JP2563844B2 - 鋼板材質予測方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、製品に対する物理的評価を行うことなく、
厚鋼板などの組織材質を製造段階で予測できるようにし
た鋼板材質予測方法に関するものである。

［従来の技術］ 例えば、厚鋼板などのユーザにおいては、製品の納入
と共に、その材質検査結果を添付することを要求されて
いる場合がある。この要求に対し、従来、メーカー側は
製品の一部を切り出し、これに対し物理的な特性測定
（引張り強度，靱性など）を行っている。

［発明が解決しようとする課題］ しかし、上記したような人為的な特性測定は、多大な
時間を要し、製品の出荷，納品などに影響を与えてい
る。

また、現状では、完成品になった後でしかその材質を
知ることができないが、将来的には、製造前に材質を予
測し、要求される材質を精度よく確実に得られる製造条
件を設定するような技術の開発が望まれている。

そこで、本発明の目的は、与えられた条件に従って、
材質予測を自動的に行えるようにした鋼板材質予測方法
を提供することにある。

［課題を解決するための手段］ 上記目的を達成するために、本発明は、鋼片の厚みと
鋼成分及び圧延条件（入側及び出側の鋼板厚み、パス間
時間など）に基づいて圧延後のγ粒径を算出し、この算
出結果及び冷却条件（水冷・空冷領域、冷却帯通板温度
など）に基づいてフェライト粒等のα粒径及び組織分率
を算出し、これらによって鋼板の材質を推定するように
している。

また、加熱炉を通す場合、その加熱による影響を考慮
するため、加熱条件（昇熱温度，保定温度，装入時間な
ど）を入力条件に加えることが望ましい。

［作用］ 上記した手段によれば、材質（引張強度，靱性など）
の判定の鍵となるフェライト粒径，組織分率などを、こ
の各々の算出のために必要となる入力条件から各工程に
対応した前計算を順次実行しながら求めることができ
る。これにより、製造段階で材質予測を行うことがで
き、また、要求される材質仕様を確実に実現可能な製造
条件が設定可能であり、従来のように完成品に対する検
査測定が不要になる。

［実施例］ 第１図は本発明による鋼板材質予測方法を示す演算フ
ローチャートである。また、第２図は本発明が適用され
る鋼板製造ラインの例を示す設備構成図である。なお、
以下においては、厚鋼板の製造を例に説明する。

第２図に示すように、圧延設備は、圧延の前にスラブ
（例えば、長さ２〜4m,幅１〜2.5m,厚み250mm前後）を
加熱する加熱炉2,大まかな圧延を行う粗圧延機3,粗圧延
された鋼板を要求板厚に圧延する仕上圧延機4,この仕上
圧延機４によって圧延された鋼板に生じた反りを調整す
るホットレベラ（HL）5,このホットレベラ５を出た厚鋼
板１を冷却する冷却装置６の各々を備えて構成されてい
る。

なお、加熱炉2,粗圧延機3,仕上圧延機4,ホットレベラ
５及び冷却機６の各々には、その駆動を制御し、また稼
動中の情報を得るためにプロセスコンピュータ（以下、
プロコンという）が接続されている（加熱プロコン7,圧
延プロコン8,及び冷却プロコン９）。これらプロコン
は、中央制御室10に設置された上位コンピュータ（不図
示）に接続され、この上位コンピュータは生産計画に従
って加熱プロコン7,圧延プロコン９及び冷却プロコン９
を管理する。また、製品となった厚鋼板１に対し、機械
試験を行うための機械試験システム11が設けられ、その
試験結果は中央制御室10に送られる。

次に、第１図に示す鋼板材質予測方法について説明す
る。第１図の処理を実行するには、これを実現するソフ
トウェアを作成し、これをコンピュータにロードすれば
よい。

本発明による鋼板材質予測方法は、大別して初期状態
モデル，熱間加工モデル，析出モデル，変態モデル，及
び組織・材質モデルから成る。

初期状態モデル20は、成分条件20.1,加熱条件21（ス
ラブ厚，昇熱速度，保定温度，保定時間）又は加熱モデ
ル22に基づくスラブ温度・時間情報23とにより、昇熱カ
ーブに沿って加熱γ粒径26の計算を、板厚の表面から中
心に向う複数の点について計算する。これにより、表面
だけでなく内部の状態も知ることが可能になる。

なお、加熱モデル22は、入力条件24（炉雰囲気温度，
時間及びスラブ厚）に基づいて算出される。また、成分
条件20.1は、WT％で示され、炭素（Ｃ），シリコン（S
i），マンガン（Mn），燐（Ｐ），硫黄（Ｓ），銅（C
u），ニッケル（Ni），クローム（Cr），モリブデン（M
o），ニオブ（Nb），バナジウム（Ｖ），チタン（T
i），タンタル（Ta），アルミニウム（Al）及び窒素
（Ｎ）などである。

