WO2024009783A1 - 熱延鋼帯の焼鈍方法及びその焼鈍方法を用いた電磁鋼板の製造方法 - Google Patents

熱延鋼帯の焼鈍方法及びその焼鈍方法を用いた電磁鋼板の製造方法 Download PDF

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Definitions

  • the present invention relates to a hot-rolled steel strip annealing method that predicts the rapid heating temperature in the annealing step of a hot-rolled steel strip (hot-rolled steel strip), or the rapid heating temperature and the heating conditions of a heating zone or soaking zone.
  • the present invention also relates to a method for producing electrical steel sheets using an annealing method for reducing variations in magnetic properties of product steel strips.
  • annealing hot-rolled sheet annealing
  • electrical steel sheets containing 1.6 to 5.0 mass% Si before cold rolling the magnetic properties of the product sheet can be improved. It is known that the Goss orientation can be highly developed.
  • the hot-rolled sheet annealing described above is usually performed using continuous annealing equipment equipped with a heating zone, a soaking zone, and a cooling zone.
  • the annealing temperature in hot-rolled sheet annealing greatly affects the magnetic properties of the product sheet, and it is necessary to control the steel sheet temperature so that it is constant and uniform over the entire length and width of the hot-rolled steel strip. Therefore, in the continuous annealing equipment described above, the furnace temperature in the soaking zone is controlled to be constant in order to control the heating temperature of the hot rolled steel strip to be annealed within a suitable range.
  • hot-rolled steel strips are thick, the variation in thickness relative to the rolled thickness is large, especially at the leading end of the steel strip, so the heat capacity varies greatly even within the same steel strip. Therefore, hot-rolled steel strip has a greater effect on the furnace temperature of the annealing furnace than cold-rolled steel strip, and the furnace temperature in the heating zone and soaking zone is maintained at a predetermined temperature. It becomes difficult to heat to soaking temperature.
  • Patent Document 1 discloses a technique for reducing the aging index of a steel sheet before final cold rolling in the production of grain-oriented electrical steel sheets by controlling the cooling rate during hot-rolled sheet annealing.
  • Patent Document 2 discloses a hot-rolled sheet annealing technique for a Si-containing steel sheet in which a steel strip is rapidly heated during hot-rolled sheet annealing.
  • Patent Document 1 discloses improving the hot-rolled plate structure of grain-oriented electrical steel sheets by hot-rolled plate annealing
  • the heating temperature of hot-rolled plate annealing is controlled with high precision. There is no mention of the need for control or the means to do so.
  • Patent Document 2 uses rapid heating in hot-rolled sheet annealing as a means to improve descaling properties after annealing, and does not mention anything about increasing the precision of the heating temperature after rapid heating. Not yet.
  • the present invention solves the above-mentioned problems faced by the prior art, and provides hot rolled steel that can control the temperature of the steel strip at the exit side of the heating belt in hot rolled sheet annealing, and furthermore, the temperature of the steel strip at the exit side of the soaking zone, with high precision.
  • the object of the present invention is to provide a method for annealing a strip.
  • the upstream side near the outside of the device is referred to as the "input side of the device”
  • the downstream side near the outside of the device is referred to as the "output side of the device”.
  • the inventor describes a hot-rolled steel strip annealing method that uses a rapid heating device to control the temperature of the steel strip at the exit side of the heating belt and, by extension, the temperature of the steel strip at the exit side of the soaking zone, with high precision during hot-rolled sheet annealing. , we have carefully considered this.
  • an annealing treatment model was generated using machine learning, and this model was used to predict the heating temperature of the rapid heating device placed on the entrance side of the annealing furnace or in the heating zone. Then, this heating temperature was actually applied to annealing as the manufacturing condition. They have also found that it is possible to suppress variations in the steel strip temperature on the exit side of the heating zone and, by extension, in the steel strip temperature on the exit side of the soaking zone, and to control the annealing temperature to a target value with high accuracy.
  • the heating temperature of the rapid heating equipment including the heating conditions of the heating zone and soaking zone is predicted using the above annealing treatment model, and the heating temperature is set under the manufacturing conditions. It was actually applied as They have also discovered that annealing can be performed at a target annealing temperature. Furthermore, we use machine learning to generate an electrical steel sheet manufacturing model, predict the annealing temperature to obtain the target magnetic properties of the final product steel strip, and use this as the target annealing temperature to apply the above annealing process model to the heating temperature of the rapid heating device. was predicted and actually applied to annealing using the heating temperature as the manufacturing condition. They have also discovered that annealing can be performed at a target annealing temperature and a steel strip having target magnetic properties can be obtained.
  • a method for annealing a hot-rolled steel strip and a method for manufacturing an electrical steel sheet using the annealing method according to the present invention which advantageously solves the above problems, are configured as follows. [1] Annealing the hot-rolled steel strip in an annealing equipment in which a heating zone, a soaking zone, and a cooling zone are arranged in this order from the upstream side, and a rapid heating device is further disposed on the heating zone entrance side or in the heating zone, Using the operating parameters selected from each section including steel strip information and the actual steel strip temperature of each section as training data, a hot-rolled steel strip annealing treatment model learned in advance by machine learning is used to calculate the hot-rolled steel strip.
  • the heating temperature of the rapid heating device, or the heating temperature of the rapid heating device and the heating conditions of the heating zone or soaking zone are predicted so as to reduce the difference between the predicted value and the target value of the annealing temperature. This is an annealing method.
  • a slab for electrical steel sheets containing 1.6 to 5.0 mass% of Si is heated in a heating furnace, the slab is hot rolled into a hot rolled steel strip, and the hot rolled steel strip is rolled from the upstream side.
  • a heating zone, a soaking zone, and a cooling zone are disposed in this order, and a rapid heating device is further disposed on the heating zone entry side or in the heating zone, and the annealing is performed using an annealing equipment equipped with a plate thickness gauge at the front stage of the rapid heating device.
  • the hot rolled steel strip after annealing is pickled, and then subjected to one cold rolling or multiple cold rolling including intermediate annealing to obtain a cold rolled steel strip, and the cold rolled steel strip is removed.
  • the annealing temperature of hot rolled steel strips that reduces variations in magnetic properties is predicted based on a manufacturing model of electrical steel sheets learned in advance through machine learning, and the predicted annealing temperature is calculated.
  • the annealing temperature of the hot-rolled steel strip is set as a target value, and the annealing temperature of the hot-rolled steel strip is set so that the difference from the predicted value of the annealing temperature by the annealing treatment model in the annealing method for hot-rolled steel strip described in [1] above is reduced.
  • This is a method for manufacturing electrical steel sheets in which a strip is annealed.
  • the heating temperature of the rapid heating device or the heating temperature of the rapid heating device and the heating conditions of the heating zone or soaking zone are predicted using an annealing treatment model, so that the temperature of the steel strip on the exit side of the heating zone, and even It becomes possible to control the temperature of the steel strip on the exit side of the soaking zone to a predetermined target temperature with high accuracy.
  • the annealing temperature to obtain the target magnetic properties is predicted by the electrical steel sheet manufacturing model, and the heating temperature of the rapid heating device is determined by the annealing treatment model using the prediction as the target temperature, so the predetermined target temperature can be achieved with high accuracy. It becomes possible to control. As a result, a steel strip having target magnetic properties with little variation can be obtained, the magnetic properties of the product sheet can be stably improved, and the occurrence of magnetic defects can be suppressed.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing an example of hot rolled sheet annealing equipment used in an embodiment of the present invention. It is a schematic diagram which shows an example of the hot-rolled board annealing equipment used for other embodiments of this invention.
