WO2024070279A1 - 連続焼鈍設備、連続焼鈍方法、冷延鋼板の製造方法及びめっき鋼板の製造方法 - Google Patents

連続焼鈍設備、連続焼鈍方法、冷延鋼板の製造方法及びめっき鋼板の製造方法 Download PDF

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WO2024070279A1
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WO
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steel sheet
continuous annealing
temperature
phase fraction
zone
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PCT/JP2023/029324
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顕一 大須賀
慎介 小峯
玄太郎 武田
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Ｊｆｅスチール株式会社
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    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P10/00—Technologies related to metal processing
    • Y02P10/25—Process efficiency

Definitions

  • This disclosure relates to continuous annealing equipment, a continuous annealing method, a method for manufacturing cold-rolled steel sheets, and a method for manufacturing plated steel sheets.
  • this disclosure relates to continuous annealing equipment, a continuous annealing method, a method for manufacturing cold-rolled steel sheets, and a method for manufacturing plated steel sheets that manufacture high-strength steel sheets used in automotive structural materials, etc.
  • the continuously cast slabs are extensively processed by hot rolling and cold rolling until they reach the final plate thickness.
  • the subsequent annealing process restores the cold-worked structure, recrystallizes and grows the grains, and controls the transformed structure to adjust the balance between strength and workability.
  • continuous annealing furnaces are commonly used for annealing, in which a strip of steel sheet is transported while being heated, soaked, and cooled continuously.
  • hot-dip galvanizing and overaging treatments are also performed after the cooling.
  • the most common heating method for annealing furnaces is a radiant tube burner, which uses gas combustion to heat a metal tube (radiant tube), and then indirectly heats the steel sheet with the radiant heat.
  • a direct-fire furnace which sprays the flame of gas combustion directly onto the steel sheet to heat it, is sometimes used in the front stage of the heating furnace to ensure good plating.
  • the transformation behavior of steel sheets cannot be uniquely determined by temperature alone, but is affected by the conditions of the preceding processes of casting, hot rolling, and cold rolling. Therefore, even if the annealing temperature is precisely controlled, the mechanical properties of the final product may fall outside the target range. To solve this problem, it is desirable to understand the phase fraction of the steel sheet structure after annealing.
  • Patent Document 1 discloses a technique for improving responsiveness by installing an induction heating device between the preheating zone and the heating zone (direct-fire heating furnace), or in the middle of a heating zone consisting of multiple direct-fire heating furnaces, to supplement heating capacity.
  • Patent Document 2 discloses a technique for determining the phase fraction of a steel sheet from changes in magnetic properties.
  • Patent Document 3 discloses a technique for predicting changes in the phase fraction of a steel sheet from the results of measuring the steel sheet temperature, and controlling the annealing conditions to create a structure that provides the desired mechanical properties.
  • Patent Document 2 measures changes in the phase fraction of steel sheets, and makes it possible to control manufacturing conditions based on the measurement results.
  • controllability in conventional annealing furnaces is low; in other words, even if the transformation rate can be measured, the controllability of the furnace does not keep up with large changes in the annealing conditions.
  • Patent Document 3 is capable of predicting phase fractions, but controls the structure by reflecting the predicted phase fraction results in the cooling conditions. Controlling only the cooling conditions results in low responsiveness, making it difficult to increase speed and precision.
  • the present disclosure aims to provide continuous annealing equipment, a continuous annealing method, a method for manufacturing cold-rolled steel sheets, and a method for manufacturing plated steel sheets that can accurately predict the phase fraction of steel sheets at high temperatures and quickly reflect fluctuations in the predicted phase fraction in the annealing conditions.
  • a continuous annealing facility includes: A continuous annealing facility for steel sheets, comprising a heating zone, a soaking zone, and a cooling zone in this order, at least one induction heating device between the soaking zone and the cooling zone; and a control device that sets operating conditions of the induction heating device based on the phase fraction during annealing obtained by the phase fraction prediction model.
  • the phase fraction prediction model is a machine learning model generated using training data in which the components, dimensions, and temperature of the steel sheet and the operating conditions of the continuous annealing furnace are input variables, and the phase fraction of the steel sheet during annealing is an output variable.
  • the dimensions of the steel plate include a plate thickness of the steel plate
  • the temperature of the steel sheet includes the temperature of the steel sheet immediately before the start of heating and the maximum temperature reached by the induction heating device
  • the operating conditions of the continuous annealing furnace include the conveying speed of the steel sheet.
  • a continuous annealing method for a steel sheet which comprises passing through a heating zone, a soaking zone, and a cooling zone in this order, At least one induction heating device is provided between the soaking zone and the cooling zone, The method includes a step of setting operating conditions of the induction heating device based on the phase fraction during annealing obtained by the phase fraction prediction model.
  • the phase fraction prediction model is a machine learning model generated using training data in which the components, dimensions, and temperature of the steel sheet and the operating conditions of the continuous annealing furnace are input variables, and the phase fraction of the steel sheet during annealing is an output variable.
  • the dimensions of the steel plate include a plate thickness of the steel plate
  • the temperature of the steel sheet includes the temperature of the steel sheet immediately before the start of heating and the maximum temperature reached by the induction heating device
  • the operating conditions of the continuous annealing furnace include the conveying speed of the steel sheet.
  • the induction heating device heats the steel sheet at 10° C./s or more and 200° C./s or less, The steel sheet starts to be cooled in the cooling zone within 10 seconds after the heating by the induction heating device is completed.
  • a method for producing a cold-rolled steel sheet according to an embodiment of the present disclosure includes: The steel sheet, which is a cold-rolled steel sheet, is annealed by an annealing method adjusted by the continuous annealing method of (7).
  • a method for producing a plated steel sheet according to an embodiment of the present disclosure includes: (8) A plating treatment is applied to the surface of the steel sheet annealed by the method for producing a cold-rolled steel sheet.
  • the plating treatment is an electrolytic galvanizing treatment, a hot-dip galvanizing treatment, or a hot-dip galvannealing treatment.
  • the present disclosure provides continuous annealing equipment, a continuous annealing method, a method for manufacturing cold-rolled steel sheets, and a method for manufacturing plated steel sheets that can accurately predict the phase fraction of steel sheets at high temperatures and quickly reflect fluctuations in the predicted phase fraction in the annealing conditions. This makes it possible to manufacture thin steel sheets and the like with the target mechanical properties more stably than with conventional annealing furnaces.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a hot-dip galvanizing process equipped with a continuous annealing facility according to one embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the temperature history of a steel sheet.
  • FIG. 3 is a flow chart showing an example of a continuous annealing method.
  • FIG. 1 shows a part of a hot-dip galvanizing process equipped with a continuous annealing facility according to the present embodiment.
  • the steel material manufactured using the hot-dip galvanizing process is a thin steel sheet.
  • the steel material manufactured is a cold-rolled steel sheet.
  • the arrow in FIG. 1 indicates the line travel direction.
  • the upstream side in this travel direction may be expressed as "front” and the downstream side as "rear”.
  • the continuous annealing facility includes a payoff reel 1, a welding machine 2, an electrolytic cleaning device 3, an inlet looper 4, a preheating zone 5, a heating zone 6, a soaking zone 7, and a cooling zone 8.
  • the continuous annealing facility also includes an induction heating device 9 (hereinafter sometimes referred to as "IH").
  • the continuous annealing facility includes at least one induction heating device 9.
  • the cooling zone 8 includes a first cooling zone 8A and a second cooling zone 8B.
  • the continuous annealing equipment may further include a zinc plating tank (zinc pot 11) in which the thin steel sheet cooled to a predetermined temperature is immersed, an alloying zone, a holding zone, a final cooling zone, a temper rolling equipment, an exit looper, a tension reel, and the like.
  • the thin steel sheet wound into a coil in the previous process is unwound on the pay-off reel 1.
  • the unwound thin steel sheet passes through a preheating zone 5 and then enters a continuous annealing furnace.
  • the continuous annealing equipment is configured with a heating zone 6, a soaking zone 7, and a cooling zone 8, in that order, following the preheating zone 5.
  • an induction heating device 9 is provided between the soaking zone 7 and the cooling zone 8.
  • the continuous annealing equipment includes a mechanism for adjusting the output of the induction heating device 9 based on the predicted value of the gamma phase fraction obtained by the transformation rate prediction model.
  • the continuous annealing equipment according to this embodiment is not limited to the configuration shown in FIG. 1, and can be modified according to the desired quality of the steel sheet to be manufactured.
  • a zinc pot 11 and an alloying zone may be provided following the continuous annealing furnace, or the zinc pot 11 may be omitted.
  • the continuous annealing equipment can be partially divided.
  • the soaking zone 7 may be divided, and each of the divided soaking zones 7 may independently control the atmosphere or temperature.
  • FIG. 2 illustrates the temperature history of a steel sheet when annealed in a general annealing furnace of the prior art and when annealed in the annealing furnace of the present embodiment.
  • the vertical axis is the steel sheet temperature.
  • the horizontal axis is the passage time.
  • the line speed is 100 mpm.
  • the thickness of the steel sheet is 1 mm.
  • the temperature history in the present embodiment is shown by a solid line, and the corresponding process is written below.
  • the temperature history in the prior art is shown by a dotted line, and the corresponding process is written above.
  • the time required for the process is shorter than that of the prior art due to the configuration described below.
  • Pre-tropical zone The thin steel sheet discharged from the pay-off reel 1 at a temperature between room temperature and about 100°C first enters the preheating zone 5 and is heated to about 200°C.
  • the temperature of the thin steel sheet may simply increase by heating.
  • the preheating zone 5 uses a system that utilizes high-temperature exhaust gas generated in the heating zone 6.
  • the steel sheet enters the heating zone 6, where it is heated to a temperature of about 600 to 700°C.
  • the temperature of the thin steel sheet may simply increase by heating.
