオンラインで予測可能にすること、さらにこの予測結果に基づいて、オンラインで連铳铸造のプロセス変数を制御し、铸片の凝固過程で铸片中に捕捉される非金属介在物量を最小限に抑制して铸片内部品質の優れた連铸铸片を製造する連続铸造方法を提供することでめ o

本発明によれば、レードル出口の非金属介在物分布を連铳的に計算し、タンディッシュの操業データが与えられたタンディッシュの数式モデルに該レードル出口の非金属介在物分布を入力することによって、タンディッシュ出口の非金属介在物分布を連統的に計算し、モールドの操業データが与えられたモールドの数式モデルに該夕ンデイツシュ出口の非金属介在物分布を入力することによって、モールドにおいて铸造される铸片の品質を連続的に予測する各ステップを具備する連铸铸片の品質予測方法が提供される。

本発明によれば、レードル出口の非金属介在物分布を連梡的に計算し、タンディッシュの操業データが与えられたタンディッシュの数式モデルに該レードル出口の非金属介在物分布を入力することによって、タンディッシュ出口の非金属介在物分布を連続的に計算し、モールドの操業データが与えられたモールドの数式モデルに該夕ンディッシュ出口の非金属介在物分布を入力することによって、モ一ルドにおいて铸造される铸片の品質を連続的に予測し、予測された铸片の品質に基いて操業条件を自動的に変更する各ステツプを具備する連铸铸片の品質制御方法もまた提供される。

本発明によれば、レードル出口の非金属介在物分布を連続的に計算する手段と、タンディッシュの操業データが与えられたタンディッシュの数式モデルに該レ一ドル出口の非金属介在物分布を入力することによって、タンディッシュ出口の非金属介在物分布を連続的に計算する手段と、モールドの操業データが与えられたモールドの数式モデルに該タンディッシュ出口の非金属介在物分布を入力することによって、モールドにおいて铸造される铸片の品質を連続的に予測する手段とを具備する連铸铸片の品質予測装置もまた提供される

本発明によれば、レードル出口の非金属介在物分布を連続的に計算する手段と、タンディッシュの操業データが与えられたタンディッシュの数式モデルに該レードル出口の非金属介在物分布を入力することによって、タンディッシュ出口の非金属介在物分布を連続的に計算する手段と、モールドの操業データが与えられたモールドの数式モデルに該タンディッシュ出口の非金属介在物分布を入力することによって、モールドにおいて鏵造される铸片の品質を連続的に予測する手段と、予測された铸片の品質に基いて操業条件を自動的に変更する手段とを具備する連铸铸片の品質制御装置もまた提供される。

本発明によれば、レードル出口の非金属介在物分布を連続的に計算し、タンディッシュの操業データが与えられたタンディッシュの数式モデルに該レードル出口の非金属介在物分布を入力することによって、タンディッシュ出口の非金属介在物分布を連続的に計算し、モールドの操業データが与えられたモールドの数式モデルに該夕ンディッシュ出口の非金属介在物分布を入力することによって、モ一ルドにおいて铸造される铸片の品質を連続的に予測する各ステツプを具備する連铸铸片の品質予測のための方法ステップを達成するためにコンピュータによって実行可能な命令のプログラムを具現化するコンピュータによって読み出し可能なプログラム格納装置もまた提供される。

本発明によれば、レードル出口の非金属介在物分布を連続的に計算し、タンディッシュの操業データが与えられたタンディッシュの数式モデルに該レードル出口の非金属介在物分布を入力することによって、タンディッシュ出口の非金属介在物分布を連続的に計算し、モールドの操業データが与えられたモールドの数式モデルに該タンデイツシュ出口の非金属介在物分布を入力することによって、モールドにおいて铸造される铸片の品質を連続的に予測し、予測された铸片の品質に基いて操業条件を自動的に変更する各ステツブを具備する連铸铸片の品質制御のための方法ステツプを達成するためにコンピュータによって実行可能な命令のプログラムを具現化するコンピュータによって読み出し可能なプログラム格納装置もまた提供される。図面の簡単な説明

図 1 は、連铳铸造プロセスを模式的に説明した図；

図 2は、レードル内での介在物予測モデルの計算メッシュの例を示す図；図 3は、タンディッシュ内の非金属介在物予測モデルの計算メッシュの例を示す図；

図 4 は、モールド内の非金属介在物予測モデルの計算メッシュの例を示す図；

図 5 A及び 5 Bは、レードル内での介在物予測モデルの概念図；図 6 A及び 6 Bは、タンディッシュ内の非金属介在物予測モデルの概念図；

図 7 A及び 7 Bは、モールド内の非金属介在物予測モデルの概念図：

図 8は、シミュレーション計算と非金属介在物迅速分析のコネクションを模式的に示す図；

図 9は、連铸夕ンディッシュ内溶鋼からサンプルを採取した部位と清浄度に関する铸片品質予測結果を示す図；及び

図 1 0は、清浄度の予測結果に基づき铸造速度を制御した場合としなかった場合における铸片品質の結果を示す図である。発明を実施するための最良の形態

本発明者らは先に特開平 7 — 239327号としてコールドクルーシブルを用いた溶鋼中介在物評価方法を提案している。これによると、コールドクルーシブル、すなわち複数のセグメン卜に区切られた銅製ルツボ中で高周波誘導加熱によって溶融された鋼は、電磁気圧と溶解中の流動によって非金属介在物を溶鋼表面に排出する。一旦排出された介在物は界面張力に妨げられて溶鋼中への再侵入が回避される。しかも、溶解に使用する容器からの汚染は皆無である。このようにして、再溶解されたサンプルの表面に排出され、浮遊している非金属介在物の面棲を測定することによって溶鋼中の介在物の総量を迅速に知ることができるのである。しかしながら、鋼種ゃ铸造条件によっては、単に溶鋼中非金属介在物の総量を知っただけでは、先に述べた铸片の品質を予測することはできない場合がある。例えばレードルからタンディッシュへ溶鋼を注入する際に、特に注入が終了する際にレードルスラグの流出が同時に発生し、非金属介在物組成そのものが大きく変化する場合においては、非金属介在物の組成をも迅速に知る必要がある。本発明者らは、コールドクル一シブルによって溶解サンブル表面に排出された非金属介在物を蛍光 X線を用いて分析することにより、その組成を迅速に定量化できることを見いだし、これを特願平 7 - 0548 1 0号として出願済である。さらに、本発明者らは、サンプル表面に排出された非金属介在物の粒度を画像解析により測定、統計処理することによって粒度分布を推定できることを見い出し、これも特願平 8 — 012370号として出願済である。