  • 1 is a flowchart showing the flow of an annealing method according to an embodiment of the present invention.
  • 1 is a flowchart showing the flow of a method for manufacturing an electrical steel sheet according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing the first half of a continuous annealing facility that is used for annealing hot-rolled steel strips for electrical steel sheets (hot-rolled sheet annealing) and has a heating zone, soaking zone, and cooling zone arranged from the upstream side. It is.
  • the steel strip S is heated in a heating zone 3 so that the temperature of the steel strip on the exit side of the heating zone reaches a target soaking temperature, and then held at the soaking temperature for a predetermined time in a soaking zone 4. , and then cooled in a cooling zone (not shown).
  • the furnace temperature of the heating zone 3 and the soaking zone 4 and the threading speed of the steel strip S are maintained at constant conditions from the viewpoint of maintaining the steel strip at a predetermined soaking temperature for a predetermined period of time.
  • the furnace temperature of the annealing furnace 1 it is desirable to keep the furnace temperature of the annealing furnace 1 as constant as possible, or to change it gradually.
  • the annealing temperature by further setting the annealing temperature to target the exit temperature of the rapid heating device, stable operation is possible without causing overshoot or hunting in each furnace temperature or steel strip temperature.
  • hot-rolled steel strip is thicker and has a larger heat capacity than cold-rolled steel strip, so it is not only difficult to follow changes in the furnace temperature of the heating zone, but also 3, it is difficult to heat the steel strip to the target temperature. Therefore, it is desirable to heat the heating zone 3 so that the temperature of the steel strip on the exit side of the heating zone always reaches a predetermined target temperature, regardless of variations in the thickness of the steel strip or the threading speed.
  • the ultimate purpose of hot-rolled sheet annealing is to perform heat treatment in the soaking zone 4 to maintain the steel strip S at a target soaking temperature for a predetermined period of time.
  • a hot-rolled steel strip that is thicker than a cold-rolled steel strip
  • the installation position of the rapid heating device 2 is set upstream of the soaking zone because the purpose is to control the temperature of the steel strip on the exit side of the heating belt, and ultimately the temperature of the steel strip on the exit side of the soaking zone, with high accuracy. As shown in FIG. 1, it may be placed upstream of the heating zone, or as shown in FIG. 2, it may be placed inside the heating zone 3 (including the case where it is present between the divided heating zones 3).
  • an induction heating device particularly a solenoid type device, it is difficult to heat the device to a temperature higher than the Curie point.
  • the heating zone when the heating zone is divided into three parts: a front stage, a middle stage, and a rear stage, it is preferable to avoid the latter stage and set the installation position at the front stage or the middle stage.
  • the positions within the apparatus are referred to as “front stage of the apparatus”, “middle stage of the apparatus”, and “rear stage of the apparatus” from upstream.
  • the rapid heating device 2 may be of any type as long as it can heat and change the temperature of the steel strip with good responsiveness.
  • any well-established method such as induction heating (solenoid method or transverse method), electrical heating, near-infrared heating, etc. can be suitably used.
  • the necessary heating capacity is better as it is larger so that it can cope with large speed changes and plate thickness changes. For example, if you want to equalize the temperature of a steel strip with a thickness of about 2 mm, which varies by about ⁇ 20°C on the soaking input side due to minute variations in plate thickness, a heating capacity of about 50 to 100°C will be sufficient to suppress the variation. It is possible to do so. However, it depends on the temperature range where the rapid heating device is installed and the relationship between the specific heat and temperature of the steel strip.
  • a rapid heating device such as an induction heating device is provided on the entrance side of the annealing furnace or in the heating zone, so that the target annealing temperature of the hot rolled steel strip is achieved.
  • the heating temperature in the rapid heating device is predicted using the annealing treatment model.
  • the steel strip temperature on the exit side of the heating zone 3 becomes constant, and it is possible to suppress fluctuations in the furnace temperature in the soaking zone 4 due to fluctuations in the amount of heat brought in from the steel strip. .
  • FIG. 3 shows the flow of an annealing method for a hot rolled steel strip based on generation and prediction of an annealing treatment model according to an embodiment of the present invention.
  • the hot-rolled steel strip annealing method includes an annealing treatment model generation step (step S11), a prediction step (step S12), and annealing of the hot-rolled steel strip (step S13) in this order.
  • the annealing treatment model is an annealing process that includes heating by the rapid heating device 2 shown in FIG.
  • a hot-rolled steel strip annealing treatment model learned by machine learning is generated (step S11).
  • the operational parameters that constitute the training data for the annealing treatment model are the amount of gas input to the annealing furnace burner of the annealing equipment, the furnace temperature of heating zone 3, the furnace temperature of soaking zone 4, the temperature of the steel strip, the thickness of the steel strip, and the Preferably, the parameter is selected from one or more of the belt threading speeds.
  • Burners are generally used in direct-fired furnaces, radiant tube furnaces, etc., but changes in the amount of combustion do not immediately affect the furnace temperature, so there is a time lag before the furnace temperature changes. Therefore, by using the gas input amount, which can directly determine the fluctuations in the heating capacity in the furnace, as an input variable during model generation and as an explanatory variable during prediction, highly accurate temperature prediction becomes possible.
  • the power input amount in the case of an electric furnace, it is preferable to include the power input amount as an input variable and an explanatory variable at the time of prediction when generating an annealing treatment model.
  • the furnace temperature of each part, steel strip temperature, steel strip thickness, and strip threading speed have a large influence on predicting the heating temperature of rapid heating equipment. It is preferable to include.
  • the generation of this annealing treatment model can use, for example, a neural network as a machine learning method.
  • the heating temperature of the rapid heating device 2 is predicted so as to approach the target annealing temperature using the hot-rolled steel strip annealing treatment model (step S11) learned in advance by machine learning.
  • the heating temperature of the rapid heating device 2 is predicted using the annealing treatment model so that the difference between the predicted value of the annealing temperature of the hot rolled steel strip and the target value of the annealing temperature is reduced, and the predicted temperature is are set as manufacturing conditions, and annealing is performed (step S13).
  • the heating temperature of the rapid heating device 2 predicted from the annealing treatment model exceeds the heating capacity of the rapid heating device and cannot be set as a manufacturing condition.
  • the heating temperature within the heating capacity range of the rapid heating device is predicted together with the heating conditions of not only the rapid heating device but also the heating zone or soaking zone (step S12).
  • FIG. 4 shows a flow of manufacturing an electrical steel sheet using a method of annealing a hot rolled steel strip by generating an electrical steel sheet manufacturing model and predicting an annealing temperature according to an embodiment of the present invention.
  • the production of electrical steel sheets includes an electrical steel sheet manufacturing model generation step (step S21), a prediction step (step S22), and annealing according to the predicted annealing conditions, followed by cold rolling and a step including annealing (step S22). S23).
  • an electromagnetic steel sheet manufacturing model is generated by machine learning using the performance data accumulated in each facility as training data (step S21).
  • the actual data that constitutes the training data for the electrical steel sheet manufacturing model is the slab heating temperature distribution of the slab heated before hot rolling, the steel strip temperature distribution in the rough rolling process of hot rolling, and the final finishing after cold rolling. It is preferable to include the magnetic properties of the steel strip that has been annealed.
  • the generation of this electromagnetic steel sheet manufacturing model can use, for example, a neural network as a machine learning method.
  • the target annealing temperature is predicted using the generated electrical steel sheet manufacturing model (step S21), and the heating temperature of the rapid heating device 2 is adjusted using the annealing treatment model so that the target annealing temperature is achieved.
  • the generated electromagnetic steel sheet manufacturing model (step S21) is used to predict an annealing temperature that will reduce variations in magnetic properties.