熱間加工モデル27は、再結晶の潜伏期を定式化するこ
とにより、回復と再結晶を明確にし、圧延中と圧延後の
粒径（単位体積当りに粒界面積）や残留転位密度などの
オーステナイト状態を安定的に計算するために設けられ
ている。

この熱間加工モデル27は、γ粒径26,圧延温度モデル2
8に基づく温度・パス間時間情報29,及び歪モデル30に基
づく相当歪・歪速度情報31とにより、演算結果33（圧延
γ粒径，転位密度，歪み）を演算する。なお、圧延温度
モデル28及び歪モデル30は、圧延条件32（入側板厚，出
側板厚，加熱温度，パス間時間，ロール径，ロール回転
数）に基づいて算出される。

析出モデル35は、核生成と成長を分離し、さらに個々
の析出粒子の成長を考慮することで圧延中及び圧延後の
オーステナイト中における析出物状態を算出するために
設けられている。この析出モデル35により析出物状態を
求めるに際しては、圧延温度モデル28による温度情報3
4,成分情報36及び熱間加工モデルの演算結果33に基づい
て析出元素（例えば、Ti,Ta,V,Nb）の固溶量，析出量，
析出物平均粒径を演算し、析出物状態37として出力す
る。

変態モデル38は、核生成と成長を分離し、各々を析出
物状態（析出量、析出物平均粒径），転位密度の関数と
して定式化することで、粒界フェライトと粒内フェライ
トの分率及び粒径，パーライト，ベイナイトの分率など
変態後組織状態を推定するために設けられている。

この変態モデル38は、冷却温度モデル39に基づく温度
情報40によって、演算結果43（フェライト粒径，組織分
率，平均生成温度）を出力する。なお、冷却温度モデル
39は、冷却条件42（空冷・水冷区分，水量密度，冷却装
置内通板速度，成分）及び変態モデル38による変態量41
の各々に基づいて演算される。

組織・材質モデル44は、固溶強化，析出硬化，フェラ
イト粒径の影響を分離して定式化することで材質を算出
するために設けられ、析出物状態37,演算結果43及び成
分情報36の各々に基づいて材質を出力する。

次に、各モデルの演算の詳細について第３図〜第７図
を参照して説明する。

第３図は初期状態モデル20の処理の詳細を示すフロー
チャートである。

成分25をインプットし、次にスラブ温度・時間情報23
又は加熱条件21よりスラブ加熱リレキをインプットし、
計算に必要な定数及び初期値を設定する（ステップ20
1）。ついで、状態図の計算を行う（ステップ202）。

次に、加熱時間が設定値をオーバーしたか否か判定
（ステップ203）し、否であれば析出物の固溶量及び析
出物粒径の計算を行う（ステップ204）。

この後、設定時間内であればγ粒成長を計算する。た
だし、周知のように鋼材は、温度が高くなるに伴って結
晶構造の変化によってα粒状態あるいはθ（セメンタイ
ト）からγ粒状態へ変態する。

そこで、このγ粒の成長状態を、ステップ202で計算
された各状態ごとに異った手法による計算する。すなわ
ち、温度に応じてγ単相域のほかγ＋α域，γ＋α＋θ
域の各々についてもγ粒成長の計算を行うのである（ス
テップ205）。

第４図は熱間加工モデル７の処理の詳細を示すフロー
チャートである。

この処理は、加熱γ粒径26,温度・パス間時間情報29
及び相当歪・歪速度情報31を入力条件として行われる。
鋼板を複数回パスさせて圧延を行った場合、各パス間に
おいて、圧延→回復→再結晶を経る過程で、転位密度が
第５図のように変化する。このため、各パス毎に再結
晶，回復を計算する必要がある。各パス毎及び圧延終了
後のγ粒径，平均転位密度等の計算は以下のように行
う。

まず、鋼板の内部の状態を知るために、表面から中心
部に向って一定距離ごとにｍ個の位置を定める（ステッ
プ271）。そして、この各々について前記入力条件に基
づき、圧延後のγの単位体積当りの粒界面積を計算する
（ステップ272）。

圧延の圧下量が大きいと、瞬時的に再結晶即ち動的再
結晶を生じる。そこで、動的再結晶が生じているか否か
を判定し、生じている場合には転位密度及び再結晶粒径
を計算する（ステップ273）。動的再結晶が完了しない
場合には、この後再結晶が生じるまでの時間を計算し、
さらに回復の時間及び静的再結晶を計算（再結晶率，再
結晶粒径）する（ステップ274）。