  • a direct-fired heating furnace is used in the heating zone 6 in order to raise the temperature to a certain level in a short time and to control the surface condition.
  • a direct-fired heating furnace has high heating capacity and can reduce the volume of the furnace, and also allows for flexible control of the oxidation-reduction reaction on the steel sheet surface, taking into account the subsequent plating process.
  • the soaking zone 7 mainly plays a role of promoting the recrystallization of the ⁇ phase. However, it does not matter if there are some parts passing through the A1 transformation point at this time.
  • a heating method for the soaking zone 7 it is desirable to adopt a radiant heating (radiant tube heating) method by gas combustion because of its high efficiency and heating uniformity.
  • the soaking zone 7 may be composed of a large single furnace shell.
  • the soaking zone 7 may have two or more compartments, each compartment may be separated by a heat insulating wall or the like, and the steel sheet may be held and heated in a target temperature range determined for each compartment.
  • the soaking zone 7 holds or slowly heats the steel sheet so that the temperature is in a temperature range (about 600 to 730°C) lower than the A1 transformation point, thereby ensuring the residence time in the recrystallization temperature range and suppressing the remaining of the unrecrystallized ⁇ phase.
  • the A1 transformation point is a temperature that causes austenite transformation
  • the set furnace temperature is 730°C as an example.
  • the austenite phase begins to occur at a temperature above the A1 transformation point.
  • the recrystallization temperature range by predicting it in advance by measurement, calculation or simulation, and taking into consideration the error range during annealing.
  • the residence time of the steel sheet in the soaking zone 7 is too short, the recrystallization of the ⁇ phase will not progress sufficiently, and if it is too long, the crystal grains will become coarse and the mechanical properties will deteriorate. Therefore, the optimum residence time was previously examined through experiments, and it was found that about 20 to 60 seconds is necessary. If it is less than 20 seconds, the recrystallization of the ⁇ phase will not progress sufficiently and the workability will be poor, and if it exceeds 60 seconds, coarse crystal grains will be generated in some places, resulting in non-uniform strength. Therefore, in the soaking zone 7, the temperature of the steel sheet is held in a temperature range lower than the A1 transformation point for 20 seconds or more and 60 seconds or less.
  • the heating rate be 5°C/s or less. This is because if heating is rapid, exceeding 5°C/s, it will not be possible to suppress the remaining unrecrystallized ⁇ phase.
  • gentle heating may be performed to a temperature equal to or higher than the A1 transformation point as long as the temperature is less than 750° C.
  • the heating rate is preferably 5° C./s or less.
  • the continuous annealing equipment includes a soaking zone 7 using a radiant tube furnace, but may not include such a soaking zone 7 if it has the function of ensuring a heat retention time sufficient to advance ⁇ -phase recrystallization.
  • the soaking zone 7 is not limited to having a radiant tube furnace.
  • the continuous annealing equipment may not include a soaking zone 7, and the heating zone 6 may have the function of ensuring a heat retention time sufficient to advance ⁇ -phase recrystallization.
  • the continuous annealing equipment may include a heat retention device instead of the soaking zone 7.
  • the induction heating device 9 may be provided between the part that functions as the soaking zone 7 (the part or heat retention device that ensures the heat retention time of the heating zone 6 in the above example) and the cooling zone 8.
  • the induction heating device 9 adjusts the output so that the temperature of the steel sheet is included in a temperature range (about 750 to 900 ° C.) that is equal to or higher than the A1 transformation point and lower than the A3 transformation point, and rapidly heats the steel sheet.
  • the A3 transformation point is the upper limit temperature at which the ⁇ phase fraction can be suppressed.
  • the purpose of this process is to uniformly heat the entire steel sheet to a temperature equal to or higher than the A1 transformation point in a short time, and also contributes to the miniaturization of the entire equipment.
  • the A1 transformation point and the A3 transformation point may vary slightly depending on the composition of the steel sheet. Therefore, it is preferable that the suitable temperature range is predicted in advance by measurement, calculation or simulation, and set after taking into account the error range during annealing.
  • the temperature reached by the induction heating device 9 has a large effect on the mechanical properties of the final product. Therefore, the heating method of the induction heating device 9 needs to have a fast response to temperature control commands. Furthermore, when heating in this temperature range, the Curie point at which the magnetic properties of the steel sheet change is exceeded, so it is desirable for the induction heating device 9 to be of the transverse type.
  • the induction heating device 9 may increase the temperature at 10°C/s or more and 200°C/s or less. If the heating rate is less than 10°C/s, the ⁇ -grains will become coarse, and if the heating rate is more than 200°C/s, local high-temperature areas will occur in the width direction and uniformity will not be maintained. It is more preferable that the induction heating device 9 increase the temperature at 20°C/s or more and 100°C/s or less. If the heating rate is 20°C/s or more, the line length can be shortened, and if the heating rate is 100°C/s or less, the risk of buckling deformation of the steel plate due to thermal stress can be further reduced.
  • the induction heating device 9 When the induction heating device 9 is used to rapidly heat the steel to the target annealing temperature, it is possible that the transformation from the ⁇ phase to the ⁇ phase has not yet reached equilibrium immediately after heating. However, if the steel is held at a temperature close to the target annealing temperature for too long, the transformation from the ⁇ phase to the ⁇ phase will proceed more than necessary, making material control more complicated. Therefore, after the steel reaches the target annealing temperature, it is most desirable to enter the steel into the cooling zone 8 as quickly as possible with a holding time of 0 seconds, and it is desirable for cooling to begin within 5 seconds. In order to avoid a non-equilibrium state, even if the steel is held, cooling begins within 10 seconds at the latest. In other words, cooling of the steel sheet begins in the cooling zone 8 within 10 seconds after heating by the induction heating device 9 ends.
  • the induction heating device 9 is installed at the connection between the soaking zone 7 and the cooling zone 8. Installing the induction heating device 9 at the connection is also possible for existing furnaces as an additional induction heating device 9.
  • the cooling zone 8 is a facility for cooling the steel sheet to a predetermined temperature, and gas jet cooling, roll cooling, water cooling (water quenching), etc. are used as the cooling means.
  • the cooling zone 8 may be divided into a plurality of zones, such as a first cooling zone 8A and a second cooling zone 8B, and different cooling means may be combined or the cooling conditions of the same type of cooling means may be changed to control the thermal history of the steel sheet during cooling.
  • thermometer 12 for measuring the surface temperature of the steel sheet may be installed at the connection of each band.
  • the thermometer 12 makes it possible to grasp the approximate temperature history of the steel sheet during heat treatment.
  • the thermometer 12 may be installed in the band to check the temperature history during the heat treatment.
  • the method of temperature measurement is not particularly limited, but for example, a radiation thermometer that measures the temperature by sensing infrared rays emitted by the steel sheet is suitable.
  • a cover since it may be affected by reflected light of infrared rays emitted by the surrounding furnace body, a cover may be provided between the measurement part of the radiation thermometer and the detection part of the steel sheet.
  • a multiple reflection type measurement method using a wedge-shaped space between the transport roll in the furnace and the steel sheet may be adopted.
  • Hot-dip galvanizing bath A hot-dip galvanizing bath is provided following the cooling zone 8, and hot-dip galvanizing can be performed on the steel sheet discharged from the cooling zone 8. Hot-dip galvanizing may be performed according to a conventional method, and a snout, a bath roll, and the like may be provided as necessary.
  • the hot-dip galvanizing bath may be followed by an alloying treatment facility.
  • the steel sheet is heated and subjected to an alloying treatment.
  • the alloying treatment may be performed according to a conventional method.
  • a holding zone Following the alloying equipment, a holding zone, a final cooling zone, a temper rolling equipment, a straightener, an outlet looper, a tension reel, etc. may be further provided in order to improve the quality of the final product and to increase the manufacturing stability and efficiency.
  • These facilities may be provided and used according to the quality required for the product, and are not particularly limited.
  • Phase fraction prediction model A phase fraction prediction model is used to predict the phase fraction of a steel sheet during annealing.
  • the phase fraction prediction model accurately predicts the phase fraction of a steel sheet using various input variables related to the transformation of the steel sheet.
  • the phase fraction prediction model uses the operating conditions and temperature as input variables, and the phase fraction of the steel sheet during annealing as an output variable.
  • a database that stores actual values and set values (hereinafter also referred to as "actual data") in the operation of the annealing process of thin steel sheet, which is owned by a host computer, is used.
  • multiple teacher data learning data
  • the phase fraction prediction model is generated by machine learning using the multiple teacher data.
  • the phase fraction prediction model also includes information on the steel sheet as an input variable.
  • the phase fraction prediction model uses, for example, the components, dimensions, and temperature of the steel sheet and the operating conditions of the continuous annealing furnace as input variables, and the phase fraction of the steel sheet during annealing as an output variable.
  • the input variables used are specifically (a) "alloy components and thickness of steel plate”, (b) “operation parameters”, and (c) "temperature history of steel plate”.
  • alloy components refers to the components contained in the steel plate, and is information that determines the transformation temperature and the phase fraction before and after transformation.
  • Step plate thickness refers to the thickness of the steel plate transported to the annealing furnace, and is information that affects the heating and cooling rate during annealing.
  • the dimensions of the steel plate which are input variables for the phase fraction prediction model, include the thickness of the steel plate.
  • the "operation parameters" include, as an essential item, the conveying speed of the steel sheet conveyed in the annealing furnace. This is because the conveying speed of the steel sheet affects the annealing conditions such as the heating rate, the cooling rate, and the soaking time.
  • the operation conditions of the continuous annealing furnace which are input variables of the phase fraction prediction model, include the conveying speed of the steel sheet.
  • the “operation parameters” may also include, for example, at least one of the pass schedule of the hot rolling process, the cooling start temperature at the hot rolling run-out table, the cooling end temperature at the hot rolling run-out table, the winding temperature of the hot rolled coil and the pass schedule of the cold rolling, the set furnace temperature of the annealing furnace, and the amount of gas input to the burner. These items make it possible to grasp the processing rate of the steel sheet (i.e., the amount of processing strain before annealing) and the structural state before annealing, and improve the prediction accuracy of the transformation temperature and phase fraction. In particular, the winding temperature of the hot rolled coil is useful.