サンプル中の非金属介在物は鋼サンプルが溶融し表面に排出される際に、一般的にはそれぞれの非金属介在物の合体が発生するが、コールドクルーシブル中での溶解条件を特定することによって、これらの合体を最低限に抑えることができ、その結果として介在物の拉度を測定し、統計処理を行うことによって数ミクロンから数百ミク口ンに至る広い範囲での非金属介在物粒径分布を推定できることになる。これによつて、そのサンプリングした部位での溶鐧ならびにその溶鋼が凝固する位置での铸片の清浄度の迅速かつ高精度の定量化が可能になつたのである。

しかしながら、これらはサンプリングを行った部位のみの溶鋼淸浄度のスボット的な定量化ができるだけであり、サンプリングの回数も操業条件ゃコスト面から制約を受け、一般的にはキャスト当たり数回以下と限定されるため、この迅速分析法自体はチヤ一ジ内铸片の代表的清浄度を提供する手段にすぎなかった。本発明は、このようなコールドクルーシブルをはじめとする鋼の清浄度の迅速かつ高精度の定量的評価技術を、連铸プロセス内の非金属介在物の組成、重量、粒度などのシミュレーション計算と組み合わせ、チャージ、あるいはキャストを通してレードル、タンディッシュ、モールド内の介在物挙動と铸片内の非金属介在物の連続的分布を時系列的に計算することにより、溶鋼清浄度、および結果としての清浄度に関する铸片品質の予測を可能にするものである。また、この品質予測情報を基に、レ一ドルからタンディッシュへの注入口部におけるスラグ流出量、溶鋼流出量、タンディッシュ内の溶鋼量、および铸造速度、モールド内電磁撹拌のパターン、電磁ブレーキの強度などのプロセス変数を制御することにより铸片中に捕捉される非金属介在物量を最小限に制御しょうとするものである。なお、ここで用いる非金属介在物挙動シミュレーション計算とは、従来の物理現象に極めて忠実に基礎方程式を構成して高精度計算を行う必要は必ずしもなく、比較的簡易な構成で良い。この計算の簡易化、すなわち高速計算での高精度化は鋼の清浄度の迅速かつ高精度の定量測定によるチェックと誤差に対する補正を連続するチヤ —ジにおいて繰り返すことによって初めて可能となるものである。

このシミュレーション計算の構成は、プロセスの構成によって異なることは言うまでもなく、たとえばレ一ドル内の非金属介在物の変動が夕ンディッシュやモールドよりも小さく、品質管理上大きく影響しないような場合にはレードル内については一定値とみなすこともできる。しかしながら、一般的には（ 1 ) 熱対流と注入流によるレードル内の溶鋼流動、（ 2 ) レードル注入口におけるレードル内溶鋼面にあるスラグの巻き込み、（ 3 ) レードルからの注入流によるタンディッシュ内溶鋼への雰囲気ガス及びレ一ドルスラグの巻き込み、（ 4 ) レードルからの注入流、モールドへの注入流、および熱対流を考慮したタンディッシュ内溶鋼の流動、（ 5 ) タンディッシュ内溶鐧流動によるタンディッシュ内溶鋼面上の夕ンディッシュスラグの巻き込み、（ 6 ) 浸漬ノズル内部の介在物の堆積と剝離、（ 7 ) 浸漬ノズル内溶鋼へのアルゴンガスの巻き込み、（ 8 ) 浸漬ノズルによって生ずるモールド内流動、（ 9 ) モールド内電磁撹拌パターン、あるいは電磁ブレーキ強度によるモールド内流動の修正、（10) モールド内湯面メニスカス部でのモールド潤滑用フラックスの巻き込み、などの流動現象に加え、（A ) 溶鋼中に存在する脱酸生成物、レードルスラグ、モールド潤滑用フラックスなどを発生起源とする非金属介在物の浮上、（ B ) 非金属介在物同士の合体、 ( C ) 溶鋼中ガスと非金属介在物との合体、浮上などの非金属介在物の挙動、さらには（ a ) 溶鋼成分と各種非金属介在物との反応、 ( b ) 溶鋼面上のスラグおよびフラックスと溶鋼成分および非金属介在物との反応などの化学反応を考慮する必要がある。本発明ではこれらの要因をシミュレーション計算に織り込み、溶鋼の清浄度を予測すると共に、さらには、（ c ) 凝固シェルへの気泡や非金属介在物の捕捉を考慮することを基本に、铸片品質を連続的に予測するものである。

鋼中非金属介在物の挙動を予測する際に、計算だけで実際の現象を予測しょうとしたのでは、これらの構成要因以上のおびただしい多岐に亘る要因を考慮する必要があり、そのため数値計算の時間は膨大なものとなって、コスト、時間共に実用的なものとは言えない。その計算を簡略化しようとすると、得られる結果は全く定性的なものとなってしまい、品質予測手段としては意味をなさない。一方、コールドクルーシブル法に代表されるような高精度、かつ迅速な分析法のみを用いた場合には、正確ではあるがサンプリングをした部位のみの清浄度を知るだけである。本発明では、シミュレーション計算をコールドクルーシブル法と組み合わせることにより、高精度の予測を現実的な時間内で実現する。なお、本発明者らは、介在物の定量化にあたって、従来行われていた非金属介在物評価法をシミュレーション計算と組み合わせることによつても、製造条件はある程度限定されるものの、実用に耐えうる予測手段となることを見いだした。すなわち、真空中で電子ビームによってサンプルを溶解し、溶鋼表面に排出された介在物の量を測定する電子ビーム法、超音波によって鋼中の介在物のサイズや位置、すなわち介在物量や分布を測定する超音波法、あるいはサンプルを黒鉛坩堝中で溶解し、発生する二酸化炭素ガスの量を測定し、非金属介在物を含む鋼中の酸素量を知ろうとする全酸素法では介在物の^成は定量化できないものの、製造条件や鋼種を特定すれば、これらによつて得られる情報とシミュレーション計算との組み合わせによって、清浄度の予測が可能になるのである。

