特開 2024-104078 被溶削材の溶削方法および鋼片の製造方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024104078

(43)【公開日】2024-08-02

(54)【発明の名称】被溶削材の溶削方法および鋼片の製造方法

(51)【国際特許分類】

   B23K 7/06 20060101AFI20240726BHJP

【ＦＩ】

B23K7/06 A

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023008101

(22)【出願日】2023-01-23

(71)【出願人】

【識別番号】000001258

【氏名又は名称】ＪＦＥスチール株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001542

【氏名又は名称】弁理士法人銀座マロニエ特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】大城 竣

(57)【要約】      （修正有）

【課題】被溶削材の溶削に伴う突沸を抑制できる技術を提供する。
【解決手段】溶削対象の被溶削材について溶削前に取得された被溶削材の表面温度を含む被溶削材情報と、任意に設定された搬送速度および溶削酸素圧力を含む溶削条件とを、機械学習モデルに入力し、前記被溶削材の予測溶削量および予測騒音値を算出し、前記予測溶削量と予め設定された目標溶削量との差を算出し、当該差が許容値以下となり、かつ、前記予測騒音値が予め設定した基準騒音値以下となるまで、前記搬送速度および前記溶削酸素圧力のうちいずれか一方または両方を変更して前記予測溶削量と前記目標溶削量との算出を繰り返し実行し、前記予測溶削量と前記目標溶削量との差が許容値以下となり、かつ、前記予測騒音値が前記基準騒音値以下となったときに設定されている搬送速度および溶削酸素圧力で前記被溶削材を搬送しながら溶削すること、を含む、被溶削材の溶削方法である。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

溶削対象の被溶削材について溶削前に取得された被溶削材の表面温度を含む被溶削材情報と、任意に設定された搬送速度および溶削酸素圧力を含む溶削条件とを、機械学習モデルに入力し、前記被溶削材の予測溶削量および予測騒音値を算出する予測値算出ステップと、
前記予測溶削量と予め設定された目標溶削量との差を算出し、当該差が許容値以下となり、かつ、前記予測騒音値が予め設定した基準騒音値以下となるまで、前記搬送速度および前記溶削酸素圧力のうちいずれか一方または両方を変更して前記予測値算出ステップを繰り返し実行する判定ステップと、
前記予測溶削量と前記目標溶削量との差が許容値以下となり、かつ、前記予測騒音値が前記基準騒音値以下となったときに設定されている搬送速度および溶削酸素圧力で前記被溶削材を搬送しながら溶削する溶削ステップと、
を含む、被溶削材の溶削方法。

【請求項2】

前記被溶削材情報は、被溶削材の表面温度、成分値、厚さ、長さおよび幅を含み、
前記溶削条件は、溶削酸素圧力、被溶削材の搬送速度、溶削滓除去用高圧ジェット水圧力および流量ならびに溶削予熱時間を含む、請求項１に記載の被溶削材の溶削方法。

【請求項3】

前記機械学習モデルは、過去の実績データに含まれる被溶削材情報と溶削条件とを説明変数とし、溶削量および騒音値を目的変数として、溶削量の予測値と実測値の誤差が小さく、かつ、騒音値の予測値と実測値の誤差が小さくなるように各説明変数の重み係数等を調整することで予め作成されたモデルである、請求項１に記載の被溶削材の溶削方法。

【請求項4】

前記溶削ステップの前後で、厚さ測定装置により前記被溶削材の溶削前後の厚さをそれぞれ測定する厚さ測定ステップと、
前記溶削ステップでは溶削中の騒音を騒音計により測定する騒音測定ステップと、
前記溶削前後の厚さの差から計算される被溶削材の溶削量実績値、および、前記溶削中に測定された騒音実績値を目的変数とし、溶削された前記被溶削材の被溶削材情報および溶削条件を説明変数として、前記機械学習モデルを逐次学習させることにより当該機械学習モデルを更新するモデル更新ステップと、
をさらに含む、請求項３に記載の被溶削材の溶削方法。

【請求項5】

溶削装置に鋼片を運搬する搬入工程と、
前記溶削装置内の処理位置まで前記鋼片を装入する装入工程と、
前記装入工程で装入した前記鋼片の表面を溶削する第１溶削工程と、
を含み、
さらに、任意選択的に、前記鋼片の溶削した表面を撮影する撮影工程と、
必要に応じて、研削台車および反転トラバーサを用いて前記撮影工程にて撮影した表面写真から得られた、前記鋼片表面の手入れ必要箇所に対し自動研削を行う研削工程と、
を含む溶削作業を実施し、前記鋼片の処理終了後、次の処理対象鋼片に対し搬入工程から繰り返し溶削作業を実施する際に、
前記第１溶削工程における鋼片表面の溶削時に、請求項１～４のいずれか１項に記載の被溶削材の溶削方法に従い決定した溶削条件で溶削する、鋼片の製造方法。