  • the annealing temperature predicted using the annealing treatment model approaches, that is, the difference between the target value of the annealing temperature by the electrical steel sheet manufacturing model and the predicted value by the annealing treatment model is reduced.
  • the annealing conditions are set as follows and annealing is performed (step 23). In setting the annealing conditions, it is preferable that, for example, the heating temperature of the rapid heating device 2 is determined, and the hot rolled steel strip is annealed under manufacturing conditions that include this heating temperature.
  • the annealing treatment model and the electrical steel sheet production model due to abnormal values in actual performance data, it can be used in combination with a physical model to determine abnormalities in measurement data.
  • the amount of temperature rise ⁇ T of the steel strip in the furnace can be calculated using the following physical model equation (1).
  • ⁇ T temperature increase amount [°C]
  • ⁇ Stefan-Boltzmann constant (4.88 ⁇ 10 ⁇ 8 [kcal/m 2 ⁇ h ⁇ K 4 ])
  • ⁇ CG overall heat absorption rate
  • L heating length [m]
  • C p specific heat [kcal/kg°C]
  • ⁇ Density 7850 [kg/m 3 ]
  • V line speed [m/min]
  • t plate thickness [mm]
  • Tf Furnace temperature [°C]
  • T s Entry side steel plate temperature [°C] It is.
  • the amount of temperature increase ⁇ T can be adjusted by adjusting the entrance side steel plate temperature T s , that is, the steel plate heating temperature in the rapid heating device, taking into account the fluctuation of the furnace temperature T f . , it becomes possible to control the temperature of the steel strip on the soaking input side.
  • the above-mentioned overall heat absorption rate ⁇ CG is an index representing efficiency regarding heat flow throughout the furnace, and is determined based on the actual furnace temperature and plate temperature.
  • the amount of heat required to heat the steel strip and the amount of heat possessed by the steel strip change depending on the width of the steel strip, the amount of heat removed from the furnace body, that is, the temperature of the furnace body changes. Therefore, in a heating furnace where the heat capacity of the furnace body is small, that is, the temperature of the furnace body tends to change easily, it is preferable to include the steel strip width as training data in generating an annealing treatment model and an electrical steel sheet manufacturing model.
  • the hot-rolled steel strip for electrical steel sheets to which the present invention is directed preferably contains Si in a range of 1.6 to 5.0 mass%. Since Si is an element effective in increasing the specific resistance of steel and reducing iron loss, it is preferably contained in an amount of 1.6 mass% or more. However, when Si exceeds 5.0 mass%, not only does the magnetic flux density decrease, but the steel becomes brittle and cracks occur during cold rolling, resulting in a significant decrease in manufacturability. It is preferably in the range of 2.0 to 4.0 mass%.
  • the above-mentioned hot-rolled steel strip may further contain known inhibitor-forming components to induce secondary recrystallization, or may contain known additives to improve magnetic properties and mechanical properties. It may contain elements.
  • the annealing treatment model makes it possible to control the temperature of the steel strip at the exit side of the heating belt, and furthermore, the temperature of the steel strip at the exit side of the soaking zone, to a predetermined target temperature with high accuracy. Subsequent recrystallization defects and crystal orientation defects are reduced, making it possible to impart excellent magnetic properties to the steel strip.
  • a magnetic steel sheet production model is further utilized to obtain a steel strip having target magnetic properties with little variation, stably improve the magnetic properties of the product sheet, and eliminate magnetic defects. The occurrence can be suppressed.
  • Example 1 A hot-rolled steel strip with a thickness of 1.4 to 2.8 mm and a width of 1200 mm is heated to a soaking temperature using an annealing equipment 1 having a rapid heating device 2, a heating zone 3, and a soaking zone 4 shown in FIG. Hot-rolled sheets were annealed at a target temperature of 1050° C. under the conditions listed in Table 1. At this time, data on the steel strip temperature at the exit side of the soaking zone was collected from the longitudinal direction for each hot rolled coil, and the maximum value of the difference from the target temperature was evaluated.
  • the hot rolled steel strip is divided into 20 sections in the longitudinal direction, and the difference between the average steel strip temperature in each divided section and the target soaking temperature (1050 ° C.) is determined. The maximum value among them was used for evaluation.
  • the rapid heating device 2 used a solenoid type induction heating device.
  • an annealing process model was used that was machine learned using a neural network on one month's worth of annealing furnace operation data, about 200,000 data collected at 10-second intervals.
  • the heating temperature of the rapid heating device was predicted so that the difference between the target annealing temperature of 1050° C. and the predicted annealing value was within 8° C., and the manufacturing conditions were set to perform annealing.
  • Table 1 test no.
  • the steel strip heating temperatures at the exit side of the rapid heating device No. 1 to 6 represent predicted values derived from the annealing treatment model.
  • the furnace temperature of the annealing furnace was adjusted to 800 to 1100°C.
  • the weight of the hot-rolled steel strip (coil) used in the examples was approximately 20 tons, and the difference between the set thickness of the hot-rolled steel strip (rolling set thickness) and the measured thickness is the difference between the front and back of the hot-rolled steel strip.
  • the maximum length was about 200 ⁇ m at the ends and about 50 ⁇ m at the middle portion.
  • Table 1 Test No. 1 shows an example in which the temperature at the exit side of the rapid heating device was determined in proportion to LSD (set plate thickness x sheet threading speed) without using the predictions of the annealing treatment model. Shown in 14-25.
  • the LSD (set sheet thickness x sheet threading speed) in Table 1 is a value calculated for the standard set sheet thickness.
  • the actual plate thickness varies by several tens of micrometers in the longitudinal direction, and was distinguished by expressing it as LSDt (actually measured steel strip thickness x strip threading speed).
  • the line speed was changed at 1/3 and 2/3 points in the longitudinal direction of the hot rolled coil.
  • the line speed for the first 1/3 in the length direction of the hot rolled steel strip is line speed 1
  • LSD is LSD 1
  • the line speed for the next 1/3 is line speed 2
  • LSD is LSD 2
  • the last 1 The line speed of /3 was expressed as line speed 3
  • the LSD was expressed as LSD3.
  • the rapid heating temperature was changed in accordance with the variation in LSDt so that it was proportional to LSDt.
  • the amount of change in the heating temperature of the steel strip by the rapid heating device was determined by multiplying the difference between the two (LSDt ⁇ LSD) by the proportionality coefficient K.
  • K is not a fixed value, but a value that changes depending on the heating characteristics such as the thickness of the steel strip and specific heat, the installation position of the rapid heating device, the furnace temperature and heating length of the annealing furnace, etc.
  • the K values used in the examples are shown in Table 1.
  • Example 2 A steel slab for an electrical steel sheet containing 3.5 mass% of Si was manufactured by a continuous casting method, and after reheating the slab to a temperature of 1200° C. or higher, it was hot rolled to obtain a hot rolled sheet with a thickness of 2 mm. Thereafter, the hot rolled sheet was annealed at about 1050° C. for 30 seconds in an annealing facility having a rapid heating device, a heating zone, and a soaking zone shown in FIG. 1, and then pickled. An induction heating device was used as the rapid heating device. Table 2 shows the manufacturing conditions and the results of evaluating the magnetic properties of the product steel sheets.
  • An electrical steel sheet manufacturing model is created using machine learning using a neural network for operating performance data, including the temperature distribution of the slab during slab heating, the temperature distribution of the steel strip during rough rolling during hot rolling, and the magnetic properties after final annealing. used.
  • the model we predicted the annealing temperature to obtain the target magnetic properties.