たとえば、予測しょうとする鐧種がアルミキルド鋼の場合は、その主要な非金属介在物はアルミナであり、レードルスラグやタンデイツシュスラグ、モールド潤滑用フラックスなどの巻き込みを防止することにより、スラグ系介在物の生成が極めて少ない製造条件下においては非金属介在物の組成はプロセス中で全く変化しない。このような場合には上記の従来法の適用も可能である。

また、これら従来法とコールドクルーシブル法と合わせて非金属介在物の組成、重量、粒度分布を測定し、シミュレーション計算と組み合わせることも、精度向上に有益である。

なお、これら鋼の淸浄度の測定には数分から数 10分の時間を要するが、シミュレーション計算との組み合わせは所定の測定時間後に計算中の諸係数を変更し、測定結果を計算結果と合わせることによつて行うものである。リアルタイムで計算されるレードル、タンディッシュ、モールドおよび铸片内の非金属介在物挙動は、スポットサンプリングによつて数十分の後には計算精度がチェックされ、誤差が生じる場合には速やかに補正計算が行われ、連続的な铸片内の非金属介在物分布が正確に計算評価される。これによつて、従来のレードルスラグ流出量や浸漬ノズル閉塞、铸型内での偏流などを操業指標とした断片的な管理よりもはるかに正確に介在物汚染度を評価できることから、次工程である熱延工程には要求される非金属介在物レベルの铸片を選択して供給でき、簡易な品質管理が実現できると共に、圧延工程以降に発見される非金属介在物起因の製品トラブルの発生を大幅に低減することができる。

また、鋼種毎に一定の操業条件が設定されている連铸プロセスに対して、迅速分析法によるチヱックと補正を伴ったシミュレーション計算は毎チヤージ繰り返されていることから、リアルタイム計算による予測結果は当該チャージのスポットサンプリングデ一夕のチエックを伴わずとも高い予測精度を見込むことができる。

従って、溶鋼清浄度や铸片の品質情報をリアルタイムで得られるわけであり、この情報を基に、レードルからタンディッシュへの注入口部におけるスラグの流出量、溶鋼流出量、タンディッシュ内の溶鋼量、および铸造速度、電磁撹拌のパターン、電磁ブレーキ強度などの各プロセス変数を制御し、铸片内に捕捉される非金属介在物量を最小限に抑制するような制御も可能となる。

以下、図面を参照して本発明の実施形態の一例を説明する。図 1 は、連铳铸造プロセスを椟式的に示したもので、レードル 1 、タンディッシュ 2、モールド 3から構成されており、レードル 1 から夕ンディッシュ 2に溶鋼 10を注入するためのロングノズル 4 と、タンディッシュ 2からモールド 3に溶鐧 1 0を注入するための浸漬ノズル

1 1 5が配置されている。また、タンディッシュ 2には、タンディッシュスラグ 1 2がモールド側に流入することを防止するための堰 6が配置されており、ロードセル 9 によってタンディッシュ重量は連続的に測定されている。

モールド 3には、注入流の偏流を軽減することを目的に、電磁ブレーキ 8が配置されており、モールド内溶鋼の偏流を検知するために、モールドの冷却水側には合計 80本の熱電対（図示していない）と、浸漬ノズル 5を挟んだメニスカス上部には一対のモールド内湯面レベルセンサー 1 3が配置されている。

铸造中の種々の操業情報は、プロセスコンピュータを介して、非金属介在物挙動を計算予測する計算機に 2秒間隔で逐次入力されており、レ一ドル 1 から、タンディッシュ 2、モールド 3に到る介在物の挙動と、その経時変化が操業変動による影響も考慮して計算予測され、最終的な铸片内における非金属介在物の種類、大きさ別の三次元的分布がリアルタイムで定量的に計算（一次計算）される。

計算精度の保証のため、レードル 1、タンディッシュ 2、モールド 3などからの溶鋼試料ゃ铸造後の铸片からの切断試料をスポット的にサンプリングし、気送管を用いて分析室に送付し、コールドクル一シブル法によつて非金属介在物の種類毎の粒径分布が測定され、予測結果に対するチックが毎チャージ繰り返され、誤差が一定範囲を越えるチャージに対しては補正計算（二次計算）が行われるこれまで、発明者らが分析方法やサンプラーなどに工夫を重ねてきた結果、試験採取から試料調整も含めたコールドクルーシブル分析の所要時間を約 20分に短縮することができている。

以下、溶鋼中の非金属介在物の举動の予測モデルについて図 2〜 7 Bに基づいて説明する。図 2 , 3 , 4は、それぞれ、レードル、タンディッシュ、モールド内の溶鋼を計算空間として分割した例を示す。この場合、レードル内の溶鋼は 4分割、タンディッシュ内は 8分割、モールド内は凝固シェル（縦のハッチングで示す）を含めて 180分割されており、連続铸造プロセスの溶鋼流動を計 192分割したメッシュによつて表現している。

従来、数値シミュレ一ションによる介在物の計算評価を行う場合には、レードル、タンディッシュ、モールド内の流動パターンを N avier- Stokes式に基づいた流動解析によつて計算する必要があり、安定な解を得るためにはそれぞれの溶鋼容器を、数千〜数十万の計算メッシュに分割して全てのメッシュにおける流動と圧力のバランスを長時間かけて計算するため、時々刻々の体積変化や、突発的に発生するノズル詰まりなどによる流動変化を予測することは事実上不可能であった。例えば、 ISIJ International, Vol.35 (1995), No.5, pp.472には、本発明者の一人を含む研究グループが、レードル内での溶鋼流動だけを解析するために行った計算例が示されているが、このときの一水準の定常計算を行うためには、溶鋼を 8000メッシュ（20x 20x 20) に分割してワークステーション（Sun- Sparc 10) によって 2時間以上要することを本文中 3. 4章に紹介してい o