  • the "operation parameters” may also include the cold rolling reduction, which is a useful variable. The actual values for these items are based on information linked to the materials charged into the annealing furnace at the actual facility, but information from rolling steel ingots made in a laboratory melting furnace may also be used.
  • the "temperature history of the steel sheet” is the surface temperature of the steel sheet measured in the annealing furnace.
  • the “temperature history of the steel sheet” includes, as essential items, the steel sheet temperature immediately before the start of heating and the maximum temperature reached by the induction heating device 9.
  • the steel sheet temperature immediately before the start of heating may be the steel sheet temperature measured at a location corresponding to the entrance of the annealing equipment, the entrance of the heating zone 6, the entrance of the soaking zone 7, or the entrance of the induction heating device 9. The more measurement points there are, the more accurately the transformation temperature can be grasped, and the more accurate the prediction accuracy is improved.
  • the temperature of the steel sheet which is an input variable of the phase fraction prediction model, includes the steel sheet temperature immediately before the start of heating and the maximum temperature reached by the induction heating device 9.
  • the "temperature history of the steel sheet” may be discrete temperature data measured or calculated at the connection part of the component devices of the annealing furnace.
  • a model for predicting the surface temperature of the steel sheet at a location that is not measured may be introduced.
  • the model for predicting the surface temperature of the steel sheet (hereinafter referred to as the "steel sheet temperature prediction model”) may be a physical model for numerical analysis or a machine learning model.
  • training data may be used in which the annealing furnace operating conditions (line speed, furnace temperature at each position in the heating zone 6 and the soaking zone 7), the alloy composition and cross-sectional shape of the steel sheet (sheet thickness, sheet width) are used as input actual data, and the measurement results of the steel sheet temperature at each position in the annealing furnace are used as output actual data.
  • a steel sheet temperature prediction model is generated by machine learning using such training data.
  • the input data for the steel sheet temperature prediction model may further include information on the upstream process.
  • the information on the upstream process may include at least one of the following cooling conditions: reheating temperature in the hot rolling process and the cold rolling process, rolling conditions such as pass schedule, cooling start temperature and cooling stop temperature at the finishing exit side in the hot rolling process, and coil winding temperature.
  • the output variable uses a specifically measured phase fraction.
  • the phase fraction may be measured by performing an annealing experiment of a steel sheet as a laboratory experiment and determining the phase fraction from a structure observation, but the method is not limited thereto.
  • a data table of phase fractions for various annealing conditions may be created in advance by changing the annealing conditions and performing an experiment.
  • a steel sheet that has reached the maximum temperature reached in a laboratory experiment is quenched to freeze the structure, and the phase fraction is obtained by cross-sectional structure observation.
  • phase fraction of the steel sheet during annealing particularly refers to the phase fraction of the steel sheet from immediately after the end of annealing in the induction heating device 9 to immediately before the start of cooling.
  • phase fraction prediction model As described above, the generation of the phase fraction prediction model is performed, but the collection of performance data is performed offline.
  • performance data the thermal history and phase fraction for an operating condition data set in which the operating conditions are variously changed are obtained, and multiple pieces of training data based on the performance data are prepared in a storage device or the above-mentioned database.
  • the method of generating the machine learning model is not limited as long as it is capable of making predictions with a practically necessary accuracy.
  • commonly used methods such as neural networks (including deep learning), decision tree learning, random forests, and support vector regression may be used.
  • An ensemble model combining a plurality of methods may also be used.
  • a machine learning model with binarized output that judges whether or not the phase fraction of the steel sheet is within a predetermined allowable range (pass or fail) instead of the calculated value of the phase fraction of the steel sheet may be used.
  • a classification model method such as k-nearest neighbor method or logistic regression may be used.
  • control method control method
  • the operating conditions of the induction heating device 9 are adjusted based on the phase fraction during annealing obtained (predicted) by the phase fraction prediction model.
  • the annealing temperature of the steel sheet is adjusted, and it becomes possible to manufacture a product with stable mechanical properties.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an example of a continuous annealing method performed in the above-mentioned continuous annealing equipment in this embodiment. A control method for heat treating a steel sheet using the above-mentioned phase fraction prediction model is described.
  • the initial setting of the operating conditions is performed before the products to be controlled are charged into the annealing furnace.
  • the operating conditions of the annealing furnace may be prepared in advance as standard conditions for the size and grade of each product, or may be based on past production results.
  • phase fraction value The predicted value of the phase fraction for the initial setting obtained by the above-mentioned phase fraction prediction model ("Predicted phase fraction value" in FIG. 3) is compared with the target phase fraction required for the product (steel sheet). If the predicted value falls outside the set allowable range (No in "Is it within the target range?" in FIG. 3), the operation conditions of the annealing furnace are reset. The resetting of the operation conditions is performed with priority given to the output and temperature of the induction heating device 9, which have high responsiveness and control accuracy. If the change in the IH heating amount is acceptable (Yes in "Is the IH operating condition acceptable?" in FIG. 3), the changed heating amount is included in the input data set, and the predicted phase fraction is compared with the target again.
  • phase fraction falls within the target range after repeated prediction, judgment, and resetting (Yes for "Is it within target range?" in Figure 3), then those operating conditions are reflected in the control. If it cannot be kept within the target range (No for "IH output control range” in Figure 3), then the operating conditions of the cooling zone 8 are also changed ("Cooling zone operating conditions" in Figure 3). Although it is less responsive to changes in operating conditions than the induction heating device 9, by controlling it in combination with the induction heating device 9 via the above control flow, it is possible to minimize the amount by which the product's mechanical properties deviate from the target.
  • the continuous annealing equipment anneals steel materials including DP steel to stably obtain the target mechanical properties.
  • Specific examples of the steel plate to be targeted include, by weight%, C 0.03% or more and 0.25% or less, Si 0.01% or more and 2.50% or less, Mn 0.50% or more and 4.00% or less, P 0.100% or less, S 0.0500% or less, Sol.Al 0.005% or more and 2.000% or less, and N 0.100% or less, and as necessary, Cr, Cu, Ni, Sb, Sn (all 1.00% or less), Mo, V, Ti, Nb (all 0.50% or less), Ta (0.10% or less), Mg, Zr (all 0.050% or less), B, Ca, REM (all 0.0050% or less), and the balance is Fe and inevitable impurities.
  • the steel sheet to be used is not limited as long as it is necessary to control the two-phase structure of ⁇ phase and ⁇ phase.
  • the steel sheet may be subjected to annealing in a continuous annealing facility, followed by plating, alloying, temper rolling, and shape correction.
  • the plating and alloying processes may be conventional methods that satisfy the quality requirements for the surface characteristics of the product, and are not particularly limited.
  • the plate may be straightened by passing it through a temper rolling and straightening machine.
  • a temper rolling and straightening machine There are no limitations on the conditions for temper rolling and straightening, as long as they are sufficient to straighten the shape without affecting the mechanical properties of the steel plate.
  • Table 1 shows the conditions and results of producing thin steel sheets using a conventional continuous annealing facility and the continuous annealing facility according to the present embodiment (see FIG. 1).
  • 30 products of each strength level were produced in coils.
  • Each slab was hot-rolled, pickled, annealed as necessary, and cold-rolled in the usual manner, then heat-treated using laboratory annealing and conventional annealing equipment and the annealing equipment disclosed herein, followed by cooling, plating, and other post-treatment.
  • the conveying speed of the steel sheet was 60-120 mpm. However, in the case of invention example 1, the conveying speed of the steel sheet was 30-150 mpm.
  • the steel sheet temperature at the exit of heating zone 6 (direct flame heating) was kept in the range of 600-700°C to control the oxidation-reduction reaction on the surface. It was then introduced into the soaking zone 7 of the radiant tube type, where it was further heated.
  • the residence time in the recrystallization zone was 20-60 seconds.
  • the heating/soaking time after the recrystallization zone was 100-200 seconds.
  • the steel sheet temperature at the exit of soaking zone 7 (entrance to cooling zone 8) was controlled in the range of 750-850°C.
  • the furnace temperature of soaking zone 7 was controlled so that the steel sheet temperature at the exit was the target value for each grade.
  • the cooling conditions may be set to achieve the strength required for each grade, and may be followed by a plating process and, if necessary, a conventional alloying process. Appropriate processes were carried out depending on each application.
  • an in-line mechanical property measuring device (IMPOC, manufactured by EMG) was installed and strength measurements were performed at a frequency of 15 to 30 points per minute (every 4 m between steel plates). The strength was measured over the entire length of the coil. For the 780 MPa, 980 MPa, and 1180 MPa grades, the required strength ranges are 780 MPa, 980 MPa, and 1180 MPa or higher, respectively. Therefore, any points where the measured tensile strength did not reach the required strength range were determined to be defective.
  • tensile test specimens were taken from the tip and tail of the final coil product to measure the mechanical properties.
  • the tensile test specimens conform to JIS No. 5.
  • the tensile test also conforms to JIS Z2241.
  • the maximum fluctuation range of the tensile strength in one coil was calculated as a ratio to each standard strength (TS S : 780 MPa, 980 MPa, or 1180 MPa) as the tensile strength fluctuation range.
  • the maximum fluctuation range is given by the measured maximum tensile strength (TS MAX ) - the minimum tensile strength (TS MIN ).
  • any areas that were determined to be defective were cut off in a later process.
  • the ratio of the weight (or length) of the cut-off steel plate to the weight (or length) of one coil was calculated as the defective rate [%].
  • the tensile strength variation range and the defective rate were determined for each coil.
  • the average values for 10 coils of each grade are shown in Table 1 as evaluation results.
