不锈钢板坯的在线质量预测系统以及应用该系统的预测方法技术方案

本发明专利技术公开了一种不锈钢板坯的在线质量预测系统以及使用该系统的预测方法，该系统通过收集从炼钢工艺到连铸工艺获得的所有操作数据、然后通过热力学和统计学程序利用所有操作数据作为冶金计算评价模型、允许利用基于网络的系统在线高精度的预测所生产的板坯的质量，该系统包括：主计算机，从不锈钢板坯生产线收集并存储信息；热力学计算专用计算机，与主计算机相互通信；服务器计算机，与主计算机相互通信，从而该系统能允许克服预测方法由于存在的操作数据而受到的局限，并且通过收集从炼钢工艺到连铸工艺获得的所有操作数据、然后通过热力学和统计学程序利用所有操作数据作为冶金计算评价模型、允许利用基于网络的系统在线高精度的预测所生产的板坯的质量，从而显著地提高质量和生产率。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种不锈钢板坯的在线质量预测系统以及应用该系统的预测 方法，更具体地讲，涉及这样一种不锈钢板坯的在线质量预测系统以及应用 该系统的预测方法，即，该预测系统通过收集可以从炼钢工艺到连铸工艺获 得的所有操作数据、然后通过热力学和统计学程序利用所有操作数据作为冶 金计算评价模型、允许利用基于网络的系统在线高精度的预测所生产的板坯的质量。
技术介绍
通常，通过炼钢工艺和连铸工艺生产不锈钢。 图1是用图示出了普通不锈钢冶炼工艺-连铸工艺的视图。 首先，在电炉中熔化废铁以制成铁水。然而，由于所述铁水仅通过熔化 废铁而获得，所以该铁水含有大量杂质。因此，通过电炉获得的铁水在精炼炉中经过脱碳工艺和脱硫工艺后被制成钢水，所述钢水由可用作产品的组成物(compositions)构成。在随后的钢包精炼中控制最终成分并确保温度适合进行连铸之后，钢水 被送入连铸机。连铸机中的钢水从钢包经过中间包(tundish)被注入由水冷却的铜板模 (copperplate mold)中，随后被固化，从而被制成作为中间产品的板坯(slab)。这样生产的板坯通过轧制工艺而成为最终使用的产品。 然而，这样生产的板坯会具有各种缺陷。这些缺陷中典型的缺陷有裂 紋(板坯表面开裂)、掺入非金属夹杂物、形成非正常固化结构、表面振痕缺陷等。由于用肉眼可识别上述缺陷中暴露在表面上的大缺陷，因此可以通过板 坯研磨等来去除这些大缺陷。然而，由于无法用肉眼识别细微的表面缺陷并 且根本不可能识别板坯内部的缺陷，所以将板坯100%地研磨，或相反必须接 受有缺陷的产品。此外，该方法由于研磨需要增加质量成本并导致工艺负担和有缺陷的产 品，从而降低生产率。因此，为了克服这些问题，已开发一种技术，该技术允许操作员不需要 检查板坯就可以在线精确地预测板坯的质量状态。通常，由于随着工艺进行去除缺陷的成本增加，换言之，由于在板坯状 态下预测并去除缺陷更节约成本和工艺效率，所以如果通过利用高精度的质 量预测系统的预测结果对需要进行研磨的板坯或不需要进行研磨的板坯进行 分类，则不必对不需要进行研磨的板坯进行100%地研磨，从而可得到期望的 经济效益，同样通过只对需要进行研磨的板坯进行研磨来确保产品质量，从 而可得到期望的生产率。为了实现该目标，已开发了板坯质量预测系统，例如Voest公司的VAI-Q、 Terni公司的M-Cast、 Preussag S.公司的MID AS等。Voest公司的VAI-Q是一种根据利用炼钢工艺和连铸工艺中的操作数据 得出的质量评价结果来判断产品好坏的系统。Terni公司的M-Cast是一种利用铜板温度和连铸操作数据实时预测不锈 钢板坯质量的系统。Preussag S.公司的MIDAS是一种利用生产计划、质量和工艺数据等将评 价数据传输到生产计划部门并在切割板坯之前，改变生产计划、质量和工艺 数据的系统。然而，由于这些系统的特征采用了对操作数据简单评价的方法，从而仅 通过目标值和实际值之间的差来评价板坯质量，所以只评价了操作的精度， 从而不可能精确地预测不同的^!坯质量。例如，对于铸造速度来说，它对一些产品具有决定性作用，但对其他产 品的作用不显著。