本発明において用いられるモデルの大きな特長は、予め、水モデルゃ数値計算などによってプロセスの溶鋼流動の代表パターンとそれに対する、溶鋼量ゃ铸造速度の変化、熱対流が及ぼす流動、铸型内の偏流などの影響を調査し、種々の操業条件における流動状態をパターン化して記憶し、実際の操業データに基づいてパターンを選択するようにしているものであるため、大幅なメッシュ省略と計算時間の短縮が可能なことである。従って計算メッシュは 1000メッシュ以下で十分足りることから、ワークステーション程度の能力を持つた計算機であればリアルタイムの計算予測ができ、また、铸型内の詳細な介在物分布を計算する必要が無い場合には、数十のメッシュで計算することも可能である。

本モデル例において取り扱う非金属介在物は、溶鋼表面からの酸素侵入に起因して発生するアルミナ系非金属介在物、レードル、またはタンディッシュ内のスラグ巻き込みによって発生するスラグ系非金属介在物、モールド内表面上の潤滑フラックスの巻き込みによつて発生するモールド潤滑用フラックス系非金属介在物、および、浸漬ノズルの詰まりを防止するために吹き込まれる Arガスが铸型内で分断されることに起因して発生する微紬気泡の 4種類である。ここで、铸型内の微細気泡は、その中に微小な非金属介在物を数多く付着させ、非金属介在物と同様の欠陥となるため、ここでは微細気泡も非金属介在物の一種として取り扱つている。

また、一つの空間メッシュにおける非金属介在物密度の粒径分布は連続関数であるが、計算上、直径が 10— 1000ミクロンの間で 5種類の代表粒径に分類されている。従って、ここで扱われる計算対象は、生成起因で 4種、大きさで 5種に分類された 20種の介在物を取り扱うことになるが、生成起因からも明らかなように、レードル、タンディッシュの計算には、モールド潤滑用フラックス系非金属介在物、微細気泡を計算する必要は無い。

1 メッシュ内にお.いては非金属介在物は一様に分布しているものとみなし、 X番目のメッシュ（以下 Xメッシュ）における非金属介在物密度： C _x (個/ m³〉の時間的変化は、溶鋼流動と浮上を考慮することによって、次のような理論に基づき表わされている。

介在物の浮上速度 U (m/ s ) = ( o _al - p _i ) g - d ²

- ( 1 ) (Stokesの式）但し： /o _m , p は溶鋼、非金属介在物の密度（kgZm³)、 gは重力加速度（9.8mZ s ²)、 dは介在物直径（m) は溶鋼粘度（Pa · s )

従って、直下のメッシュからの浮上に起因する非金属介在物流入速度 F _{i n} (個 Z s ) と直上メッシュへの浮上流出速度 F。_u, (個 Z s

) は

F _{i n}= C u n d . r · U · S 2 … （ 2 )

F _{ou l} = C · U · S , - ( 3 )

ここで C _und,_r 及び C _UPはそれぞれ Xメッシュの直下及び直上のメッシュにおける非金属介在物密度（個 Zm³)を示し、 S , , S 2 は Xメッシュの上面、下面の面積（m²)を示す。

また、溶鋼の流動による上流メッシュからの介在物流入量 R _{i n} ( 個/ s ) 及び下流メッシュへの介在物の流出量 R。_{u t} (個 Z s ) はそれぞれ、

R i„=∑ C X -N · Qf X -N … （ 4 )

R。" = C _x · ∑Qf_x … （ 5 )

で表わされる。但し、 Qfは特定メッシュへの溶鋼流出量（m³ / s ) を示し、添字の X— Nは Xメッシュに溶鋼が流入するメッシュを示し、これらは、流動パターンから決定される。図 3及び 4には流動パターンの一例が矢印で示されている。また、 Xメッシュへの流入および Xメッシュからの流出は、複数のメッシュに対して発生する場合が含まれることからこれらの合計を表す∑が添えられている ο

従って、単位時間（ 1 s ) 後の介在物密度 C_x (t+1)は次式で予想される。

Cx (t+l)=Cx + (R _{i n}-R_ou, + F _{i n} - F。_ut ) /Vx

… ( 6 ) ここで、 V_x は Xメッシュの体積（m³)である。

以下に示すメッシュ内での非金属介在物生成や合体成長などを除いた基本移動は、上記の式を基礎式として取り扱い、 20種類の介在物の各メッシュにおける非金属介在物密度の経時変化がそれぞれ計算される。また、注入開始時の計算スタートや、壁の扱いなどの時間的、空間的境界条件は、従来の当該技術者が状況に応じて適宜行つてきたが現時点において一定の式であらわすことは困難である。また、種類の異なる a , bの介在物（密度 C , ， C _b (個 Zm³) ) がメッシュ内での非金属介在物の衝突による凝集が発生する回数 N (回/ s ) は乱流理論より以下のように扱われる。

N= k x g x C . x C b x V_x - ( 7 )

ここで、 εはメッシュ内の平均乱流度（WattZm³)であり、流動パターンと同様にトレーサー添加による水モデル試験や、詳細な数値計算などから求めることができ、 kは比例定数である。従って、単位時間内に衝突凝集が発生することによる非金属介在物個数の減少およびサイズの増加については、凝集回数に見合った数を差引き、全体の体積を保存させる条件を維持させて、より大きなサイズの介在物を生成させるように計算する。また、アルミナ系非金属介在物とスラグ系非金属介在物が合体するような場合には、高融点の固体アルミナ系非金属介在物が低融点のスラグ系非金属介在物に吸収されてスラグ化することが操業の実態調査で分かっているため、より大きなスラグ系非金属介在物が生成するものとし、その他の異種介在物の凝集についても、適宜場合分けをした。

また、レードルやタンディッシュ表面からのスラグ削り込み、モ一ルド内での潤滑用フラックスの削り込み速度 M (個 Z s ) は、水モデルゃ溶鐧とスラグを用いた基礎実験や実機調査などから平均乱流度 ε、粒径 d、スラグ（または潤滑フラックス）粘性 _s (Pa - S ) の関数として評価した。

M= f ( ε , d , u s ) … （ 8 )

スラグ中の酸素や空気からの汚染によるアルミナの発生は、レードル、タンディッシュ、モールドのそれぞれ最上面のメッシュで発生するものとし、また、汚染速度 L (個 Z s ) は、スラグ中の酸素活量 a。（一）、雰囲気の酸素分圧 P。₂ (Pa) 、表面積 S 1 (m ²) に比例すると理論上考えられることから