  • Comparative Example 1 is an example in which neither the induction heating device 9 nor the phase fraction prediction model was used. Because the annealing conditions were not optimized for each coil, the tensile strength fluctuated by a large range of 10% or more for all grades. Furthermore, because the responsiveness when adjusting the furnace temperature was not fast, the steel sheet annealing proceeded under inappropriate annealing conditions when switching grades, and there were many areas of the material that did not meet the standard strength, mainly around the tip and tail ends of the coil.
  • Comparative Example 2 is an example in which a phase fraction prediction model was applied.
  • the phase fraction prediction model predicts the phase fraction immediately before the start of cooling using the steel sheet composition, sheet thickness, and temperature history of the steel sheet, as well as the steel sheet conveying speed, as input variables.
  • the annealing conditions were adjusted based on the predicted phase fraction. Although the optimal annealing conditions could be found for each coil, and the failure rate of the material test was slightly reduced, the tensile strength variation range remained high because it took time to adjust the annealing conditions.
  • the input variable of the phase fraction prediction model of Comparative Example 2 was the line speed (i.e., the steel sheet conveying speed, denoted as "LS" in Table 1).
  • Comparative Example 3 is an example of production using annealing equipment with the configuration shown in Figure 1, in which an induction heating device 9 was installed at the exit of the soaking zone 7.
  • the introduction of the induction heating device 9 made it easier to achieve the target annealing conditions with high precision, and some improvement was seen in the tensile strength fluctuation range.
  • the operating conditions of the induction heating device 9 were determined by the set conditions such as the furnace operating conditions, there were cases where the annealing conditions were not optimal, and a certain amount of material testing errors remained.
  • Comparative Example 4 is an example in which a phase fraction prediction model is further applied to Comparative Example 3.
  • Comparative Example 4 is an example in which the final mechanical properties are determined by controlling the cooling conditions based on the predicted phase fraction.
  • Invention Example 1 is an example in which an induction heating device 9 and a phase fraction prediction model were introduced, and the conditions of the induction heating device 9 were changed based on the predicted phase fraction. Since the induction heating device 9 used in this example has a heating capacity of 15 to 150°C/s, the heating rate was adjusted within that range based on the predicted phase fraction. As a result, optimal annealing conditions were found for each coil, and responsiveness was improved when adjusting the annealing conditions. In Invention Example 1, the material test failure rate was significantly improved.
  • Example 2 the heating rate of the induction heating device 9 in Example 1 was adjusted to be within a preferred range. As a result, the conveying speed of the steel plate had to be finely adjusted, but the failure rate of the material test was improved as in Example 1. Furthermore, in Example 2, it became possible to suppress the upward fluctuation of the tensile strength due to over-annealing, and the tensile strength fluctuation range was also improved.
  • Example 4 in addition to the alloy composition, thickness, temperature history, and conveying speed of the steel plate, the hot rolling coiling temperature and cold rolling total reduction rate were added to the input variables of the phase fraction prediction model. This improved the accuracy of predicting the phase fraction, and as a result of appropriately changing the temperature rise amount of the induction heating device 9 based on the predicted value, the tensile strength variation range and material test failure rate improved.
  • the continuous annealing equipment, continuous annealing method, cold-rolled steel sheet manufacturing method, and plated steel sheet manufacturing method according to the present embodiment can accurately predict the phase fraction of steel sheets at high temperatures due to the above-mentioned configuration.
  • fluctuations in the predicted phase fraction can be quickly reflected in the annealing conditions, improving product yield.
  • the zinc pot 11 has been described as a zinc plating bath in which the thin steel sheet is immersed, but another plating process may be performed.