在传统的系统中根据重要程度的各种权重值被忽略。此外，由于大部分传统的板坯质量预测方法是为普通碳钢开发的，所以 对于直接应用到不锈钢，这些方法受到限制。原因在于不锈钢和普通碳钢在 它们的质量方面大不相同。例如，不锈钢在加热炉中去除的氧化皮(scale)的量 很小，而在普通碳钢中，去除了氧化皮的板坯上的所有超表面缺陷都成为产 品缺陷。因此，与普通碳钢不同，在不锈钢板坯的质量预测方法中，需要一种考 虑到包括振痕的板坯的超表面上的渗碳和渗硫缺陷等的系统；利用激光传感器等的高级传感器测量系统；能够产生更精确的评价结果的统计学和热力学计算程序；能够被操作员更容易地使用的基于网络的系统。
技术实现思路
因此，提出本专利技术来解决如前所述的现有技术中的问题。本专利技术的目标 在于提供一种不锈钢板坯的在线质量预测系统以及使用该系统的预测方法， 该系统可以克服预测方法由于现有的操作数据而受到的限制，通过收集可以 从炼钢工艺到连铸工艺获得的所有操作数据、然后通过热力学和统计学程序 利用所有操作数据作为冶金计算评价模型、允许利用基于网络的系统在线高 精度的预测所生产的板坯的质量，从而显著地提高质量和生产率。有利效果根据本专利技术的如前所述的不锈钢板坯的在线质量预测系统以及使用该系 统的预测方法可以克服预测方法由于现有的操作数据而受到的限制，通过收 集可以从炼钢工艺到连铸工艺获得的所有操作数据、然后通过热力学和统计 学程序利用所有操作数据作为冶金计算评价模型、允许利用基于网络的系统 在线高精度的预测所生产的板坯的质量，从而显著地提高质量和生产率。附图说明图1是用图表示出通常的不锈钢冶炼工艺-连铸工艺的视图；图2是示出根据本专利技术优选实施例的不锈钢板坯在线质量预测系统的视图；图3是图2的概念图；图4a是示出根据图2的用于测量初始固化均匀度将热电偶插入铸模的视图；图4b是示出安装在铜板上的热电偶的位置的视图；图5a是示意性地示出在连铸操作稳定性的评价原理中用于计算浸入式 水口的沉积深度的激光传感器的视图；图5b是示出基于根据图5a的连铸操作稳定性评价原理的用于钢水流量 评价的上升流速的视图；图6是示出应用利用根据本专利技术优选实施例的不锈钢板坯在线质量预测系统的预测方法的铸模传热评价项目的效果的曲线图；图7a是示出在304钢板坯中5铁素体的分布的曲线图； 图7b是示出430钢板坯固化结构的宏观固化结构的照片； 图7c是示出420钢板坯固化结构的宏观固化结构的照片； 图8a是对振痕质量进行分类的视图；图8b是示出从包括振痕的板坯表面上的铸模粉末提取的碳和硫的曲线图；图9a是示出振痕的预测值与实际值之间的差的曲线图；图9b是示出碳提取量的预测值与实际值之间的差的曲线图；图10a是用图示出根据本专利技术实施例的氧化物评价的概念的视图；图10b是用图示出根据本专利技术实施例的氮化物和气泡评价的概念的视图；图lla是用图示出内在夹杂物形成图样的视图；图llb是用图示出基于如图lla所示的形成图样计算内在夹杂物的成分、氧化物含量、晶相、总氧的方法的视图；图12a是示出总氧的预测值与总氧的实际值之间的相互比较的视图； 图12b是示出钢中的夹杂物中高熔点的夹杂物的含量的预测值的图； 图13是示出应用利用根据本专利技术优选实施例的不锈钢板坯在线质量预测系统的预测方法的浸入式水口的沉积深度评价项目的效果的曲线图。具体实施方式为了实现该目标，提供了一种不锈钢板坯的在线质量预测系统，该系统 包括主计算机，从不锈钢板坯生产线收集并存储信息；热力学计算专用计 算机，与主计算机相互通信；服务器计算机，与主计算机相互通信。这里，收集在主计算机中的信息被传输到热力学计算专用计算机并随后 存储在数据库中。主计算机被配置为执行数据处理、冶金模型计算和数据库 管理中的至少一个，热力学计算专用计算机被配置为对纯度和固化中的至少 一个执行热力学计算。