L = r xSl x e x (f 1 ( d ) a ₀ + f 2 ( d ) x P ₀₂) … （ 9 ) と表す。

f 1 , f 2はそれぞれ、スラグ酸化、雰囲気酸化によって発生するアルミナ介在物の粒径別発生関数であり、 7は、発生介在物がスラグ中に留まらないで溶鋼中に侵入する率を表す関数である。

図 5 A及び 5 Bには、レードル内での介在物予測モデルの概念図を示す。二次精鍊終了から、レードルからタンディッシュへの注入開始（以下レードル注入開始）までに要する時間は約 30分である。二次精鍊終了時のサンプル分析値に基づき、その後、レードル注入開始までの、浮上による非金属介在物 16の除去ゃレ一ドルスラグ 11 からの再酸化による非金属介在物の発生などによるスラグ系介在物とアルミナ系介在物の変化量を、パブリング時間、保持時間、レードルスラグ酸化度 a。などに基づき計算することによって、レ一ドル注入開始時のレードル内介在物分布を計算して初期条件とする。

レードル注入開始から終了までのレードル内の非金属介在物 16の挙動と共に、ロングノズル 4を介してタンディッシュへ流入する非金属介在物量がリアルタイムで予測計算される。また、レードル内溶鐧上のレードルスラグ 11は注入末期に渦の発生によってタンディッシュに混入してチヤージの継ぎ目の铸片の品質劣化の要因となる

0 ノズル内に侵入するスラグ量については、レードル内溶鋼の残湯 O 高さ h (m) と、注入速度 q (m³ / s ) から予測される代表的混入速度で表すことができるが、スラグ混入によるノズル内のィンピ一ダンス変化をキャッチするレードルスラグ流出量センサ一 15を用いて逐次のレードルスラグ流入量を測定することによつても、チヤージ毎の混入量をより精度良く評価することができる。従って次式のようにタンディッシュ内へのレードルスラグの渦巻込み速度 y ( m³ / s ) を評価できる。

y = R ， X q … （ 10)

ここで qはノズル内を通過する流体の流量（m³ / s ) ではロングノズル 4内のスラグ占有率（一）であり、

R «,.«= f (h, q ) または、 R _{s l}"= f (センサー信号）で与えられる。

また、図 6 A及び 6 Bには、タンディッシュ内の非金属介在物予測モデルの概念図を示す。前述のレードルモデルで計算される出側条件がタンディッシュモデルの溶鋼および非金属介在物の入力条件として与えられる。この入り側では、ロングノズル 4からの溶鋼注入によってもたらされる高い乱流状態になっており、スラグ系非金属介在物の生成と、再酸化によるアルミナ系非金属介在物が多く発生する他、前述の渦巻込みによる取鍋スラグの侵入に起因してスラグ系非金属介在物が生成する。この生成量 Y (個 Zs ) は次式で与えられる。

Y= f ( d ) x y … （11)

ただし、 f ( d ) はレードルスラグの渦流入によって発生する介在物粒径分布関数で、基礎実験と実機調査に基づいて決定している。

浸漬ノズル 5内に堆稜する非金属介在物と、その剁離のタイミングについては、铸造速度とストッパー 7の開度の関係におよぼす浸潸ノズル 5の閉塞度の影響を調査しておき、铸造速度とストッパー開度から非金属介在物堆積量を予測する。剝離介在物はモールド内に侵入するものとする。ここで、浸漬ノズル内に付着する介在物は、過去の実態調査による経験よりアルミナ系介在物としており、粒度分布も実態調査に基づいて決定している。

図 7 A及び 7 Bには、モールド内の非金属介在物予測モデルの概念図を示す。タンディッシュモデルで計算される出力条件がモールドモデルの溶鋼および非金属介在物の入力条件として与えられる。モールド内の流動については、予め铸造速度や電磁ブレーキ強度を変更した場合を対象に行った数値解析結果に基づき、操業条件から流動パターンを予想し、铸型内熱電対の左右の温度分布の差やモールド内湯面レベルセンサー 13によって逐次判定される偏流については、見込まれる左右の変動分を流動パターンを考慮して評価してい浸漬ノズル閉塞防止を目的に浸漬ノズル内に吹き込まれるァルゴンガスに起因する微細気泡生成については、その量と気泡分布の発生頻度の関係に対する調査から生成量を決定している。これらの非金属介在物が凝固シェルに接する計算メッシュ（図 5中、縱のハツチングで表わされたメッシュ）に到達したとき、 Z ( % ) がその計算メッシュで凝固シヱルに捕捉される。

Z = f ( d， Qf、介在物組成） … ( 12)

以上のような計算口ジックによってリアルタイムで最終铸片内の非金属介在物の三次元的分布を非金属介在物の種類、粒径毎に計算予測することができるのである。

図 8には、予測モデルとコールドクルーシブル分析値のコネクシヨンを模式的に示す。図 8の右側には、二次精鍊工程 100、連続铸造工程 102及び熱延工程 104からなる製造工程が示されている。二次精鍊工程 100の出口から連铳铸造工程 102の入口までに溶鋼の輪送等のために約 30分を要している。連続铸造工程 1 02を出た铸片が熱延工程 1 04に供されるまでには約 2時間の余裕がある。

連続铸造工程 1 02におけるレードル 1 、タンディッシュ 2及び、モールド 3 の操業データが連铸プロセスコンピュータ 1 1 5へ入力される。二次精鍊工程 1 00の出口、レ一ドル 1 、タンディッシュ 2、及びモールド 3の所定位置における溶鋼とモールド 3から出た铸片 1 06についてスポットサンプリングが行なわれ、約 20分で分析が終了する。