  • the plating process may be, for example, an electrolytic zinc plating process, a hot-dip galvanizing process, or an alloyed hot-dip galvanizing process.
  • a processor of the process computer may read and execute a program stored in a storage unit (e.g., a memory) of the process computer, thereby generating a phase fraction prediction model and performing calculations using the phase fraction prediction model.
  • the phase fraction prediction model may be stored in a storage unit of the process computer.

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Abstract

高温の状態での鋼板相分率を精度良く予測し、かつ、予測される相分率の変動に対して迅速に焼鈍条件に反映させる連続焼鈍設備、連続焼鈍方法、冷延鋼板の製造方法及びめっき鋼板の製造方法が提供される。連続焼鈍設備は、加熱帯（６）、均熱帯（７）及び冷却帯（８）をこの順に備える鋼板の連続焼鈍設備であって、均熱帯（７）と冷却帯（８）との間に少なくとも１つの誘導加熱装置（９）と、相分率予測モデルによって得られた焼鈍中の相分率に基づいて、誘導加熱装置の操業条件を設定する制御装置と、を備える。

Description

連続焼鈍設備、連続焼鈍方法、冷延鋼板の製造方法及びめっき鋼板の製造方法
　本開示は、連続焼鈍設備、連続焼鈍方法、冷延鋼板の製造方法及びめっき鋼板の製造方法に関する。本開示は、特に、自動車用構造材などに用いられる高強度鋼板を製造する連続焼鈍設備、連続焼鈍方法、冷延鋼板の製造方法及びめっき鋼板の製造方法に関する。
　自動車用薄鋼板の製造では、連続鋳造されたスラブは最終板厚に達するまで、熱間圧延、冷間圧延によって大きく加工される。続いて行われる焼鈍処理において、冷間加工組織の回復、再結晶及び粒成長、さらに、変態組織制御が行われ、強度と加工性のバランスが調整される。
　近年、焼鈍処理では、帯状に繋がった鋼板を搬送しながら加熱、均熱、冷却を連続的に行う、連続焼鈍炉が用いられるのが一般的である。また、鋼板の用途に応じて、上記冷却の後に、溶融亜鉛めっき処理及び過時効処理などが行われる。
　焼鈍炉の加熱手段としては、ガス燃焼で金属管（輻射管）を加熱して、その輻射熱で鋼板を間接加熱するラジアントチューブバーナーが一般的である。また、溶融亜鉛めっき鋼板の製造では、めっき性確保のため、ガス燃焼の火炎を直接鋼板に噴射して加熱する直火炉を加熱炉の前段部分に採用することがある。
　ラジアントチューブ炉は、輻射管及び炉壁からの輻射熱で鋼板を加熱するため、熱源の体積が非常に大きく、熱慣性が大きい。そのため、設定温度の変化に迅速に追随することが難しい。さらに、加熱終盤は鋼板の温度上昇速度が遅く、組織制御のために一定の均熱時間が必要であることから、必要な炉長が伸び、熱慣性がさらに大きくなるため、目標温度への追随がより遅延する。その結果、コイルを連続処理する過程で、鋼板の一部の温度が所定の焼鈍温度範囲に収まらず、機械的特性のばらつきによる歩留まり低下、温度制御のためのライン速度変更による生産性の低下などの問題が生じ得る。
　また、鋼板の変態挙動が温度のみでは一意に決定できず、その前工程である鋳造、熱間圧延、冷間圧延の条件によって影響される。そのため、焼鈍温度を精度良く制御したとしても、最終製品の機械的特性が目標範囲から外れることがある。解決のためには、焼鈍による鋼板組織の相分率を把握することが望ましい。
　上記のような問題に対して、特許文献１は、予熱帯と加熱帯（直火加熱炉）の間に、又は、複数の直火加熱炉で構成される加熱帯の中間に、誘導加熱装置を設置して、加熱能力を補うことで応答性を高める技術を開示する。特許文献２は、磁気特性の変化から鋼板の相分率を把握する技術を開示する。特許文献３は、鋼板温度の測定結果から、鋼板の相分率変化を予測し、所望の機械的特性が得られる組織となるように焼鈍条件を制御する技術を開示する。
特開平１１－０６１２７７号公報 特開２０００－１４４２６２号公報 特表２０２０－５０９２４３号公報
　しかし、特許文献１の技術は、鋼板表面の過剰酸化を防ぐため、直下式加熱炉の出口での鋼板温度が低く、ラジアントチューブ炉でも加熱を行う必要がある。そのため、炉長の短縮は困難となり、炉温設定変更の影響が広範囲に及ぶ。さらに、誘導加熱装置の出力を高速に制御することで炉温変動の影響を吸収できるとしているが、誘導加熱装置に続く直下式加熱炉では鋼板の酸化制御に重点が置かれ、鋼板温度制御を柔軟に行うことは難しい。そのため、炉温変動の影響を吸収する効果は十分に発揮できない。
　特許文献２の技術は、鋼板の相分率の変化を測定するものであり、測定結果に基づいて製造条件を制御することが可能であるが、従来の焼鈍炉での制御性が低い、すなわち、変態率を測定できたとしても焼鈍条件を大きく変化させる場合に炉の制御性が追従しない。
　特許文献３の技術は、相分率を予測可能であるが、相分率の予測結果を冷却条件に反映させて組織を制御する。冷却条件のみを制御するだけでは、応答性が低く、高速化、高精度化が困難である。
　本開示は、上記の問題を鑑み、高温の状態での鋼板相分率を精度良く予測し、かつ、予測される相分率の変動に対して迅速に焼鈍条件に反映させる連続焼鈍設備、連続焼鈍方法、冷延鋼板の製造方法及びめっき鋼板の製造方法を提供することを目的とする。
　（１）本開示の一実施形態に係る連続焼鈍設備は、
　加熱帯、均熱帯及び冷却帯をこの順に備える鋼板の連続焼鈍設備であって、
　前記均熱帯と前記冷却帯との間に少なくとも１つの誘導加熱装置と、
　相分率予測モデルによって得られた焼鈍中の相分率に基づいて、前記誘導加熱装置の操業条件を設定する制御装置と、を備える。
　（２）本開示の一実施形態として、（１）において、
　前記相分率予測モデルは、前記鋼板の成分、寸法及び温度並びに連続焼鈍炉の操業条件を入力変数とし、焼鈍中の前記鋼板の相分率を出力変数とする教師データを用いて生成された機械学習モデルである。
　（３）本開示の一実施形態として、（２）において、
　前記鋼板の寸法は、前記鋼板の板厚を含み、
　前記鋼板の温度は、加熱開始直前の鋼板温度及び前記誘導加熱装置の最高到達温度を含み、
　前記連続焼鈍炉の操業条件は、前記鋼板の搬送速度を含む。
　（４）本開示の一実施形態に係る連続焼鈍方法は、
　加熱帯、均熱帯及び冷却帯をこの順に通過する鋼板の連続焼鈍方法であって、
　前記均熱帯と前記冷却帯との間に少なくとも１つの誘導加熱装置が設けられていて、
　相分率予測モデルによって得られた焼鈍中の相分率に基づいて、前記誘導加熱装置の操業条件を設定するステップを含む。
　（５）本開示の一実施形態として、（４）において、
　前記相分率予測モデルは、前記鋼板の成分、寸法及び温度並びに連続焼鈍炉の操業条件を入力変数とし、焼鈍中の前記鋼板の相分率を出力変数とする教師データを用いて生成された機械学習モデルである。
　（６）本開示の一実施形態として、（５）において、
　前記鋼板の寸法は、前記鋼板の板厚を含み、
　前記鋼板の温度は、加熱開始直前の鋼板温度及び前記誘導加熱装置の最高到達温度を含み、
　前記連続焼鈍炉の操業条件は、前記鋼板の搬送速度を含む。
　（７）本開示の一実施形態として、（４）から（６）のいずれかにおいて、
　前記誘導加熱装置は１０℃／ｓ以上、２００℃／ｓ以下で前記鋼板を加熱し、
　前記鋼板は、前記誘導加熱装置による加熱が終了してから１０秒以内に、前記冷却帯において冷却が開始される。
　（８）本開示の一実施形態に係る冷延鋼板の製造方法は、
　（７）の連続焼鈍方法によって調整された焼鈍方法で、冷延鋼板である前記鋼板を焼鈍する。
　（９）本開示の一実施形態に係るめっき鋼板の製造方法は、
　（８）の冷延鋼板の製造方法によって焼鈍された前記鋼板の表面にめっき処理を施す。
　（１０）本開示の一実施形態として、（９）において、
　前記めっき処理は、電気亜鉛めっき処理、溶融亜鉛めっき処理又は合金化溶融亜鉛めっき処理である。
　本開示によれば、高温の状態での鋼板相分率を精度良く予測し、かつ、予測される相分率の変動に対して迅速に焼鈍条件に反映させる連続焼鈍設備、連続焼鈍方法、冷延鋼板の製造方法及びめっき鋼板の製造方法が提供される。そのため、従来の焼鈍炉よりも、安定的に目標の機械特性を備えた薄鋼板などを製造することが可能になる。
図１は、一実施形態に係る連続焼鈍設備を備えた溶融亜鉛めっきプロセスを示す模式図である。 図２は、鋼板温度履歴の一例を示す図である。 図３は、連続焼鈍方法の一例を示すフローチャートである。
　以下、図面を参照して本開示の一実施形態に係る連続焼鈍設備、連続焼鈍方法、冷延鋼板の製造方法及びめっき鋼板の製造方法が説明される。
＜設備構成＞
　図１は、本実施形態に係る連続焼鈍設備を備えた溶融亜鉛めっきプロセスの一部を示す。本実施形態において、溶融亜鉛めっきプロセスを用いて製造される鋼材は薄鋼板である。また、製造される鋼材は冷延鋼板である。図１の矢印はライン進行方向を示す。以下において、この進行方向における上流側を「前」と、下流側を「後」と表現することがある。連続焼鈍設備は、ペイオフリール１、溶接機２、電解清浄装置３、入側ルーパー４、予熱帯５、加熱帯６、均熱帯７及び冷却帯８を備える。また、連続焼鈍設備は、誘導加熱装置９（Ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ　Ｈｅａｔｉｎｇ　ｄｅｖｉｃｅ、以下「ＩＨ」と称されることがある）を備える。連続焼鈍設備は、少なくとも１つの誘導加熱装置９を備える。本実施形態において、冷却帯８は第１の冷却帯８Ａと、第２の冷却帯８Ｂと、を含む。また、連続焼鈍設備は、所定の温度まで冷却された薄鋼板を浸漬する亜鉛めっき槽（亜鉛ポット１１）、合金化帯、保熱帯、最終冷却帯、調質圧延設備、出側ルーパー、テンションリールなどをさらに備えてよい。
　前工程でコイル状に巻き取られた薄鋼板はペイオフリール１で巻き戻される。巻き戻された薄鋼板は、予熱帯５を通過した後、連続焼鈍炉へ進入する。連続焼鈍設備は、予熱帯５に続く、加熱帯６、均熱帯７及び冷却帯８を、この順に備えて構成される。連続焼鈍設備において、誘導加熱装置９が均熱帯７と冷却帯８との間に設けられている。