また、再結晶が終了している場合には（再結晶率＝
４）粒成長を計算し（ステップ275）、さらに結晶粒の
平均粒径及び平均転位密度を算出（ステップ276）す
る。これを最終パスまで繰返すことにより最終パス情報
（板厚ｍ点のオーステナイト粒界面積及びその転位密
度）を得る（ステップ277）。

第６図は変態モデル38の処理を詳細に示すフローチャ
ートである。

なお、本願発明における状態図計算の意味合いは、ま
ず、圧延終了後の固溶・析出情報を含む成分情報に基づ
いて、各温度でどの相が存在し得るかを熱力学的に予め
計算することで、計算時間を短縮しようとするものであ
る。すなわち、温度が熱力学的に相変化（変態）を起こ
す温度に達しなければ次のステップに進まず、逐次計算
される温度が相変化を起こし得る温度に達した時次ステ
ップに進むものである。熱力学的に変態可能な否かを逐
次計算される温度毎に行っては、計算に時間がかかり過
ぎるため、圧延モデル終了後に状態図の計算を行うもの
である。計算すべき温度は任意の間隔で与えればよく、
逐次計算される温度を用いる必要はない。

鋼の変態挙動は変態前のγ状態（γ粒径あるいは単位
体積当りの粒下界面積，残留転位密度，析出物の固溶・
析出状態），冷却速度の影響を受ける。本モデルはこれ
らを33,37,40から入力し、変態の進行及び粒界フェライ
ト，粒内フェライト，パーライト，ベイナイト，マルテ
ンサイトの各組織分率、さらにフェライトのうち形状が
粒状のものについては、その粒径及び分率を計算するも
のである。この計算方法は以下の通りである。まず、当
該成分における状態図を計算し（ステップ381）各組織
が熱力学的に生成可能な条件（温度領域）を求める。こ
のステップ381における状態図の計算は、第１図上の変
態モデル38の処理における状態図の計算であって、第１
図の初期状態モデル20の処理における状態図の計算（第
３図のステップ202）とは異なる。次に、生成可能と判
断された組織について任意の微小時間内の変態量の増分
（ステップ383）及びフェライトについてはこの間の生
成粒数の増分（ステップ382）を求める。

また、フェライトが生成する場合には形状が針状か粒
状かの判断を行い、粒状である場合にはステップ382で
求めた生成粒数を粒状フェライトの粒数の増分，ステッ
プ383で求めた変態量の増分を粒状フェライト量の増分
とし、針状である場合には変態量の増分のみを求める
（ステップ384）。次に、変態に伴う発熱等を冷却温度
モデルにフィードバックするためにステップ383で得ら
れた変態量に応じた温度変化を計算する（ステップ38
5）。以上の計算を各板厚位置について冷却終了まで繰
返し、変態量及び粒状フェライト粒数の増分を加算する
ことにより、最終的な組織の各組織分率，粒状フェライ
トの分率及びその粒数を求めることができる。更に、板
厚方向のｍ点について計算が終了した後（ステップ38
6）に粒状フェライトの粒径を粒数と分率から求める
（ステップ387）。また、ステップ383,385の結果を基に
フェライト，パーライト，ベイナイトの各々が生成した
平均温度（平均生成温度）を計算する（ステップ38
8）。以上の計算でフェライトを粒状，針状に分離して
おく理由は、粒状や針状の形状が材質に関与することに
着目したものであって、材質の予測を高精度に行うこと
を可能とするためである。また、平均生成温度は生成し
た温度によって材質が異ることから必要になるもので、
後記する組織，材質モデル44の硬度算出で用いられるも
のである。

第７図は組織・材質モデル44の処理の詳細を示すフロ
ーチャートである。

ここでは、鋼板１の材質を表現する硬度，引張強さ，
及び靱性を計算することを目的としている。まず、成分
情報36,固溶Nb情報37及び演算結果43の各入力条件に基
づいて、フェライト，ベイナイト及びパーライトの各々
の硬さを計算する（ステップ441）。

さらに、粒径情報及び成分情報に基づいて降伏点の計
算（ステップ442）を行い、ついでステップ441による硬
度計算値を用いて引張強さを計算（ステップ443）す
る。また、粒径情報，成分情報及び硬度計算値の各々に
基づいて靱性を計算する（ステップ444）。以上の処理
をｍ個の点について実行し（ステップ445）、すべてに
ついて行われた場合には、処理が終了し、材質予測を行
うことができる。この結果は、フロッピーディスクなど
の記録媒体に保存されると共に、プリンタによって打出
される。

〈試験例〉 第８図（ａ），（ｂ）は本発明による試験例結果を示
すものである。

第８図（ａ），（ｂ）では、６ロットの厚鋼板をサン
プルとし各々に対する長さ方向（Ｌ）及び幅方向（Ｃ）
にカットしたサンプルについて比較を行っている。ここ
では、顕微鏡などによる実測値と上記した予測方法によ
る計算値との比較を示しているが、図より明らかなよう
に、実測値と計算値とは近似し、極めて高い精度で予測
できたことがわかる。