  • the heating temperature of the rapid heating device is predicted so that the difference from the predicted value of the annealing temperature by the annealing treatment model is within 8°C, and this predicted heating temperature is used as the manufacturing condition.
  • the hot rolled steel strip was annealed.
  • the steel strip was cold rolled to an intermediate thickness of 1.5 mm, and the steel strip was divided into two parts in the longitudinal direction, and one part was subjected to intermediate annealing at 1100°C for 20 seconds, and the other part was not subjected to intermediate annealing. Ta.
  • each steel strip was cold rolled a second time to obtain a cold rolled sheet having a final thickness of 0.23 mm.
  • the cold-rolled sheet described above was subjected to decarburization annealing that also served as primary recrystallization annealing at 840° C. for 100 seconds.
  • an annealing separator mainly composed of MgO was applied to the surface of the steel sheet after decarburization annealing, and after drying, finish annealing was performed consisting of secondary recrystallization annealing and purification treatment at 1200° C. for 10 hours.
  • the atmosphere for the final annealing was H 2 when the temperature was held at 1200° C. during the purification treatment, and N 2 when the temperature was raised (including secondary recrystallization annealing) and when the temperature was lowered.
  • the difference ( ⁇ B8) between the maximum value and the minimum value of the magnetic properties B8 within the same steel strip was evaluated as the variation in the magnetic properties and is shown in Table 2.
  • the technology of the present invention minimizes variations in the quality of product sheets by suppressing fluctuations in the temperature of the steel strip on the exit side of the heating zone and controlling the annealing temperature (soaking temperature) of the steel strip to a predetermined temperature with high precision.
  • This is a technology that aims to transform It can be applied not only to hot-rolled steel strips for electrical steel sheets, but also to all metal strips that require control of annealing temperature.

Abstract

熱延鋼帯の熱延板焼鈍における加熱帯出側の鋼帯温度、ひいては均熱炉出側の鋼帯温度を高い精度で制御することができる技術を提供する。急速加熱装置が配置された焼鈍設備で熱延鋼帯を焼鈍し、操業パラメータおよび鋼帯温度実績を教師データとして、事前に機械学習により学習された焼鈍処理モデルを用いる。このモデルにより、前記熱延鋼帯の焼鈍温度の予測値と目標値との差を低減するように、急速加熱装置の加熱温度、又は急速加熱装置の加熱温度と加熱帯等の加熱条件を予測する熱延鋼帯の焼鈍方法である。また、スラブ又は熱延鋼帯の温度分布、電磁鋼板の磁気特性を含む教師データとして、事前に機械学習により学習された電磁鋼板製造モデルを用いる。このモデルにより、磁気特性のばらつきを低減する熱延鋼帯の焼鈍温度を予測し、この予測を目標値とし、焼鈍処理モデルによる焼鈍温度の予測値との差が低減する工程を含む、電磁鋼板の製造方法である。

Description

熱延鋼帯の焼鈍方法及びその焼鈍方法を用いた電磁鋼板の製造方法
　本発明は、熱間圧延後の鋼帯（熱延鋼帯）の焼鈍工程における急速加熱温度、又は急速加熱温度と加熱帯若しくは均熱帯の加熱条件を予測する熱延鋼帯の焼鈍方法に関する。また、製品鋼帯の磁気特性のばらつきを低減するための焼鈍方法を用いる電磁鋼板の製造方法に関する。
　Ｓｉを１．６～５．０ｍａｓｓ％含有する電磁鋼板用の熱延鋼帯に対して冷間圧延前に焼鈍（熱延板焼鈍）を施すことで製品板の磁気特性が良好となる、つまりゴス方位を高度に発達させることができることが知られている。上記の熱延板焼鈍は、通常、加熱帯、均熱帯および冷却帯を備える連続焼鈍設備を用いて施される。
　熱延板焼鈍における焼鈍温度は、製品板の磁気特性に大きく影響することが知られており、熱延鋼帯の全長全幅において鋼板温度が一定かつ均一となるように制御する必要がある。そのため、上記した連続焼鈍設備では、焼鈍を施す熱延鋼帯の加熱温度を好適な範囲に制御するため、均熱帯の炉温を一定に制御することが行われている。