図 8 の左側にはワークステーション等のシミュレーション用計算機 1 1 4におけるシミュレーションの流れが示されている。図 8 において、二次精鍊工程 1 00の出口における分析結果から計算されたレ一ドル注入開始時のレードル内介在物分布を初期条件として、連铸プロセスコンピュータ 1 1 5を介してレードル 1 の操業データが与えられたモデルを使ったレードル系シミュレーションが行なわれる（ステツプ 200)。次に、レードル出口条件をタンディッシュ入口条件として、タンディッシュ 2の操業データが与えられたモデルを使つたタンディッシュ系シミュレーションが行なわれる（ステツプ 202) 。タンディッシュ出口条件はモールド入口条件として、モールド 3 の操業データが与えられたモデルへ入力され、モールド系シミュレーシヨンが行なわれる（ステップ 204)。これらのシミュレーションによる結果は各所のスボットサンプリングの分析結果と照合され（ステツプ 206)、許容範囲内で一致すればシミュレーシヨンによる予測は正しいものとして、それに基づく铸片の格付けが行なわれる（ステツプ 208)。シミュレ一ションの結果と分析結果とが許容範囲内で一致していなければ、後述するようにモデルのパラメ一夕が修正される（ステツブ 21 0)。

リアルタイムで計算される連铸工程における非金属介在物分布（一次計算結果）は、レ一ドルや夕ンディッシュ、モールドから採取する溶鋼試料および铸片の切断試料をスポット的にサンプリングして迅速に分析することによるその精度のチェックが前チャージまで繰り返して行われているので、当該チャージにおける分析結果が判明する以前においても一定以上の予測精度を維持することができる従って、铸造中の非金属介在物汚染度に合わせた制御も可能になる（図 8 のステツブ 212)。例えば、タンディッシュ内非金属介在物が要求レベルより多い場合には、铸造速度を低下させることによつて鐯型で凝固するまでの浮上時間を延長して品質を確保することができる。さらに、金属 Caや金属 Mgなどのような、高価ではあるが、タンディッシュ内で非金属介在物の抑制効果が高い物質については、汚染度が高い時点のみに添加することによって効率的な操業が実現できる。また、モールドに対するアクションの例としては、モールド内での電磁撹拌が可能な装置については、潤滑用フラックスの削り込みが発生しない撹拌パターンを選択、維持することも可能であり、また、電磁ブレーキによる介在物侵入の抑制が可能な装置の場合は、介在物レベルに見合ったコイル電流を選択、維持することも可能である。上記に示したような操業のオンライン制御は、予測情報に対してオペレーターがマニュアルで操作する以外に、計算機に最適制御パターンを学習させることによって自動的な制御を行うこともできる。

また、スボットサンプリングによる分析値と計算値（一次計算結果）に一定以上の誤差がある場合には、シミュレーターによる補正計算（二次計算）が行われる。スボットサンプリング試料を採取して加工し、分析結果が判明するまでの所要時間は 20分程度であり、一定期間ハードディスクに保存された操業データと連動した二次計算はリアルタイムの半分以下の高速計算ができる。タンディッシュにおいて行ったスポットサンプリングの分析の結果、汚染度が一次計算結果より低い場合には、例えば、凝集合体を計算する（ 7 ) 式において、係数 kをフィッティングパラメ一夕として兼用し、 kを高い値に変更することによって凝集分を多く計算して（凝集消滅の増加、平均粒径増大による浮上速度の上昇）実際の汚染度に合わせ込むことができ簡易に回帰計算することができる。

铸片が次工程である熱延工程に供されるまでには、輸送やマッチングを含めて二時間程度の時間があるため、二次計算を行った場合でも、铸片が次工程である熱延段階に到るよりもはるかに早く铸片内の三次元的介在物分布の正確な予測結果を得ることができるので、正確な铸片格付けが行われた铸片を供給でき、圧延以降に発生する非金属介在物系起因の表面欠陥および内部欠陥などのトラブルを未然に回避することができる。

また、ここで示した実施形態で非金属介在物のスポットチックにはコールドクルーシブル法を用いた例を示しているが、このチェックには迅速な分析が可能であれば、特開昭 64-701 34に示される電子ビーム法、特開平 3 — 1 02258に示されるような超音波法などを用いることによっても粒径毎の非金属介在物予測が可能であるし、非金属介在物汚染をマクロ的に知るだけであれば、 J I S Z26 1 3に規定されるような鋼中酸素分析法とその全酸素量のマクロシミュレ一ションを組み合わせることによっても連铳的な非金属介在物の予測が可能になる。

ワークステーション等の汎用コンピュータに上記の機能を実現させるためのソフトウェアは、フロッピーデイスク又は CD- ROMのような周知の記憶媒体に格納して提供することができる。

ここで示した実施の形態は、本発明の適用の極く一例を詳細にわたつて説明したものであり、シミュレーション計算のロジックゃスポットサンプリング場所等は必要な非金属介在物レベルと工程制約によって決定されるべきものである。

実施例 1

1 チャージが 300トンの薄板用溶鋼を 3 チャージ転炉で精鍊後、二次精練設備（RH脱ガス設備）で脱ガスおよび成分調整後、連続铸造プロセスに供した。タンディッシュの容量は 50トン、連続铸造铸型のサイズは 250mm (厚み） x 1800随（幅）、定常部の铸造速度は

2. 5 m Z分であった。レードル内溶鋼、タンディッシュ内溶鋼、モールド内溶鋼からそれぞれ平均 1個 Z 1 5分の頻度で採取すると共に、コールドクルーンブルによる迅速介在物析出を行った。

これより得られた介在物組成、粒度分布の測定結果を非金属介在物挙動シミュレーション計算と組み合わせ铸片品質の予測を行った。この作業を铸造開始から 2チャージの中間まで行い、その後はサンプリングによる非金属介在物分析結果のみで铸片品質を推定した ο

その結果を図 9に示す。プロットはサンプリングを行ったボイントを示し、実線は非金属介在物挙動シミュレ一シヨン計算による予測結果を示している。 1 チャージ目の最初は注入開始に伴う非定常部であり、铸片品質を表す清浄度指数は合格レベルの 0を下回っている。一方、定常部位では、幾分の変動はあるものの、合格レベル以上の品質となっていた。

さらに 1 チャージ目と 2チャージ目の継ぎ目部においては、レードルから注入される溶鋼の本来の清浄度が低かったのに加え、レ一ドルスラグが流入したため、溶鋼の清浄度はさらに悪化した。 2チヤージ目の定常部に入ると淸浄度は高レベルに安定したため、非金属介在物挙動シミュレーション計算による連続的な品質予測を中止し、サンプリングによる非金属介在物分析結果による部分的な清浄度チエックのみを行った。