此外，该系统还包括多个热电偶，所述多个热电偶连接到主计算机以将 用于初始固化均匀度(initial solidification uniform本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种不锈钢板坯的在线质量预测系统，包括：主计算机，从不锈钢板坯的生产线收集并存储信息；热力学计算专用计算机，与主计算机相互通信；服务器计算机，与主计算机相互通信。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】KR 2005-10-4 10-2005-00927781、一种不锈钢板坯的在线质量预测系统，包括主计算机，从不锈钢板坯的生产线收集并存储信息；热力学计算专用计算机，与主计算机相互通信；服务器计算机，与主计算机相互通信。2、 根据权利要求1所述的不锈钢板坯的在线质量预测系统，其中，多个 热电偶以套管型被插入到铜板中，以将关于初始固化均匀度的温度信息提供 给主计算机，在铜板的长边的内侧和外侧分别布置多个热电偶中的5个热电 偶，在铜板的短边的左侧和右侧分别布置多个热电偶中的一个热电偶。3、 根据权利要求1所述的不锈钢板坯的在线质量预测系统，其中，还包 括激光距离传感器，连接到主计算机以向主计算机提供关于浸入式水口的沉 积深度的信息。4、 一种利用不锈钢板坯的在线质量预测系统的预测方法，该方法包括以 下步骤测量预测项目，以预测不锈钢板坯的质量； 评价，基于所测量的预测项目做出数值评价； 通过分析评价步骤所产生的数值来预测不锈钢板坯的质量。5、 根据权利要求4所述的利用不锈钢板坯的在线质量预测系统的预测方 法，其中，所述预测项目是初始固化均匀度、铸模冷却速度、板坯固化结构、 板坯振痕质量、纯度和连铸操作稳定性。6、 根据权利要求5所述的利用不锈钢板坯的在线质量预测系统的预测方 法，其中，在初始固化均匀度中测量的信息在评价步骤被数值地评价为铜板 温度、铜板温度偏差、铜板内侧/外侧的温度比率、铜板左侧/右侧的温度比率 以及铜板长边/短边的温度比率。7、 根据权利要求5所述的利用不锈钢板坯的在线质量预测系统的预测方 法，其中，在铸模冷却速度中测量的信息在评价步骤中被数值地评价为传热 量、传热量偏差、内侧/外侧的传热量比率、左侧/右侧的传热量比率以及长边 /短边的传热量比率。8、 根据权利要求5所述的利用不锈钢板坯的在线质量预测系统的预测方 法，其中，在板坯固化结构中测量的信息在评价步骤中被数值地评价为奥氏体平均残留的铁素体、奥氏体表面的铁素体、铁素体的等轴晶比率以及马氏 体的中心偏析度。9、根据权利要求8所述的利用不锈钢板坯的在线质量预测系统的预测方 法，其中，利用下述KRUPP方程来评价并获得所述奥氏体平均残留的铁素 体，[KRUPP方程]5-铁素体(％)=161%0 + %她+1.5%& + 0.5%M + 2%77 +18 %M + 30%C + 30%^ + 0.5%她+ 36161其中，5-铁素体％表示体积百分比，元素％表示重量百分比， 利用下面的方程来评价并获得所述奥氏体表面的铁素体， [方程]5 ,On^f[(总平均铁素体)，(二次冷却比水量)，(热通量),(铸造速度),(铸造温度)]。10、 根据权利要求8所述的利用不锈钢板坯的在线质量预测系统的预测 方法，其中，利用下面的方程评价并获得所述铁素体的等轴晶比率，[方程]等轴晶比率(T尸o.o5rf!(平均热通量),(铸造速度),(铸造温度),(EMS-A)] 等轴晶比率(T^.Q5产fl(TiN结晶温度)，(平均热通量),(铸造速度),(铸造温 度),(Si/Al),(Ti的实际收益率)]。11、 根据权利要求8所述的利用不锈钢板坯的在线质量预测系统的预测 方法，其中，利用下面的方程评价并获得所述马氏体的中心偏析度，[方程〗中心偏析度二ft(碳钢。/。),(铸造温度),(铸造速度),(EMS电流),(平均热通 量)，(二次冷却比水量)]。12、 根据权利要求5所述的利用不锈钢板坯的在线质量预测系统的预测 ...

【专利技术属性】
技术研发人员：金钟完，崔资镛，徐辅晟，
申请(专利权)人：POSCO公司，
类型：发明
国别省市：KR[韩国]