　しかし、従来の均熱帯の炉温のみを制御する上記の焼鈍方法では、鋼帯の長手方向における板厚の変動や通板速度の変動による鋼帯の加熱温度の変動を抑制し、好適な範囲に制御することは難しかった。その理由は、熱延鋼帯は冷間圧延前であるため板厚が厚く、熱容量（物体を１℃上昇させるのに必要な熱量）が大きいため、冷延鋼帯よりも加熱に多量の熱量を必要とする。また、熱延鋼帯は、板厚が厚い分、圧延板厚に対する板厚変動が大きい、特に鋼帯の先行端における板厚変動が大きいため、同じ鋼帯内でも熱容量が大きく変動する。そのため、熱延鋼帯は、冷延鋼帯と比較して焼鈍炉の炉温に大きな影響を及ぼし、加熱帯や均熱帯の炉温を所定の温度に保持し、熱延鋼帯を所定の均熱温度に加熱することが難しくなる。
　しかし、熱延板焼鈍における加熱温度を高精度に制御する技術はほとんど開示されていないのが現状である。例えば、特許文献１には、熱延板焼鈍における冷却速度を制御することで、方向性電磁鋼板製造における最終冷間圧延前の鋼板の時効指数を低減する技術が開示されている。
　また、特許文献２には、熱延板焼鈍において鋼帯を急速加熱するＳｉ含有鋼板の熱延板焼鈍技術が開示されている。
特開２０１６－０００８５６号公報 特開２０１８－０６６０４０号公報
　しかしながら、上記特許文献１に開示の技術は、熱延板焼鈍を施すことで方向性電磁鋼板の熱延板組織を改善することを開示しているものの、熱延板焼鈍の加熱温度を高精度で制御する必要性や、そのための手段については何ら言及していない。
　また、上記特許文献２に開示の技術は、熱延板焼鈍における急速加熱は焼鈍後の脱スケール性を向上させるための手段としており、急速加熱後の加熱温度の高精度化については何ら言及していない。
　上述したように、電磁鋼板の製造において、熱延板焼鈍の加熱温度の高精度な制御は、磁気特性の向上の観点からは極めて重要である。しかし、熱延鋼帯は、板厚が厚いことに加えて、板厚精度が悪く、板厚のばらつきが大きいという特徴があり、それに起因して焼鈍炉の炉温変動が発生するため、鋼帯の加熱温度を高精度で制御するには限界があった。
　本発明は、従来技術が抱える上記の問題点を解決し、熱延板焼鈍における加熱帯出側の鋼帯温度、ひいては均熱帯出側の鋼帯温度を高い精度で制御することができる熱延鋼帯の焼鈍方法を提供することを目的とする。
　ここで、鋼帯の流れにおいて、装置の外側付近で上流側を「装置の入側」、装置の外側付近で下流側を「装置の出側」と称する。
　発明者は熱延板焼鈍において、急速加熱装置を用いて、加熱帯出側の鋼帯温度、ひいては均熱帯出側の鋼帯温度を高い精度で制御することができる熱延鋼帯の焼鈍方法について、鋭意検討した。
　その結果、熱間圧延後の鋼帯を焼鈍する際に、機械学習により焼鈍処理モデルを生成し、このモデルを用いて焼鈍炉入側または加熱帯に配置された急速加熱装置の加熱温度を予測し、その加熱温度を製造条件として焼鈍に実際に適用した。そして、加熱帯出側での鋼帯温度、ひいては均熱帯出側の鋼帯温度のばらつきを抑制し、焼鈍温度を高い精度で目標値に制御することができることを見出した。
　また、急速加熱装置の加熱能力を超える加熱温度を予測した場合、上記の焼鈍処理モデルで加熱帯及び均熱帯の加熱条件も併せた急速加熱装置の加熱温度を予測し、その加熱温度を製造条件として実際に適用した。そして、目標の焼鈍温度で焼鈍が実施されることを見出した。さらに、機械学習により電磁鋼板製造モデルを生成し、最終製品の鋼帯の目標磁気特性を得るための焼鈍温度を予測し、これを目標焼鈍温度として上記の焼鈍処理モデルにより急速加熱装置の加熱温度を予測し、その加熱温度を製造条件として焼鈍に実際に適用した。そして、目標の焼鈍温度で焼鈍が実施され、目標磁気特性を有する鋼帯が得られることを見出した。
　上記課題を有利に解決する本発明にかかる熱延鋼帯の焼鈍方法及びその焼鈍方法を用いた電磁鋼板の製造方法は以下のように構成される。
[１]上流側から加熱帯、均熱帯及び冷却帯の順に配設し、さらに、前記加熱帯入側又は前記加熱帯に急速加熱装置が配置された焼鈍設備で熱延鋼帯を焼鈍し、鋼帯情報を含む各部から選択された操業パラメータおよび各部の鋼帯温度実績を教師データとして、事前に機械学習により学習された熱延鋼帯の焼鈍処理モデルを用いて、前記熱延鋼帯の焼鈍温度の予測値と目標値との差を低減するように、急速加熱装置の加熱温度、又は、急速加熱装置の加熱温度と加熱帯若しくは均熱帯の加熱条件を予測する、熱延鋼帯の焼鈍方法である。
[２]Ｓｉを１．６～５．０ｍａｓｓ％含有する電磁鋼板用スラブを加熱炉で加熱し、前記スラブを熱間圧延して熱延鋼帯とし、該熱延鋼帯を、上流側から加熱帯、均熱帯及び冷却帯の順に配設し、さらに、前記加熱帯入側又は前記加熱帯に急速加熱装置が配置され、前記急速加熱装置の前段に板厚計を備えた焼鈍設備で焼鈍し、焼鈍後の前記熱延鋼帯を酸洗し、その後、１回の冷間圧延または中間焼鈍を含む複数回の冷間圧延を施して冷延鋼帯とし、該冷延鋼帯を脱炭焼鈍し、焼鈍分離剤を塗布し乾燥後に仕上焼鈍して電磁鋼板を製造し、前記スラブの加熱後の温度分布又は熱間圧延の粗圧延における鋼帯温度分布、熱延鋼帯の焼鈍温度実績及び電磁鋼板の磁気特性を含む教師データを用いて、事前に機械学習により学習された電磁鋼板製造モデルに基づき、磁気特性のばらつきを低減する熱延鋼帯の焼鈍温度を予測し、予測された前記熱延鋼帯の焼鈍温度を目標値とし、上記の[１]に記載の熱延鋼帯の焼鈍方法における焼鈍処理モデルによる焼鈍温度の予測値との差が低減するように熱延鋼帯を焼鈍する、電磁鋼板の製造方法である。
　本発明によれば、焼鈍処理モデルを用いて急速加熱装置の加熱温度、又は、急速加熱装置の加熱温度と加熱帯若しくは均熱帯の加熱条件を予測するので、加熱帯出側の鋼帯温度、ひいては均熱帯出側の鋼帯温度を所定の目標温度に高い精度で制御することが可能となる。それにより、製品板の磁気特性が向上し、不良発生が低減するのに大いに寄与する。
　また、目標磁気特性を得るための焼鈍温度を電磁鋼板製造モデルにより予測し、その予測を目標温度として、焼鈍処理モデルにより急速加熱装置の加熱温度を決定するので、所定の目標温度に高い精度で制御することが可能となる。それにより、ばらつきの少ない目標磁気特性を有する鋼帯が得られ、製品板の磁気特性が安定して向上し、磁性の不良発生を抑制することができる。
本発明の実施形態に用いる熱延板焼鈍設備の一例を示す模式図である。 本発明の他の実施形態に用いる熱延板焼鈍設備の一例を示す模式図である。 本発明の実施形態に係る焼鈍方法の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る電磁鋼板の製造方法の流れを示すフローチャートである。
　本発明の実施形態に係る熱延鋼帯の焼鈍方法及び電磁鋼板の製造方法について説明する。
　まず、熱延鋼帯の焼鈍工程について説明する。
　図１は、電磁鋼板用の熱延鋼帯の焼鈍（熱延板焼鈍）に用いられる、上流側から加熱帯、均熱帯及び冷却帯を配設した連続焼鈍設備の前半部分を示した模式図である。通常、上記熱延板焼鈍は、鋼帯Ｓを加熱帯３で加熱帯出側の鋼帯温度が目標の均熱温度になるよう加熱した後、均熱帯４において上記均熱温度に所定時間保持し、その後、図示されていない冷却帯で冷却することで施される。この際、加熱帯３や均熱帯４の炉温や、鋼帯Ｓの通板速度は、鋼帯を所定の均熱温度に所定時間保持する観点から、一定の条件に保持される。