　さらに、連続焼鈍設備は、変態率予測モデルによるγ相分率の予測値に基づいて、誘導加熱装置９の出力を調整する機構を備える。ここで、本実施形態に係る連続焼鈍設備は、図１の構成に限定されるものでなく、製造する鋼板の目的とする品質に応じて変形され得る。例えば連続焼鈍炉に続いて亜鉛ポット１１と合金化帯などが設けられたり、亜鉛ポット１１が省略されたりしてよい。また、連続焼鈍設備は、一部の設備を分割することができる。例えば均熱帯７を分割して、分割された均熱帯７のそれぞれが雰囲気又は温度を独立に制御するようにしてよい。
＜構成要素の詳細＞
　図２は、一般的な従来技術の焼鈍炉で焼鈍した場合と本実施形態における焼鈍炉で焼鈍した場合の鋼板の温度履歴を例示する。縦軸は鋼板温度である。横軸は通過時間である。ライン速度は１００ｍｐｍである。また、鋼板の板厚は１ｍｍである。本実施形態での温度の履歴が実線で示され、対応する工程は下方に記載されている。また、従来技術の温度の履歴が点線で示され、対応する工程は上方に記載されている。図２に示すように、本実施形態における焼鈍炉では、以下に説明する構成によって、従来技術と比較してプロセスにかかる時間も短くて済む。
（予熱帯）
　常温～１００℃程度の温度でペイオフリール１から払い出された薄鋼板は、まず、予熱帯５に進入し２００℃程度まで加熱される。薄鋼板の温度は加熱によって単純増加してよい。本実施形態において、予熱帯５は加熱帯６で生じる高温の排気を利用する方式が採用されている。
（加熱帯）
　続いて、鋼板は加熱帯６に進入し、鋼板温度が６００～７００℃程度まで加熱される。薄鋼板の温度は加熱によって単純増加してよい。本実施形態において、加熱帯６は、短時間である程度の温度まで昇温し、かつ、表面状態を制御するため、直火加熱炉方式が採用されている。直火式加熱炉は、加熱能力が高く炉の容積を小さくできることに加え、鋼板表面の酸化還元反応について、後のめっきプロセスを考慮した柔軟な制御が可能である。
（均熱帯）
　均熱帯７は、α相の再結晶を進行させる役割を主な役割とする。ただし、この際にＡ１変態点を通過する箇所があっても構わない。均熱帯７の加熱方式として、効率と加熱均一性の高さからガス燃焼による輻射加熱（ラジアントチューブ加熱）方式を採用することが望ましい。均熱帯７は大きな単一の炉殻で構成されてよい。また、均熱帯７は２つ以上の区画を有し、各区画を遮熱壁などで分離して、区画毎に決められた目標温度域で保持及び加熱を行う構成としてよい。本実施形態において、均熱帯７は、鋼板の温度がＡ１変態点より低い温度域（６００～７３０℃程度）であるように保持又は緩速加熱を行って、再結晶温度域での滞在時間を確保し、未再結晶α相の残留を抑制する。ここで、Ａ１変態点は、オーステナイト変態を生じさせる温度であって、一例として設定炉温が７３０℃である。換言すると、Ａ１変態点以上の温度でオーステナイト相が発生し始める。
　ここで、均熱帯７において鋼板の温度が低すぎると、α相の再結晶が進行せず、十分な加工性が得られない。一方、均熱帯７において鋼板の温度がＡ１変態点以上だと、α再結晶粒が粗大になり、強度が不足する。Ａ１変態点は、鋼板の成分によって若干変動する場合がある。そのため、再結晶温度域は、あらかじめ測定、計算又はシミュレーションにより予測し、焼鈍中の誤差範囲を考慮した上で設定されることが好ましい。
　均熱帯７における鋼板の滞在時間が短すぎればα相の再結晶の進行が不十分になり、長すぎれば結晶粒が粗大になり機械特性が低下してしまう。そこで、事前に最適な滞在時間を実験により検討した結果、２０～６０秒程度必要であることが分かった。２０秒未満だと、α相の再結晶は進行が不十分で加工性に劣り、６０秒を超えると部分的に粗大な結晶粒が発生し、強度が不均一になるためである。したがって、均熱帯７において、鋼板の温度がＡ１変態点より低い温度域に２０秒以上かつ６０秒以下の間保持される。
　均熱帯７において緩速加熱する場合に、再結晶温度域の滞在時間が上記の時間だけ確保されればよい。ただし、均熱帯７において緩速加熱する場合に、加熱速度は５℃／ｓ以下であることが望ましい。５℃／ｓを超えて急速に加熱すると、未再結晶α相の残留を抑制することができなくなるためである。
　また均熱帯７において、再結晶温度域の滞在時間が確保された後に、７５０℃未満であれば、Ａ１変態点以上の温度まで緩やかな加熱が行われてよい。ただし、加熱速度は５℃／ｓ以下であることが望ましい。
　本実施形態に係る連続焼鈍設備は、ラジアントチューブ炉による均熱帯７を備えるが、α相の再結晶を進行させるだけの保熱時間を確保する機能を有するのであれば、このような均熱帯７を備えない構成でありえる。例えば均熱帯７は、ラジアントチューブ炉を有するものに限定されない。また連続焼鈍設備は、均熱帯７を備えず、加熱帯６がα相の再結晶を進行させるだけの保熱時間を確保する機能を有してよい。また連続焼鈍設備は、均熱帯７に代えて、保熱装置を備えてよい。連続焼鈍設備が均熱帯７を備えない場合に、誘導加熱装置９は、均熱帯７の機能を有する部分（上記の例では加熱帯６の保熱時間を確保する部分又は保熱装置）と冷却帯８との間に設けられればよい。
（誘導加熱装置）
　次に、誘導加熱装置９は、鋼板の温度がＡ１変態点以上かつＡ３変態点より低い温度域（７５０～９００℃程度）に含まれるように、出力を調整して、鋼板を急速加熱する。ここで、Ａ３変態点は、γ相分率を抑制できる上限の温度である。このプロセスは、短時間で、鋼板全体を均一にＡ１変態点以上の温度まで昇温することが目的であり、設備全体の小型化にも寄与する。ここで、Ａ１変態点及びＡ３変態点は、鋼板の成分によって若干変動する場合がある。そのため、好適な温度域は、あらかじめ測定、計算又はシミュレーションにより予測し、焼鈍中の誤差範囲を考慮した上で設定されることが好ましい。
　本実施形態に係る連続焼鈍設備が対象の１つとするＤＰ鋼では、誘導加熱装置９における到達温度が最終製品の機械的特性に大きな影響を与える。そのため、誘導加熱装置９の加熱方式は温度制御指令に対する応答が速いことが必要とされる。また、このような温度域で加熱する場合、鋼板の磁性が変化するキュリー点を超えるため、誘導加熱装置９はトランスバース式であることが望ましい。
　また、均熱帯７においてα相の再結晶域で保持しているため、加熱時に時間がかかってしまうとα粒の粗大化を招いてしまうことからも急速加熱が可能な誘導加熱装置９が望ましい。誘導加熱装置９は、１０℃／ｓ以上かつ２００℃／ｓ以下で昇温してよい。１０℃／ｓ未満ではα粒の粗大化を招き、２００℃／ｓより大きいと幅方向で局所的な高温部が生じて均一性が保たれないためである。誘導加熱装置９は、２０℃／ｓ以上かつ１００℃／ｓ以下で昇温することがより好ましい。加熱速度が２０℃／ｓ以上であればライン長の長さをより短くでき、１００℃／ｓ以下であれば、熱応力によって鋼板が座屈変形するリスクをさらに低減できるためである。
　誘導加熱装置９によって目標焼鈍温度まで急速に加熱すると、加熱直後にはα相からγ相への変態が平衡状態に達していないことが起こり得る。しかしながら、目標焼鈍温度付近で保持しすぎるとα相からγ相への変態が必要以上に進行し材質制御が複雑になってしまう。従って、目標焼鈍温度に到達後は、０秒の保持時間でなるべく速やかに冷却帯８へ進入させることが最も望ましく、５秒以内に冷却が開始されることが望ましい。非平衡状態を避けるために、保持したとしても遅くとも１０秒以内に冷却が開始される。つまり、鋼板は、誘導加熱装置９による加熱が終了してから１０秒以内に、冷却帯８において冷却が開始される。
　このような条件を満たすために、誘導加熱装置９は、均熱帯７と冷却帯８との接続部分に設置される。誘導加熱装置９を接続部分に設けることは、既存炉についても誘導加熱装置９の増設として可能である。
（冷却帯）
　冷却帯８は、鋼板を所定の温度まで冷却する設備であり、冷却手段としてガスジェット冷却、ロール冷却、水冷却（ウォータークエンチ）などが用いられる。本実施形態のように、冷却帯８を第１の冷却帯８Ａと第２の冷却帯８Ｂなど複数に区分して、異なる冷却手段を組み合わせたり、同種の冷却手段の冷却条件を変更したりして、鋼板の冷却時の熱履歴が制御されてよい。
（温度計）
　例えば各帯の接続部に、鋼板の表面温度を測定する温度計１２が設置されてよい。温度計１２によって、熱処理中の鋼板のおおよその温度履歴を把握することが可能になる。例えば均熱帯７のように設備長が長い場合に、途中の温度履歴を確認するために帯内に温度計１２が設置されてよい。温度測定の方式は特に限定されないが、例えば鋼板が発する赤外線を感知して温度を測定する放射温度計が適している。放射温度計である場合に、周囲の炉体が発する赤外線の反射光の影響を受けることがあるため、放射温度計の測定部から鋼板の検出部の間に覆いを設けてよい。また、鋼板表面の放射率の影響を受けることがあるため、炉内搬送ロールと鋼板の間のくさび状の空間を利用した多重反射式の測定方法が採用されてよい。
（溶融亜鉛めっき浴）
　冷却帯８に溶融亜鉛めっき浴を後続させ、冷却帯８から排出される鋼板に溶融亜鉛めっきを施すことができる。溶融亜鉛めっきは常法に従って行えばよく、必要に応じて、スナウト、浴中ロールなどを設けてよい。
（合金化設備）
　溶融亜鉛めっき浴に続いて合金化処理設備が設けられてよい。合金化処理設備では鋼板を加熱し合金化処理を施す。合金化処理は常法に従って行えばよい。
（その他設備）
　合金化設備に続いて、最終製品の品質向上と製造安定性及び効率化のため、保熱帯、最終冷却帯、調質圧延設備、矯正機、出側ルーパー、テンションリールなどがさらに備えられてよい。これらの設備は製品に要求される品質に応じて設け、使用されればよく、特に限定されるものではない。
＜相分率予測モデル＞
　焼鈍中の鋼板の相分率を予測するため、相分率予測モデルが用いられる。相分率予測モデルは、鋼板の変態に係る各種入力変数を用いて、鋼板の相分率を精度良く予測する。
　本実施形態において、相分率予測モデルは、操業条件と温度を入力変数とし、焼鈍中の鋼板の相分率を出力変数とする。相分率予測モデルの生成において、上位コンピュータが有する、薄鋼板の焼鈍工程における操業での実績値及び設定値（以下「実績データ」とも称される）を格納したデータベースが使用される。データベースに保存されている実績データから、操業条件の実績値と焼鈍炉内での温度履歴を入力実績データセットとし、それら操業条件及び温度履歴に対応する焼鈍中の相分率を出力実績データとする複数の教師データ（学習用データ）が用意される。そして、複数の教師データを用いた機械学習によって相分率予測モデルが生成される。ここで、本実施形態において、相分率予測モデルは、入力変数として鋼板の情報も含む。つまり、相分率予測モデルは、例えば鋼板の成分、寸法及び温度並びに連続焼鈍炉の操業条件を入力変数とし、焼鈍中の鋼板の相分率を出力変数とする。