2 チャージ目、 3 チヤ一ジ目共に非金属介在物分析結果は 1 チャージ目と同等な清浄度推移であったため、 3チャージ終了後（連続铸造終了後）合格レベル以下となった 1 チャージ目の部位と、これら合格レベル以下と予想される 2チャージ目、 3チャージ目の部位を除いた铸片を圧延工程に供した。その結果、 1 チャージ目から 2 チャージ目の定常部にかけては全く製品欠陥が発生しなかったものの、 2チャージ目と 3チャージ目の継ぎ目付近の铸片において予想以上の長さにわたって表面欠陥が発生した。その結果を受けて、連続铸造中の操業データの記録と非金属介在物分析結果とを基に非金属介在物挙動シミュレ一ション計算にて铸片品質を遡って推定したところ、図 9中の破線のようになった。すなわち、 2チャージ目から 3 チャージ目の継ぎ目部における僅かなレードルスラグの流出が継ぎ目部の品質を予想以上に劣化させていることが追認された。

実施例 2

1 チャージが 300トンの薄板用溶鋼を 3チヤ一ジ転炉で精鍊後、二次精鍊設備（RH脱ガス設備）で脱ガスおよび成分調整後、連続铸造プロセスに供した。タンディッシュの容量は 50トン、連続铸造铸型のサイズは 250匪（厚み） X 1800匪（幅）、定常部の铸造速度は 2. Om Z分であつた。. レ一ドル内溶鋼、タンディッシュ内溶鋼、モールド内溶鋼からそれぞれ平均 1個/ 5分の頻度で採取すると共に、コールドクルーシブルによる迅速介在物析出を行った。

これより得られた介在物組成、粒度分布の測定結果を非金属介在物挙動シミュレーション計算と組み合わせ铸片品質の予測を行った。この作業を铸造開始から 2チャージの中間まで行い、その後は鏵片品質を予測すると共に、プロセス変数を制御することにより铸片の品質を制御した。その結果を図 10に示す。プロットはサンプリングを行ったポイントを示し、実線は分析結果に基づいた非金属介在物挙動シミュレ一ション計算による予測結果を示す。 2 チャージ目と 3 チャージ目の継ぎ目部において品質の劣化が予想されたため、铸造速度を 2. 0m Z分から 1. 5m Z分に落として铸造し、その後は

2. 0m Z分に復帰させた。その結果、制御を行なわなかった部位の品質は合格レベルを下回り、 1 ランク低いグレードに振り当てざるを得なかったが、制御を行った部位の品質は定常部と同等であったため、グレードダウンの必要はなく、デメリツトを最低限に食い止めることができた。

以上説明したように、溶鋼中および铸片中の非金属介在物の組成、重量、粒などを数式モデルによるシミュレ一ション計算とスボットサンプリング試料の迅速分析結果を組み合わせることにより、連続铸造中にオンラインで鐯片品質を精度高く予測が可能となり、熱延工程以前に铸片の格付けを的確に実施できるようになる。また、この予測に基づいたオンラインでのダイナミックな連铳铸造プロセスの制御が可能となるので、不合格铸片の発生を最小限に抑制することができる。

Claims

請求の範囲

1 . レードル出口の非金属介在物分布を連続的に計算し、タンディッシュの操業データが与えられたタンディッシュの数式モデルに該レ一ドル出口の非金属介在物分布を入力することによつて、タンディッシュ出口の非金属介在物分布を連続的に計算し、モールドの操業デ一夕が与えられたモールドの数式モデルに該夕ンディッシュ出口の非金属介在物分布を入力することによって、モールドにおいて铸造される铸片の品質を連続的に予測する各ステップを具備する連铸铸片の品質予測方法。

2 . 前記数式モデルにおいて、タンディッシュ、及びモールド内の空間は、リアルタイム計算が可能な数の計算空間であって、流動の速度及び方向が一定で非金属介在物分布が均一であると仮定された複数の計算空間に分割される請求項 1 記載の方法。

3 . 複数の操業デ一夕について、前記各計算空間における流動の速度及び方向のパターンを予め記憶し、

与えられた操業データに基いて、パターンを選択するステップをさらに具備する請求項 2記載の方法。

4 . レードルからモールドに至る工程の少なくとも 1 点において採取したサンプルを分析することによって非金属介在物分布を測定し、

該測定結果と前記数式モデルにおける対応する個所及び時刻についての非金属介在物分布の予測結果を照合し、

測定結果と予測結果とが許容範囲内で一致するように数式モデルを修正するステツプをさらに具備する請求項 1 記載の方法。

5 . 前記非金属介在物分布を測定するステップは、

凝固したサンプルを再溶融して表面に非金属介在物を排出させ、表面に排出された非金属介在物の量、面積、組成、粒度分布の少なくとも一項目を測定することによってサンプルの非金属介在物分布を決定するサブステツプを含む請求項 4記載の方法。

6 . レードル出口の非金属介在物分布を連続的に計算し、タンディッシュの操業データが与えられたタンディッシュの数式モデルに該レードル出口の非金属介在物分布を入力することによつて、タンディッシュ出口の非金属介在物分布を連続的に計算し、モールドの操業データが与えられたモールドの数式モデルに該タンディッシュ出口の非金属介在物分布を入力することによって、モ一ルドにおいて铸造される铸片の品質を連続的に予測し、

予測された铸片の品質に基いて操業条件を自動的に変更する各ステツプを具備する連铸铸片の品質制御方法。

7 . 前記数式モデルにおいて、タンディッシュ、及びモールド内の空間は、リアルタイム計算が可能な数の計算空間であって、流動の速度及び方向が一定で非金属介在物分布が均一であると仮定された複数の計算空間に分割される請求項 6記載の方法。

8 . 複数の操業データについて、前記各計算空間における流動の速度及び方向のパターンを予め記憶し、

与えられた操業データに基いて、パターンを選択するステップをさらに具備する請求項 7記載の方法。

9 . レードルからモールドに至る工程の少なくとも 1 点において採取したサンプルを分析することによつて非金属介在物分布を測定し、

測定結果と予測結果とが許容範囲内で一致するように数式モデルを修正するステツブをさらに具備する請求項 6記載の方法。

1 0. 前記非金属介在物分布を測定するステップは、

凝固したサンプルを再溶融して表面に非金属介在物を排出させ、表面に排出された非金属介在物の量、面積、組成、粒度分布の少なくとも一項目を測定することによってサンプルの非金属介在物分布を決定するサブステップを含む請求項 9記載の方法。