　しかし、鋼帯の板厚には少なからず板厚変動が存在し、特に先後端部分には大きな板厚変動が存在する。また、鋼帯を焼鈍している途中で通板速度を急激に変更する場合もある。斯かる大きな板厚変動や通板速度の急激な変更などが生じた場合、加熱帯や均熱帯の炉温を一定に制御するだけでは鋼帯の加熱温度を目標温度に加熱することはできないため、炉温の設定温度を変更する必要がある。しかし、炉温の設定温度の急激な変更は、炉温のみならず鋼帯温度のオーバーシュートやハンチングを引き起こす。また、炉温の変化には時間を要し、瞬時の炉温変化は望めない。そのため焼鈍炉１の炉温はできるだけ一定とするか、もしくは、徐々に変更することが望ましい。このように、板厚変動や通板速度の急激な変更など、急峻な変化に対して炉温制御のみによる鋼帯温度変更には限界がある。しかし、急速加熱装置の出側温度を目標とする焼鈍温度をさらに設定することで、各炉温や鋼帯温度のオーバーシュートやハンチングを引き起こすことなく、安定操業が可能となる。
　さらに、熱延鋼帯は、前述したように、冷延鋼帯と比較して板厚が厚く、熱容量が大きいため、加熱帯の炉温の変化に追従するのは難しいばかりでなく、加熱帯３の炉温にも影響するため、鋼帯を目標温度に加熱することが難しい。そのため、加熱帯３においては、加熱帯出側の鋼帯温度が、鋼帯の厚さや通板速度の変動に拘わらず、常に所定の目標温度となるように加熱することが望まれる。
　また、熱延板焼鈍における最終的な目的は、均熱帯４において鋼帯Ｓを目標とする均熱温度に所定時間保持する熱処理を施すことにある。冷延鋼帯と比較して厚みが厚い熱延鋼帯の場合、加熱帯出側の鋼帯温度が異なると、鋼帯が有する熱量も異なる。よって、均熱帯４に持ち込まれる熱量が変化し、ひいては、炉温にも変化が生じるため、熱延鋼帯を目標とする均熱温度に加熱することが難しくなる。この意味でも、加熱帯３の出側の鋼帯温度が、一定になるよう急速加熱装置２出側の鋼帯温度を設定するのが好ましい。
　また、急速加熱装置２の設置位置は、加熱帯出側の鋼帯温度、ひいては均熱帯出側の鋼帯温度を高い精度で制御することが目的なので、均熱帯の上流とする。図１に示すように、加熱帯の上流としてもよいし、図２に示すように、加熱帯３の内部（分割した加熱帯３の間に存在する場合も含む）としても構わない。しかし、急速加熱装置２として、誘導加熱装置、特にソレノイド方式の装置を用いる場合、キュリー点より高い温度の加熱は困難である。したがって、加熱帯を前段、中段及び後段に３分割したときの後段は避けて、前段または中段を設置位置とするのが好ましい。
　ここで、鋼帯の流れにおいて、装置内の位置であって、上流から「装置の前段」、「装置の中段」、「装置の後段」と称する。
　ここで、上記急速加熱装置２は、応答性良く鋼帯温度を加熱、変更可能なものであれば方式は問わない。また、鋼帯の加熱方法は、多くの実績がある誘導加熱（ソレノイド方式やトランスバース方式）、通電加熱、近赤外線加熱等であればいずれも好適に用いることができる。
　また、必要な加熱能力は、大きな速度変化や板厚変化にも対応できるよう大きいほど良い。例えば、微小な板厚変動により均熱帯入側において±２０℃程度ばらつきのある板厚２ｍｍ程度の鋼帯温度を均一にしたい場合、５０～１００℃程度の加熱能力があれば十分にばらつきを抑制することが可能である。ただし、急速加熱装置を設置する温度域や鋼帯の比熱－温度の関係による。
＜熱延鋼帯の焼鈍方法＞
　本発明の実施形態に係る熱延鋼帯の焼鈍方法について説明する。
　本発明の実施形態の一つは、熱延後の鋼帯を焼鈍する際、焼鈍炉入側または加熱帯で誘導加熱装置等の急速加熱装置を備え、熱延鋼帯の目標焼鈍温度となるように焼鈍処理モデルにより急速加熱装置での加熱温度を予測する。次いで、その予測値を製造条件として焼鈍を実施することで、加熱帯出側での鋼帯温度のばらつきを抑制し、焼鈍温度を高精度で目標値に制御する方法である。
　すなわち、焼鈍処理モデルにもとづく予測による焼鈍方法で、加熱帯３出側における鋼帯温度が一定となり、鋼帯からの持ち込み熱量の変動による均熱帯４の炉温変動を抑制することが可能となる。
　このように焼鈍処理モデルを用いて単純に焼鈍炉の炉温制御を行った場合でも、鋼帯温度のばらつきに対して、一定の効果は得られる。しかし、熱延後（冷間圧延前）の鋼帯のように板厚の厚みがあり、且つ数十μｍ程度の微小な板厚変動が含まれる鋼帯に対して、炉温設定のみで鋼帯温度を完全に均一に保つことは難しい。そのため、炉温はできるだけ一定、若しくは安定的にゆっくりと変更することが望ましく、急速加熱装置の加熱温度を目的変数とすることで焼鈍温度の均一化、高精度化を達成することができる。
　焼鈍処理モデルから急速加熱装置の加熱温度を予測する方法について説明する。
　図３に本発明の実施形態に係る焼鈍処理モデルの生成及び予測による熱延鋼帯の焼鈍方法の流れを示す。熱延鋼帯の焼鈍方法は、焼鈍処理モデルの生成工程（ステップＳ１１）、予測工程（ステップＳ１２）および熱延鋼帯の焼鈍の実施（ステップＳ１３）をこの順で行う。
　焼鈍処理モデルは、図１に示す急速加熱装置２による加熱を含む焼鈍工程で、鋼帯情報を含む各設備からから選択された操業パラメータ、及び各設備の鋼帯温度実績を教師データとして、事前に機械学習により学習された熱延鋼帯の焼鈍処理モデルを生成する（ステップＳ１１）。
　焼鈍処理モデルの教師データを構成する操業パラメータは、焼鈍設備の焼鈍炉バーナーへの投入ガス量、加熱帯３の炉温、均熱帯４の炉温、鋼帯の温度、鋼帯の厚み、鋼帯の通板速度の１以上から選択したパラメータであることが好ましい。
　バーナーは、一般的には、直火炉やラジアントチューブ炉などで用いるが、燃焼量の変化が炉温にすぐに影響しないので、炉温が変化するまでにタイムラグが発生する。そこで、直接的に炉内の加熱能力の変動を把握できるガス投入量を、モデル生成時の入力変数および予測時の説明変数とすることで、高精度な温度予測が可能となる。電気炉の場合は、焼鈍処理モデルの生成において、電力投入量を入力変数および予測時の説明変数として含むことが好ましい。また、急速加熱装置の加熱温度の予測には、各部の炉温、鋼帯の温度、鋼帯の厚み、通板速度も大きく影響するため、モデル生成時の入力変数および予測時の説明変数として含むことが好ましい。
　この焼鈍処理モデルの生成（ステップＳ１１）は、機械学習の手法として、例えばニューラルネットワークを用いることができる。
　予測（ステップＳ１２）は、事前に機械学習により学習された熱延鋼帯の焼鈍処理モデル（ステップＳ１１）を用いて、目標の焼鈍温度に近づくように急速加熱装置２の加熱温度を予測する。つまり、焼鈍処理モデルにより、前記熱延鋼帯の焼鈍温度の予測する値と焼鈍温度の目標とする値との差が低減するように急速加熱装置２の加熱温度を予測し、その予測した温度を製造条件として設定し焼鈍を実施する（ステップＳ１３）。
　焼鈍処理モデルから予測される急速加熱装置２の加熱温度が、急速加熱装置の加熱能力を上回り、製造条件として設定できない場合がある。そのような場合には、急速加熱装置の加熱能力範囲内の加熱温度を、急速加熱装置だけでなく加熱帯又は均熱帯の加熱条件と併せて予測する（ステップＳ１２）。
＜電磁鋼板の製造方法＞
　熱間圧延の前工程および後工程の情報を用いることで、熱間圧延後の焼鈍温度を、設定する目標に対して高精度に実現できるだけでなく、最終製品の鋼板の磁気特性を向上することができる。