このように、高信頼な予測が可能になることから、将
来的には、客先が要求する材質に応じ製品の製造条件を
容易に算出することも可能になる。

第９図，第10図及び第11図は、一貫シミュレーション
を行った場合の降伏点（YP），引張強さ（TS）及び靱性
（vTrs）の各々の計算値と実測値の関係を示している。

なお、以上の説明においては、厚鋼板のスラブ再加熱
プロセスを例にしたが、熱延材鋼先般及びそのスラブ直
送プロセスに本発明は適用することが可能である。

［発明の効果］ 本発明は、上記の通り構成されているので、次に記載
する効果を奏する。

請求項（１）の鋼板材質予測方法においては、連続鋳
造または鋼塊法によって作られた鋼片に圧延及び冷却を
施して製造される鋼板に対し、前記鋼片の厚みと鋼成分
情報及び圧延条件に基づいて圧延後のγ粒径を算出し、
この算出結果及び冷却条件に基づいて、α粒径，組織分
率及び各組織の平均生成温度を算出し、これらによって
前記鋼板の材質を推定するようにしたので、製造段階で
材質予測を行うことができ、また、要求される材質仕様
を確実に実現可能な製造条件が設定可能であり、従来の
ように完成品に対する検査測定が不要になる。

請求項（２）の鋼板材質予測方法においては、圧延条
件に加え加熱炉による加熱条件を、入力条件に加えるよ
うにしたので、加熱炉を通した場合の影響を材質予測に
加味させることができ、より正確な材質予測が可能にな
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による鋼板材質予測方法を示す演算フロ
ーチャート，第２図は本発明が適用される鋼板製造ライ
ンの概要を示す設備構成図，第３図は初期状態モデルの
処理の詳細を示すフローチャート，第４図は熱間加工モ
デルの処理の詳細を示すフローチャート，第５図は圧延
時の転位密度変化を示す特性図，第６図は変態モデルの
処理の詳細を示すフローチャート，第７図は組織・材質
モデルの処理の詳細を示すフローチャート，第８図
（ａ），（ｂ）は本発明による実施例結果を示す比較
図，第９図，第10図及び第11図は一貫シミュレーション
を行った場合の降伏点，引張強さ及び靱性の各々の計算
値と実施値の関係を示す特性図である。 図中、 1:厚鋼板 2:加熱炉 3:粗圧延機 4:仕上圧延機 6:冷却装置 7:加熱プロセスコンピュータ 8:圧延プロセスコンピュータ 9:冷却プロセスコンピュータ 10:中央制御室 20:初期状態モデル 21:加熱条件 27:熱間加工モデル 32:圧延条件 36:成分情報 38:変態モデル 42:冷却条件 44:組織・材質モデル

フロントページの続き (72)発明者 西岡 潔 千葉県君津市君津１ 新日本製鐵株式会 社君津製鐵所内 (72)発明者 船戸 和夫 千葉県君津市君津１ 新日本製鐵株式会 社君津製鐵所内 (72)発明者 吉江 淳彦 福岡県北九州市八幡東区枝光１―１―１ 新日本製鐵株式会社第３技術研究所内 (72)発明者 藤岡 政昭 福岡県北九州市八幡東区枝光１―１―１ 新日本製鐵株式会社第３技術研究所内 (72)発明者 森川 博文 神奈川県川崎市中原区井田1618 新日本 製鐵株式会社第１技術研究所内 (56)参考文献 特開 昭62−158816（ＪＰ，Ａ)

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】連続鋳造または鋼塊法によって作られた鋼
   片に圧延および冷却を施して製造される鋼板に対し、前
   記鋼片の厚みと鋼成分情報および圧延条件に基づいて圧
   延後のγ粒径を算出し、この算出結果および冷却条件に
   基づいて、当該成分における状態図の計算を行い、任意
   の微小時間ごとに各組織が熱力学的に変態可能か否かを
   判定し、変態可能な場合、その組織について変態量の増
   分を求め、同時にその変態量に応じた変態潜熱を計算し
   て冷却温度の補正を行うことを変態終了まで繰り返して
   最終的なα粒径、組織分率および各組織の平均生成温度
   を算出する一連の計算を板厚の厚み方向の複数位置につ
   いて行うことによって、前記鋼板の材質を推定すること
   を特徴とする鋼板材質予測方法。
2. 【請求項２】前記圧延条件に加え、加熱炉による加熱条
   件を、前記γ粒径の算出に用いることを特徴とする請求
   項（１）に記載の鋼板材質予測方法。