1 1 . レードル出口の非金属介在物分布を連続的に計算する手段とタンディッシュの操業デ一夕が与えられたタンディッシュの数式モデルに該レードル出口の非金属介在物分布を入力することによつて、タンディッシュ出口の非金属介在物分布を連続的に計算する手段と、

モールドの操業データが与えられたモールドの数式モデルに該夕ンディッシュ出口の非金属介在物分布を入力することによって、モールドにおいて铸造される铸片の品質を連続的に予測する手段とを具備する連铸铸片の品質予測装置。

12. 前記数式モデルにおいて、タンディッシュ、及びモールド内の空間は、リアルタイム計算が可能な数の計算空間であって、流動の速度及び方向が一定で非金属介在物分布が均一であると仮定された複数の計算空間に分割される請求項 1 1記載の装置。

1 3. 複数の操業データについて、前記各計算空間における流動の速度及び方向のパターンを予め記憶する手段と、

与えられた操業データに基いて、パターンを選択する手段とをさらに具備する請求項 12記載の装置。

1 4. レードルからモールドに至る工程の少なくとも 1 点における非金属介在物分布の測定結果を入力する手段と、

該測定結果と前記数式モデルにおける対応する個所及び時刻についての非金属介在物分布の予測結果を照合する手段と、測定結果と予測結果とが許容範囲内で一致するように数式モデルを修正する手段とをさらに具備する請求項 1 1記載の装置。

1 5. レードル出口の非金属介在物分布を連続的に計算する手段とタンディッシュの操業データが与えられたタンディッシュの数式モデルに該レードル出口の非金属介在物分布を入力することによつて、タンディッシュ出口の非金属介在物分布を連続的に計算する手段と、

モールドの操業データが与えられたモールドの数式モデルに該夕ンディッシュ出口の非金属介在物分布を入力することによって、モ一ルドにおいて铸造される铸片の品質を連続的に予測する手段と、予測された铸片の品質に基いて操業条件を自動的に変更する手段とを具備する連铸铸片の品質制御装置。

1 6. 前記数式モデルにおいて、タンディッシュ、及びモールド内の空間は、リアルタイム計算が可能な数の計算空間であって、流動の速度及び方向が一定で非金属介在物分布が均一であると仮定された複数の計算空間に分割される請求項 1 5記載の装置。

17. 複数の操業データについて、前記各計算空間における流動の速度及び方向のパターンを予め記憶する手段と、

与えられた操業データに基いて、パターンを選択する手段とをさらに具備する請求項 16記載の装置。

18. レードルからモールドに至る工程の少なくとも 1 点における非金属介在物分布の測定結果を入力する手段と、

該測定結果と前記数式モデルにおける対応する個所及び時刻についての非金属介在物分布の予測結果を照合する手段と、

測定結果と予測結果とが許容範囲内で一致するように数式モデルを修正する手段とをさらに具備する請求項 17記載の装置。

1 9. レードル出口の非金属介在物分布を連続的に計算し、タンディッシュの操業データが与えられたタンディッシュの数式モデルに該レードル出口の非金属介在物分布を入力することによつて、タンディッシュ出口の非金属介在物分布を連続的に計算し、モールドの操業データが与えられたモールドの数式モデルに該夕ンディッシュ出口の非金属介在物分布を入力することによって、モ一ルドにおいて铸造される铸片の品質を連铙的に予測する各ステツプを具備する連铸铸片の品質予測のための方法ステップを達成するためにコンピュータによって実行可能な命令のプログラムを具現化するコンピュータによって読み出し可能なプログラム格納装置。

20. 前記数式モデルにおいて、タンディッシュ、及びモールド内の空間は、リアルタイム計算が可能な数の計算空間であって、流動の速度及び方向が一定で非金属介在物分布が均一であると仮定された複数の計算空間に分割される請求項 1 9記載のプログラム格納装置 ο

21 . 前記方法ステップは、

複数の操業データについて、前記各計算空間における流動の速度及び方向のパタ一ンを予め記憶し、

与えられた操業データに基いて、パターンを選択するステップをさらに具備する請求項 20記載のプログラム格納装置。

22. 前記方法ステップは、

レードルからモールドに至る工程の少なくとも 1 点における非金厲介在物分布の測定結果を入力し、

測定結果と予測結果とが許容範囲内で一致するように数式モデルを修正するステツプをさらに具備する請求項 1 9記載のプログラム格納装置。

23. レードル出口の非金属介在物分布を連続的に計算し、タンディッシュの操業データが与えられたタンディッシュの数式モデルに該レードル出口の非金属介在物分布を入力することによつて、タンディッシュ出口の非金属介在物分布を連続的に計算し、モールドの操業データが与えられたモールドの数式モデルに該夕ンディッシュ出口の非金属介在物分布を入力することによって、モ一ルドにおいて铸造される铸片の品質を連続的に予測し、

予測された铸片の品質に基いて操業条件を自動的に変更する各ステップを具備する連铸铸片の品質制御のための方法ステツプを達成するためにコンピュータによつて実行可能な命令のプログラムを具現化するコンピュータによって読み出し可能なプログラム格納装置

24. 前記数式モデルにおいて、タンディッシュ、及びモールド内の空間は、リアルタイム計算が可能な数の計算空間であって、流動の速度及び方向が一定で非金属介在物分布が均一であると仮定された複数の計算空間に分割される請求項 23記載のプログラム格納装置

25. 前記方法ステップは、

複数の操業データについて、前記各計算空間における流動の速度及び方向のパターンを予め記憶し、

与えられた操業データに基いて、パターンを選択するステップをさらに具備する請求項 24記載のプログラム格納装置。

26. 前記方法ステツプは、

レ一ドルからモールドに至る工程の少なくとも 1 点における非金属介在物分布の測定結果を入力し、

測定結果と予測結果とが許容範囲内で一致するように数式モデルを修正するステップをさらに具備する請求項 23記載のプログラム格納装置。