（入力変数）
　本実施形態において、機械学習モデルの構築にあたり、入力変数は具体的に（ａ）「鋼板の合金成分、板厚」、（ｂ）「操業パラメータ」、（ｃ）「鋼板の温度履歴」を用いる。
　上記の（ａ）に関して、「合金成分」は、鋼板の含有成分のことであり、変態温度及び変態前後の相分率を決定づける情報である。「鋼板の板厚」は、焼鈍炉に搬送される鋼板の板厚で、焼鈍時の昇温、冷却速度に影響する情報である。例えば相分率予測モデルの入力変数の鋼板の寸法は、鋼板の板厚を含む。
　上記の（ｂ）に関して、「操業パラメータ」は、必須項目として、焼鈍炉内を搬送される鋼板の搬送速度を含む。鋼板の搬送速度が、加熱速度、冷却速度及び均熱時間などの焼鈍条件に影響するためである。例えば相分率予測モデルの入力変数の連続焼鈍炉の操業条件は、鋼板の搬送速度を含む。「操業パラメータ」は、例えば他に、熱延工程のパススケジュール、熱延ランアウトテーブルでの冷却開始温度、熱延ランアウトテーブルでの冷却終了温度、熱延コイルの巻取り温度及び冷間圧延のパススケジュール、焼鈍炉の設定炉温、バーナへのガス投入量の少なくとも１つを含んでよい。これらの項目によって、鋼板への加工率（すなわち、焼鈍前の加工ひずみ量）及び焼鈍前の組織状態を把握することが可能となり、変態温度及び相分率の予測精度が上がる。特に、熱延コイルの巻取り温度は有用である。また、「操業パラメータ」は、有用な変数である冷延圧下率を含んでよい。これらの項目の実績値として、実機における焼鈍炉装入材に紐づけられた情報が使用されるが、ラボ溶解炉で作成した鋼塊から圧延を行った際の情報が使用されてよい。
　上記の（ｃ）に関して、「鋼板の温度履歴」は、焼鈍炉内で測定される鋼板の表面温度である。「鋼板の温度履歴」は、必須項目として、加熱開始直前の鋼板温度及び誘導加熱装置９の最高到達温度を含む。加熱開始直前の鋼板温度は、焼鈍設備の入口、加熱帯６の入口、均熱帯７の入口又は誘導加熱装置９の入口に相当する箇所で測定した鋼板温度であってよい。測定点が多いほど、変態温度を正確に把握できるため、予測精度が向上する。例えば相分率予測モデルの入力変数の鋼板の温度は、加熱開始直前の鋼板温度及び誘導加熱装置９の最高到達温度を含む。ここで、「鋼板の温度履歴」は、焼鈍炉の構成装置の接続部において測定された又は計算された離散的な温度のデータであってよい。さらに、予測精度及び歩留まりの向上のために、測定されない箇所の鋼板の表面温度を予測するモデルが導入されてよい。鋼板の表面温度を予測するモデル（以下「鋼板温度予測モデル」と称される）は、数値解析のための物理モデルであってよいし、機械学習モデルであってよい。機械学習モデルの場合に、焼鈍炉操業条件（ライン速度、加熱帯６及び均熱帯７の各位置の炉温）、鋼板の合金成分及び断面形状（板厚、板幅）を入力実績データとし、焼鈍炉内各位置での鋼板温度の測定結果を出力実績データとする教師データが用いられてよい。このような教師データを用いる機械学習によって、鋼板温度予測モデルが生成される。鋼板温度予測モデルの入力データは、さらに上流工程の情報を含んでよい。上流工程の情報は、例えば熱延工程及び冷延工程での再加熱温度、パススケジュールなどの圧延条件、熱延工程での仕上げ出側の冷却開始温度及び冷却停止温度、コイル巻き取り温度等の冷却条件の少なくとも１つを含んでよい。
（出力変数）
　本実施形態において、機械学習モデルの構築にあたり、出力変数は具体的に測定された相分率を用いる。相分率の測定は、ラボ実験として鋼板の焼鈍実験を実施し、組織観察から相分率を求めてよいが、その手法は限定するものではない。例えば、焼鈍条件を変更して実験を行うことにより、様々な焼鈍条件に対する相分率のデータテーブルが予め作成されてよい。本実施形態において、誘導加熱装置９の最高到達温度での相分率を予測するため、ラボ実験でも最高到達温度に到達した鋼板を急冷して組織を凍結させ、断面組織観察によって相分率を求める。また、実機焼鈍炉で種々条件を変えて焼鈍し、冷却した鋼板を採取し、断面組織観察によって冷却前の相分率が求められてよい。焼鈍中の相分率は、実操業又はラボ実験によって求められるほか、物理モデルを用いる数値解析でも得られる。いずれの方法でも、操業条件に対する焼鈍中の鋼板の熱履歴及び相分率を求めることができる。ここで、焼鈍中の鋼板の相分率は、特に誘導加熱装置９の焼鈍終了直後から冷却開始直前までの鋼板の相分率を指す。
　以上のように、相分率予測モデルの生成が実行されるが、実績データの収集はオフラインで実行される。実績データとして、操業条件を種々変更した操業条件データセットに対する熱履歴及び相分率が求められて、実績データに基づく複数の教師データが記憶装置又は上記のデータベースに用意される。
（機械学習）
　機械学習モデルは、実用上必要な精度での予測可能であれば、生成の手法が限定されるものでない。例えば、一般的に用いられるニューラルネットワーク（ディープラーニングを含む）、決定木学習、ランダムフォレスト、サポートベクター回帰などの手法が用いられてよい。また複数の手法を組み合わせたアンサンブルモデルが用いられてよい。さらに、相分率予測モデルとして、鋼板の相分率の算出値ではなく、予め定められた相分率の許容範囲にあるか否かの判定（合格又は不合格）を行う、出力を２値化した機械学習モデルが用いられてよい。この場合に、ｋ近傍法又はロジスティック回帰のような分類モデルの手法が用いられてよい。
＜操業方法（制御方法）＞
　本実施形態において、相分率予測モデルによって得られた（予測された）焼鈍中の相分率に基づいて、誘導加熱装置９の操業条件が調整される。このような制御が実行されることによって、鋼板の焼鈍温度が調整されて、機械特性が安定した製品を製造することが可能になる。
　図３は、本実施形態において、上記の連続焼鈍設備で実行される連続焼鈍方法の一例を示すフローチャートである。上記の相分率予測モデルを使用して鋼板を熱処理する場合の制御方法が説明される。
（初期条件の設定と相分率の予測）
　操業条件の初期設定は、制御対象の製品が焼鈍炉に装入される前に行われる。焼鈍炉の操業条件は、各製品のサイズ及びグレードに対する標準的な条件として事前に用意されたものが用いられてよいし、過去の製造における実績が採用されてよい。
（相分率の判定と条件修正）
　前述の相分率予測モデルにより求められた初期設定に対する相分率の予測値（図３の「相分率予測値」）と製品（鋼板）に要求される目標の相分率とが比較される。予測値が設定された許容範囲から外れる場合に（図３の「目標範囲内か？」でＮｏ）、焼鈍炉の操業条件の再設定が行われる。操業条件の再設定は、応答性と制御精度が高い誘導加熱装置９の出力と温度について優先的に実施する。ＩＨ昇温量の変更で対応可能であれば（図３の「ＩＨ操業条件が対応可能か？」でＹｅｓ）、変更した昇温量を入力データセットに含めて、再度、相分率の予測と目標との比較が行われる。
　このような予測、判定及び再設定を繰り返して相分率が目標範囲内に収まれば（図３の「目標範囲内か？」でＹｅｓ）、その操業条件を制御に反映する。目標範囲内に収めることができなければ、（図３の「ＩＨ出力制御範囲内」がＮｏ）、冷却帯８の操業条件も合わせて変更する（図３の「冷却帯操業条件」）。誘導加熱装置９に比べて操業条件変更に対する応答性は低いが、上記の制御フローを経て誘導加熱装置９と組み合わせて制御していくことで製品の機械的特性が目標から外れる量を最小限に抑えることができる。
　このように、予測、判定及び再設定を相分率が目標範囲内になるまで繰り返す。操業条件が決定されると、決定された操業条件が焼鈍炉の制御装置に出力されて、製品の焼鈍条件に反映される。
（操業中の更新）
　上記の予測、判定及び再設定の処理は、製品の熱処理に先立ち、操業条件の初期設定のために行われる。その後、実際に製品の熱処理が始まると、ライン速度変動又は焼鈍炉の燃焼制御の精度に起因した炉温変動によって、想定していた熱履歴から外れることがあり得る。そのため、製品の熱処理が開始されてからも、新たに得られた実績値（図３の「焼鈍炉内温度計」の値など）を用いて、相分率予測モデルが更新されてよい。
（対象材）
　本実施形態に係る連続焼鈍設備は、ＤＰ鋼を含む鋼材を焼鈍し、目標とする機械的特性を安定的に得るものである。対象とする鋼板の具体例として、重量％で、Ｃが０．０３％以上かつ０．２５％以下、Ｓｉが０．０１％以上かつ２．５０％以下、Ｍｎが０．５０％以上かつ４．００％以下、Ｐが０．１００％以下、Ｓが０．０５００％以下、Ｓｏｌ．Ａｌが０．００５％以上かつ２．０００％以下、Ｎが０．１００％以下を含有し、必要に応じてＣｒ、Ｃｕ、Ｎｉ、Ｓｂ、Ｓｎ（いずれも１．００％以下）、Ｍｏ、Ｖ、Ｔｉ、Ｎｂ（いずれも０．５０％以下）、Ｔａ（０．１０％以下）、Ｍｇ、Ｚｒ（いずれも０．０５０％以下）、Ｂ、Ｃａ、ＲＥＭ（いずれも０．００５０％以下）を含有し、残部がＦｅ及び不可避不純物からなるものが挙げられる。ただし、対象とする鋼板は、α相、γ相の二相組織を制御する必要性があるものであれば限定されない。
　ここで、鋼板には、連続焼鈍設備での焼鈍処理に続いて、めっき処理、合金化処理、調質圧延、形状矯正処理が実施されてよい。めっき処理及び合金化処理は、製品の表面特性に要求される品質を満足するための常法でよく、特に限定するものでない。
　また、形状の乱れが生じた場合は、続けて調質圧延及び矯正機を通板させて矯正してよい。調質圧延及び矯正は、鋼板の機械的特性に影響を与えずに形状を矯正するに留まる条件で行えばよく、限定するものでない。
（実施例）
　表１は、従来の連続焼鈍設備、本実施形態に係る連続焼鈍設備（図１参照）を用いて、薄鋼板を製造した条件と結果を示す。製品の機械特性のばらつきを調べるために、複数の強度レベルの製品がそれぞれコイルで３０本ずつ製造された。強度レベルが７８０ＭＰａ、９８０ＭＰａ、１１８０ＭＰａ級の３種類を製造し、板厚は各々の強度レベルで１．０、１．５、２．０ｍｍの３種類を１０本ずつ製造した。これら各グレード及び各板厚の１０本のスラブは、連続鋳造機において全て異なるロットで鋳造されたものを使用した。そのため、製造管理範囲内ではあるが各スラブの化学成分はばらついており変態挙動も均一にはなっていない。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