　図４に本発明の実施形態に係る電磁鋼板製造モデルの生成及び焼鈍温度の予測による熱延鋼帯の焼鈍方法用いた電磁鋼板の製造の流れを示す。電磁鋼板の製造は、電磁鋼板製造モデル生成工程（ステップＳ２１）、予測工程（ステップＳ２２）および予測した焼鈍条件により焼鈍を実施し、その後、冷間圧延し、焼鈍を含む工程を実施する（ステップＳ２３）。
　図１に示す急速加熱装置２による加熱を含む焼鈍工程で、各設備で蓄積された実績データを教師データとして、機械学習により電磁鋼板製造モデルを生成する（ステップＳ２１）。
　電磁鋼板製造モデルの教師データを構成する実績データは、熱間圧延前に加熱されるスラブのスラブ加熱温度分布、熱間圧延の粗圧延工程における鋼帯温度分布、及び冷間圧延後の最終仕上げ焼鈍を完了した鋼帯の磁気特性を含むことが好ましい。
　熱間圧延前のスラブ加熱では、後に実施する鋼帯の焼鈍工程による２次再結晶で結晶粒の方位を高度にゴス方位に集積させるため、インヒビターと呼ばれる析出物の固溶制御を行っている。次いで、スラブ加熱炉からスラブを抽出すると、スラブ加熱炉の内部におけるスキッドと呼ばれるスラブを保持する棒状の置台の位置、またはスラブ加熱炉での在炉時間により、スラブ自身の温度分布がスラブ毎に異なる。また、スキッドと接触する部分であるスラブのスキッド部とスキッドと接触しない部分であるスラブの非スキッド部での温度履歴が異なる。そうすると、スラブの析出物の状態が変化し、最終製品における磁気特性にばらつきが発生する。
　そこで、スラブ加熱時、スラブ自身の温度のばらつきによる析出物の状態および再結晶温度のばらつきを考慮し、最終製品における磁気特性のばらつきを抑制するため、スラブ温度分布もしくは熱間圧延の粗圧延時の鋼帯温度分布を含む電磁鋼板製造モデルにおける教師データとする。
　この電磁鋼板製造モデルの生成（ステップＳ２１）は、機械学習の手法として例えばニューラルネットワークを用いることができる。
　予測（ステップＳ２２）は、生成された電磁鋼板製造モデル（ステップＳ２１）を用いて目標の焼鈍温度を予測し、この目標の焼鈍温度となるように急速加熱装置２の加熱温度を焼鈍処理モデルにより予測する。具体的には、生成された電磁鋼板製造モデル（ステップＳ２１）を用いて、磁気特性のばらつきを低減する焼鈍温度を予測する。この予測された焼鈍温度を目標に、焼鈍処理モデルを用いて予測する焼鈍温度が近づくように、すなわち、電磁鋼板製造モデルによる焼鈍温度の目標値と焼鈍処理モデルによる予測値との差が低減するように焼鈍条件を設定し焼鈍を実施する（ステップ２３）。この焼鈍条件の設定では、たとえば、急速加熱装置２の加熱温度を決定し、この加熱温度を含む製造条件で熱延鋼帯の焼鈍を行うことが好ましい。
　また、実績データの異常値による焼鈍処理モデル、電磁鋼板製造モデルの誤った予測を防止するため、物理モデルと組み合わせて使用し、測定データの異常を判断することもできる。
　炉内における総括熱吸収率φＣＧを決定することで、物理モデルの下記の式（１）で炉内の鋼帯の昇温量ΔＴを計算できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　ここで、ΔＴ：昇温量［℃］、
　　　　　σ：　ステファン－ボルツマン定数（４．８８×１０－８［ｋｃａｌ／ｍ２・ｈ・Ｋ４］）、
　　　　　φＣＧ：総括熱吸収率、
　　　　　Ｌ：加熱長［ｍ］、
　　　　　Ｃｐ：比熱［ｋｃａｌ／ｋｇ℃］、
　　　　　ρ：密度７８５０［ｋｇ／ｍ３］、
　　　　　Ｖ：ライン速度［ｍ／ｍｉｎ］、
　　　　　ｔ：板厚［ｍｍ］、
　　　　　Ｔｆ：炉温［℃］、
　　　　　Ｔｓ：入側鋼板温度［℃］
である。
　上記の式（１）を用いることで、炉温Ｔｆの変動を考慮し、入側鋼板温度Ｔｓ、つまり急速加熱装置での鋼板加熱温度を調整することで、昇温量ΔＴを調整し、均熱帯入側における鋼帯温度を制御することが可能となる。ここで、上記総括熱吸収率φＣＧは、炉全体の熱の流れに関する効率を表す指標であり、炉温、板温実績により決定する。
　また、鋼帯幅によって、鋼帯の加熱に必要な熱量および鋼帯の持つ熱量は変化するため、炉体からの抜熱量、つまりは炉体の温度が変化する。そのため炉体の熱容量が小さい、つまりは炉体温度が変化しやすい加熱炉においては、鋼帯幅を焼鈍処理モデル、電磁鋼板製造モデルの生成において、教師データとして含むことが好ましい。
　なお、本発明が対象としている電磁鋼板用の熱延鋼帯は、Ｓｉを１．６～５．０ｍａｓｓ％の範囲で含有していることが好ましい。Ｓｉは、鋼の比抵抗を高めて鉄損を低減するのに有効な元素であるため、１．６ｍａｓｓ％以上含有するのが好ましい。しかし、Ｓｉが５．０ｍａｓｓ％を超えると、磁束密度が低下するだけでなく、鋼が脆化し、冷間圧延中に亀裂を生じる等、製造性を大きく低下させるようになる。好ましくは２．０～４．０ｍａｓｓ％の範囲である。
　なお、上記熱延鋼帯は、Ｓｉに加えてさらに、二次再結晶を発現させるために、公知のインヒビター形成成分を含有したり、磁気特性や機械特性を改善したりするため、公知の添加元素を含有してもよい。
　上記に説明した本願の実施形態によれば、焼鈍処理モデルにより加熱帯出側の鋼帯温度、ひいては均熱帯出側の鋼帯温度を所定の目標温度に高い精度で制御することが可能となり、二次再結晶不良や結晶方位不良が低減し、優れた磁気特性を鋼帯に付与することが可能となる。また、本願の別の実施形態によれば、さらに電磁鋼板製造モデルも活用し、ばらつきの少ない目標磁気特性を有する鋼帯が得られ、製品板の磁気特性が安定して向上し、磁性の不良発生を抑制することができる。
［実施例１］
　板厚１．４～２．８ｍｍ、板幅１２００ｍｍの熱延鋼帯に、図１に示した急速加熱装置２、加熱帯３、均熱帯４を有する焼鈍設備１を用いて、均熱温度の目標値を１０５０℃とする熱延板焼鈍を表１に記載した条件で施した。この際、均熱帯出側における鋼帯温度を、熱間圧延コイル毎に長手方向からデータを採取し、目標温度との差の最大値を評価した。上記した各焼鈍条件の加熱精度の評価は、熱延鋼帯を長手方向に２０分割し、分割した各区間内の平均鋼帯温度と目標の均熱温度（１０５０℃）との差を求め、その中の最大値で評価した。なお、上記急速加熱装置２は、ソレノイド方式の誘導加熱装置を用いた。
　本発明例では、１０秒ピッチで採取した焼鈍炉の操業データ１ヶ月分、約２０万データについてニューラルネットワークを用いて機械学習した焼鈍処理モデルを用いた。そのモデルにより、目標焼鈍温度１０５０℃と焼鈍予測値の差が８℃以内となるように、急速加熱装置の加熱温度を予測し、製造条件として設定し焼鈍を実施した。表１において、試験Ｎｏ．１～６の急速加熱装置出側の鋼帯加熱温度は、焼鈍処理モデルから導いた予測値を表す。焼鈍炉の炉温は、８００～１１００℃で調整を行った。なお、実施例に用いた熱延鋼帯（コイル）の重量は約２０ｔｏｎで、熱延鋼帯の設定板厚（圧延設定板厚）と実測板厚との差は、熱延鋼帯の先後端部が最大で２００μｍ、中間部が最大で５０μｍ程度であった。
　また、比較のため、焼鈍処理モデルの予測を用いないで、ＬＳＤ（設定板厚×通板速度）に比例させて急速加熱装置出側の温度を決定した例を表１試験Ｎｏ．１４～２５に示す。表１のＬＳＤ（設定板厚×通板速度）は基準となる設定板厚に対して計算した値である。実際の板厚は長手方向で数十μｍ程度のばらつきがあり、ＬＳＤｔ（実測した鋼帯板厚×通板速度）と表記して区別した。ライン速度の変更は、熱延コイルの長手方向１／３、２／３地点で変更した。表１で、熱延鋼帯の長さ方向の最初の１／３のライン速度をライン速度１、ＬＳＤをＬＳＤ１、次の１／３のライン速度をライン速度２、ＬＳＤをＬＳＤ２、最後の１／３のライン速度をライン速度３、ＬＳＤをＬＳＤ３と表記した。
　ＬＳＤｔの変動に合わせた急速加熱温度の変更は、ＬＳＤｔに比例するよう実施した。急速加熱装置による鋼帯の加熱温度の変更量は、両者の差（ＬＳＤｔ－ＬＳＤ）に比例係数Ｋを乗じた値とした。上記Ｋの値は、定まった値ではなく、鋼帯の板厚、比熱等の加熱特性や、急速加熱装置の設置位置、焼鈍炉の炉温や加熱長などによって変化する値であり、本実施例で用いたＫ値は表１中に示した。
　本発明の実施例である焼鈍処理モデルを用いて急速加熱温度を予測した場合（試験Ｎｏ．１～６）、均熱帯出側の鋼帯温度のばらつきを低減することができた。
　これに対して、急速加熱装置を使用しない従来技術の比較例（試験Ｎｏ．７、１２）では、板厚や通板速度の変動の影響を受けて、加熱帯出側および均熱帯出側の鋼帯温度のばらつきは大きくなっている。また、急速加熱装置を使用する場合（試験Ｎｏ．８～１１、１３）も、ＬＳＤの影響を考慮しない加熱温度一定の条件では、均熱帯出側鋼帯温度のばらつきは大きかった。
　また、ＬＳＤｔの変動に応じて急速加熱装置の出側温度を変更した場合（試験Ｎｏ．１４～２５）、板厚変動やライン速度変動の影響があっても、均熱帯出側の鋼帯温度のばらつきをかなり低減することができた。しかし、比例係数Ｋの決定や加熱温度の基準の設定など調整が必要であった。
　なお、上記実施例では、通板速度、板厚、板幅、焼鈍温度など、ある特定条件の場合について実施したが、その他の条件でも本発明は有効であり適用することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000002
[実施例２]
　Ｓｉを３．５ｍａｓｓ％含有する電磁鋼板用の鋼スラブを連続鋳造法で製造し、１２００℃以上の温度にスラブを再加熱した後、熱間圧延して板厚２ｍｍの熱延板とした。その後、図１に示す急速加熱装置、加熱帯、均熱帯を有する焼鈍設備にて約１０５０℃で３０秒間保持する焼鈍を熱延板に施し、次いで酸洗を行った。急速加熱装置には誘導加熱装置を使用した。表２に、製造条件と製品鋼板の磁気特性評価の結果を示した。
　スラブ加熱時のスラブの温度分布、熱間圧延の粗圧延時における鋼帯の温度分布、及び最終仕上げ焼鈍後の磁気特性を含む操業実績データについてニューラルネットワークを用いて機械学習した電磁鋼板製造モデルを使用した。そのモデルにより、目標の磁気特性を得るための焼鈍温度を予測した。この焼鈍温度の予測を目標値として、焼鈍処理モデルによる焼鈍温度の予測値との差が８℃以内となるように、急速加熱装置の加熱温度を予測し、この予測した加熱温度を製造条件として設定し、熱延鋼帯に焼鈍を施した。
　その後、鋼帯を冷間圧延し１．５ｍｍの中間板厚とし、鋼帯を長手方向に２分割して、一方に１１００℃で２０秒間の中間焼鈍を施し、他方は中間焼鈍を実施しなかった。次いで、それぞれの鋼帯を２回目の冷間圧延し、最終板厚が０．２３ｍｍの冷延板とした。続いて、上記の冷延板に、８４０℃で１００秒間の一次再結晶焼鈍を兼ねた脱炭焼鈍を施した。次いで、脱炭焼鈍後の鋼板表面にＭｇＯを主体とした焼鈍分離剤を塗布し、乾燥した後、二次再結晶焼鈍と１２００℃で１０時間の純化処理からなる仕上げ焼鈍を施した。仕上げ焼鈍の雰囲気は、純化処理の１２００℃の保定時はＨ２とし、昇温時（二次再結晶焼鈍を含む）および降温時はＮ２とした。
　得られた仕上げ焼鈍後の鋼帯について、同一鋼帯内での磁気特性Ｂ８の最大値と最小値の差（ΔＢ８）を磁気特性のばらつきとして評価し表２に示した。
　電磁鋼板製造モデル及び焼鈍処理モデルにより急速加熱装置を使用して焼鈍した場合（試験Ｎｏ．２８、２９）では、機械学習モデルを使用しなかった場合（試験Ｎｏ．２６、２７）に比べ、同一鋼帯内で温度のばらつきが少なくなった。したがって、磁気特性のばらつきが低減した材質が良好な方向性電磁鋼板を得ることができた。また、急速加熱装置を使用しない条件で、電磁鋼板製造モデル及び焼鈍処理モデルにより焼鈍した場合（試験Ｎｏ．３２、３３）、炉温制御のみにより、鋼帯温度を高精度に制御することが困難であった。そのため、その効果を十分に得ることはできなかったが、従来条件（試験Ｎｏ．３０、３１）よりは、磁気特性のばらつきを軽減することができた。
　なお、上記実施例では比較検証のため、Ｓｉ量や板厚、温度履歴など、ある一定の条件で実施したが、その他のＳｉ量、板厚、温度履歴で製造する電磁鋼板等にも適用されるものである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000003
　本発明の技術は、加熱帯出側の鋼帯温度の変動を抑制し、鋼帯の焼鈍温度（均熱温度）を高い精度で所定の温度に制御することによって、製品板の品質のばらつきを最小化しようとする技術である。電磁鋼板用の熱延鋼帯だけでなく、焼鈍温度の制御が必要なすべての金属帯に適用することができる。
　Ｓ：鋼帯
　１：焼鈍炉
　２：急速加熱装置
　３：加熱帯
　４：均熱帯
　５：板厚計

 

Claims (2)

  1. 上流側から加熱帯、均熱帯及び冷却帯の順に配設し、さらに、前記加熱帯入側又は前記加熱帯に急速加熱装置が配置された焼鈍設備で熱延鋼帯を焼鈍し、鋼帯情報を含む各部から選択された操業パラメータおよび各部の鋼帯温度実績を教師データとして、事前に機械学習により学習された熱延鋼帯の焼鈍処理モデルを用いて、前記熱延鋼帯の焼鈍温度の予測値と目標値との差を低減するように、急速加熱装置の加熱温度、又は、急速加熱装置の加熱温度と加熱帯若しくは均熱帯の加熱条件を予測する、熱延鋼帯の焼鈍方法。
  2. Ｓｉを１．６～５．０ｍａｓｓ％含有する電磁鋼板用スラブを加熱炉で加熱し、前記スラブを熱間圧延して熱延鋼帯とし、該熱延鋼帯を、上流側から加熱帯、均熱帯及び冷却帯の順に配設し、さらに、前記加熱帯入側又は前記加熱帯に急速加熱装置が配置され、前記急速加熱装置の前段に板厚計を備えた焼鈍設備で焼鈍し、焼鈍後の前記熱延鋼帯を酸洗し、その後、１回の冷間圧延または中間焼鈍を含む複数回の冷間圧延を施して冷延鋼帯とし、該冷延鋼帯を脱炭焼鈍し、焼鈍分離剤を塗布し乾燥後に仕上焼鈍して電磁鋼板を製造し、
    前記スラブの加熱後の温度分布又は熱間圧延の粗圧延における鋼帯温度分布、熱延鋼帯の焼鈍温度実績及び電磁鋼板の磁気特性を含む教師データを用いて、事前に機械学習により学習された電磁鋼板製造モデルに基づき、磁気特性のばらつきを低減する熱延鋼帯の焼鈍温度を予測し、予測された前記熱延鋼帯の焼鈍温度を目標値とし、請求項１に記載の熱延鋼帯の焼鈍方法における焼鈍処理モデルによる焼鈍温度の予測値との差が低減するように熱延鋼帯を焼鈍する、電磁鋼板の製造方法。

     
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