　各々のスラブは常法で熱間圧延、酸洗、必要に応じ焼鈍、冷間圧延を施された後、実験室での焼鈍及び従来焼鈍設備及び本開示の焼鈍設備を用いて熱処理し、その後冷却、めっき等の後処理が実施された。鋼板の搬送速度は６０～１２０ｍｐｍである。ただし、発明例１の場合に、鋼板の搬送速度は３０～１５０ｍｐｍである。加熱帯６（直火加熱）の出口の鋼板温度は６００～７００℃の範囲に収め、表面の酸化還元反応を制御した。その後ラジアントチューブ方式の均熱帯７に導入して更に加熱が行われた。再結晶域での滞在時間は２０～６０秒であった。再結晶域以降の加熱／均熱時間は１００～２００秒である。均熱帯７の出口（冷却帯８の入口）の鋼板温度は７５０～８５０℃の範囲に制御された。特に、均熱帯７の炉温は出口の鋼板温度が各グレードの目標値となるように制御された。冷却条件は、各グレードで求められる強度を達成する目的で設定された条件であればよく、その後に、めっき工程、必要に応じて常法の合金化工程があってよい。各々の用途に応じて適切な工程が行われた。
　めっき後のコイルを巻き取る直前に、インライン型機械的特性測定装置（ＥＭＧ製ＩＭＰＯＣ）を設けて、１５～３０点／分の頻度（鋼板間隔にして４ｍ毎）で強度測定が行われた。コイル全長について強度が測定された。７８０ＭＰａ、９８０ＭＰａ、１１８０ＭＰａ級の各グレードにおいて、必要な強度範囲はそれぞれ７８０ＭＰａ、９８０ＭＰａ、１１８０ＭＰａ以上である。そこで、測定された引張強度が必要な強度範囲に達しなかった箇所が材試外れと判断された。
　また、最終製品コイルの先端及び尾端から引張り試験片が採取されて、機械的特性の測定が行われた。ここで、引張り試験片はＪＩＳ５号に従う。また、引張り試験はＪＩＳＺ２２４１に従う。
　各々の基準強度（ＴＳＳ：７８０ＭＰａ、９８０ＭＰａ又は１１８０ＭＰａ）に対する一つのコイル内の引張強度の最大変動幅を比率として示した値が、引張強度変動幅として算出された。最大変動幅は、測定された最大引張強度（ＴＳＭＡＸ）－最小引張強度（ＴＳＭＩＮ）で与えられる。引張強度変動幅は、ΔＴＳ［％］＝１００×（ＴＳＭＡＸ－ＴＳＭＩＮ）／ＴＳｓで与えられる。
　さらに、材試外れと判断された箇所は後工程で切り落とされた。一つのコイル重量（又は長さ）に対し、切り落とされた鋼板の重量（又は長さ）の比率が、材試外れ率［％］として算出された。引張強度変動幅と材試外れ率はコイル毎に求められた。各グレードの１０コイル分の平均値が評価結果として表１に記載されている。
　比較例１は、誘導加熱装置９を使用せず、相分率予測モデルも用いていない例である。焼鈍条件がコイル毎に最適化されなかったため、引張強度の変動幅はいずれのグレードでも１０％以上と大きかった。さらに、炉温調整時の応答性が迅速でないため、グレードの切り替え時に不適切な焼鈍条件で鋼板焼鈍が進捗し、主にコイルの先端及び尾端を中心に、基準強度に満たない材試外れ部分が多かった。
　比較例２は、相分率予測モデルを適用した例である。相分率予測モデルは、入力変数として、鋼板成分、板厚、鋼板の温度履歴に加えて鋼板の搬送速度を用いて、冷却開始直前の相分率を予測する。予測された相分率に基づいて、焼鈍条件が調整された。焼鈍最適条件をコイル毎に見出すことができ、材試外れ率はやや減少したものの、焼鈍条件の調整には時間を要するため、引張強度変動幅が高いままであった。ここで、比較例２の相分率予測モデルの入力変数は、ライン速度（すなわち、鋼板の搬送速度であり、表１中の表記は「ＬＳ」）を用いた。
　比較例３は均熱帯７の出口に誘導加熱装置９を設置した、図１の構成による焼鈍設備で製造した例である。誘導加熱装置９の導入によって、目標焼鈍条件を精度良く達成しやすくなり、引張強度変動幅にはやや改善が見られた。しかし、炉の操業条件などの設定条件により誘導加熱装置９の操業条件が決定されるため、結果的に焼鈍条件が最適でない場合が生じ、一定の材試外れが残った。
　比較例４は、比較例３にさらに相分率予測モデルを適用した例である。比較例４は、予測した相分率に基づき、冷却条件を制御することによって最終的な機械的特性を決定づけようとした例である。誘導加熱装置９の導入と冷却条件の最適化により、コイルの定常部は概ね合格範囲となっていたが、焼鈍条件の切り替え時の応答性の遅延が改善しないため、特にコイルの先端及び尾端部を中心に材試外れが生じる結果となった。
　発明例１は、誘導加熱装置９と相分率予測モデルを導入し、予測した相分率を元に、誘導加熱装置９の条件を変更した例である。本実施例で使用する誘導加熱装置９は１５～１５０℃／ｓの昇温能力を持っているため、予測した相分率に基づきその範囲内で昇温速度が調整された。その結果、各々のコイルに対して最適な焼鈍条件を見出し、かつ、焼鈍条件調整時の応答性が向上した。発明例１では、材試外れ率を大幅に改善することができた。
　発明例２では、発明例１で誘導加熱装置９の昇温速度を好適範囲内に限定して調整を行った。これに伴い、鋼板の搬送速度を微調整する場合が生じたが、発明例１と同様に材試外れ率が改善した。さらに、発明例２では、過焼鈍による引張強度の上振れを抑えることが可能となり、引張強度変動幅も改善した。
　発明例３は、相分率予測の結果、誘導加熱装置９の設備能力の昇温速度範囲では好適焼鈍条件を得られず、冷却帯の冷却条件（ここでは、冷媒噴射圧）を調整した例が含まれている。そのため、発明例３では、特にコイルの先端及び尾端において、焼鈍条件の設定変更が追従しなかった。発明例３は、発明例２より引張強度の振れ幅が大きくなった。
　発明例４は、相分率予測モデルの入力変数に、鋼板の合金成分、板厚、温度履歴及び搬送速度に加えて、さらに熱延巻取り温度と冷延総圧下率を加えた。これにより、相分率の予測精度が向上し、予測値に基づいて誘導加熱装置９の昇温量を適宜変更した結果、引張強度変動幅及び材試外れ率が向上した。
　本実施例によって、誘導加熱装置９と相分率予測モデルとを導入し、相分率予測値に基づいて主に誘導加熱装置９の条件を優先して焼鈍操業条件を調整すれば、迅速に最適焼鈍条件に調整することが可能となり、鋼板の歩留まりが改善することが確認できた。
　以上のように、本実施形態に係る連続焼鈍設備、連続焼鈍方法、冷延鋼板の製造方法及びめっき鋼板の製造方法は、上記の構成によって、高温の状態での鋼板相分率を精度良く予測できる。また、予測される相分率の変動に対して迅速に焼鈍条件に反映させることができ、製品の歩留まりが改善する。
　本開示の実施形態について、諸図面及び実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形又は修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形又は修正は本開示の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各構成部又は各ステップなどに含まれる機能などは論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の構成部又はステップなどを１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。本開示に係る実施形態は装置が備えるプロセッサにより実行されるプログラム又はプログラムを記録した記憶媒体としても実現し得るものである。本開示の範囲にはこれらも包含されるものと理解されたい。
　上記の実施形態において亜鉛ポット１１は薄鋼板を浸漬する亜鉛めっき槽であるとして説明されたが、別のめっき処理が実行されてよい。めっき処理は、例えば電気亜鉛めっき処理、溶融亜鉛めっき処理又は合金化溶融亜鉛めっき処理であってよい。
　また、例えばプロセスコンピュータの記憶部（例えばメモリ）に記憶されたプログラムを、プロセスコンピュータのプロセッサが読み込んで実行することによって、相分率予測モデルの生成及び相分率予測モデルを用いた算出などが実行されてよい。また、相分率予測モデルは、プロセスコンピュータの記憶部に記憶されてよい。
　１　ペイオフリール
　２　溶接機
　３　電解清浄装置
　４　入側ルーパー
　５　予熱帯
　６　加熱帯
　７　均熱帯
　８　冷却帯
　８Ａ　第１の冷却帯
　８Ｂ　第２の冷却帯
　９　誘導加熱装置
　１１　亜鉛ポット
　１２　温度計

Claims (10)

  1. 　加熱帯、均熱帯及び冷却帯をこの順に備える鋼板の連続焼鈍設備であって、
    　前記均熱帯と前記冷却帯との間に少なくとも１つの誘導加熱装置と、
    　相分率予測モデルによって得られた焼鈍中の相分率に基づいて、前記誘導加熱装置の操業条件を設定する制御装置と、を備える連続焼鈍設備。
  2. 　前記相分率予測モデルは、前記鋼板の成分、寸法及び温度並びに連続焼鈍炉の操業条件を入力変数とし、焼鈍中の前記鋼板の相分率を出力変数とする教師データを用いて生成された機械学習モデルである、請求項１に記載の連続焼鈍設備。
  3. 　前記鋼板の寸法は、前記鋼板の板厚を含み、
    　前記鋼板の温度は、加熱開始直前の鋼板温度及び前記誘導加熱装置の最高到達温度を含み、
    　前記連続焼鈍炉の操業条件は、前記鋼板の搬送速度を含む、請求項２に記載の連続焼鈍設備。
  4. 　加熱帯、均熱帯及び冷却帯をこの順に通過する鋼板の連続焼鈍方法であって、
    　前記均熱帯と前記冷却帯との間に少なくとも１つの誘導加熱装置が設けられていて、
    　相分率予測モデルによって得られた焼鈍中の相分率に基づいて、前記誘導加熱装置の操業条件を設定するステップを含む、連続焼鈍方法。
  5. 　前記相分率予測モデルは、前記鋼板の成分、寸法及び温度並びに連続焼鈍炉の操業条件を入力変数とし、焼鈍中の前記鋼板の相分率を出力変数とする教師データを用いて生成された機械学習モデルである、請求項４に記載の連続焼鈍方法。
  6. 　前記鋼板の寸法は、前記鋼板の板厚を含み、
    　前記鋼板の温度は、加熱開始直前の鋼板温度及び前記誘導加熱装置の最高到達温度を含み、
    　前記連続焼鈍炉の操業条件は、前記鋼板の搬送速度を含む、請求項５に記載の連続焼鈍方法。
  7. 　前記誘導加熱装置は１０℃／ｓ以上、２００℃／ｓ以下で前記鋼板を加熱し、
    　前記鋼板は、前記誘導加熱装置による加熱が終了してから１０秒以内に、前記冷却帯において冷却が開始される、請求項４から６のいずれか一項に記載の連続焼鈍方法。
  8. 　請求項７に記載の連続焼鈍方法によって調整された焼鈍方法で、冷延鋼板である前記鋼板を焼鈍する、冷延鋼板の製造方法。
  9. 　請求項８に記載の冷延鋼板の製造方法によって焼鈍された前記鋼板の表面にめっき処理を施す、めっき鋼板の製造方法。
  10. 　前記めっき処理は、電気亜鉛めっき処理、溶融亜鉛めっき処理又は合金化溶融亜鉛めっき処理である、請求項９に記載のめっき鋼板の製造方法。
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