【請求項6】

前記溶削作業が、さらに、
必要に応じて、反転機を用いて前記鋼片を自動反転または横転し、再度前記鋼片を前記処理位置まで自動で引き戻す再装入工程と、
前記鋼片の未溶削の表面を溶削する第２溶削工程と、
を含み、
さらに、任意選択的に、前記鋼片の未撮影の溶削した表面に前記撮影工程および必要に応じて前記研削工程を適用し、
必要に応じて前記鋼片を自動反転または横転し、溶削する必要のある表面がなくなるまで前記再装入工程から前記研削工程までを繰り返すにあたり、
前記第２溶削工程における鋼片表面の溶削時に、請求項１～４のいずれか１項に記載の被溶削材の溶削方法に従い決定した溶削条件で溶削する、請求項５に記載の鋼片の製造方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、被溶削材の溶削方法に関し、その方法を適用した鋼片の製造方法に関する。

【背景技術】

【0002】

製鉄所において、鋳造されたスラブやビレット等の鋼片は、高い品質を維持するために鋼片の表面に生じた割れ、ピンホール、ヘゲ等の疵や不純物を燃焼ガスと酸素で熱化学的に溶削する工程を経由して、圧延工程に搬送される。この溶削の際に単位時間あたりの溶削量が多い場合、高圧ジェット水で完全に吹き飛ばすことができないことがある。その場合、鋼片表面に残留したスラグが水分と接触して水蒸気爆発を起こしたり、ノロ地金がリフトロールのネック部に付着したり、鋼片表面に残って、それが以降の工程で品質欠陥になることがある。

【0003】

溶削スラグを鋼片上に残留させない方法として、たとえば、特許文献１に示す方法が知られている。特許文献１に開示された突沸防止方法は、溶鉄を洗い流す高圧ジェットの高さ調整を自動で行い、鋼片形状に追従できるようにすることで、溶削スラグを洗い流し、突沸を防止するものである。

【0004】

特許文献２には、適切な溶削を行う制御方法が示されている。この方法では、溶削前に機械学習モデルを用いて目標溶削量で溶削するための溶削条件を決定することで、安定した溶削量を確保し続ける方法である。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２００８－２１２９８８号公報

【特許文献2】特開２０２０－１５７３０７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかしながら、従来技術では、以下のような課題があった。
特許文献１に開示された技術は、溶削時に用いる高圧水が溶削スラグと反応した突沸状態の把握や実験を行っていないため、水蒸気爆発の防止対策効果がわからなかった。特許文献２に開示された技術は、溶削量制御を目的としているため、突沸防止対策については検討していなかった。

【0007】

本発明は、上記の事情を鑑みてなされたものであって、被溶削材の溶削に伴う突沸を抑制できる技術を提供することを目的とするものである。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上記課題を有利に解決する本発明にかかる被溶削材の溶削方法は、溶削対象の被溶削材について溶削前に取得された被溶削材の表面温度を含む被溶削材情報と、任意に設定された搬送速度および溶削酸素圧力を含む溶削条件とを、機械学習モデルに入力し、前記被溶削材の予測溶削量および予測騒音値を算出する予測値算出ステップと、前記予測溶削量と予め設定された目標溶削量との差を算出し、当該差が許容値以下となり、かつ、前記予測騒音値が予め設定した基準騒音値以下となるまで、前記搬送速度および前記溶削酸素圧力のうちいずれか一方または両方を変更して前記予測値算出ステップを繰り返し実行する判定ステップと、前記予測溶削量と前記目標溶削量との差が許容値以下となり、かつ、前記予測騒音値が前記基準騒音値以下となったときに設定されている搬送速度および溶削酸素圧力で前記被溶削材を搬送しながら溶削する溶削ステップと、を含むことを特徴とする。

【0009】

なお、本発明にかかる被溶削材の溶削方法は、
（ａ）前記被溶削材情報は、被溶削材の表面温度、成分値、厚さ、長さおよび幅を含み、前記溶削条件は、溶削酸素圧力、被溶削材の搬送速度、溶削滓除去用高圧ジェット水圧力および流量ならびに溶削予熱時間を含むこと、
（ｂ）前記機械学習モデルは、過去の実績データに含まれる被溶削材情報と溶削条件とを説明変数とし、溶削量および騒音値を目的変数として、溶削量の予測値と実測値の誤差が小さく、かつ、騒音値の予測値と実測値の誤差が小さくなるように各説明変数の重み係数等を調整することで予め作成されたモデルであること、
（ｃ）前記溶削ステップの前後で、厚さ測定装置により前記被溶削材の溶削前後の厚さをそれぞれ測定する厚さ測定ステップと、前記溶削ステップでは溶削中の騒音を騒音計により測定する騒音測定ステップと、前記溶削前後の厚さの差から計算される被溶削材の溶削量実績値、および、前記溶削中に測定された騒音実績値を目的変数とし、溶削された前記被溶削材の被溶削材情報および溶削条件を説明変数として、前記機械学習モデルを逐次学習させることにより当該機械学習モデルを更新するモデル更新ステップと、をさらに含むこと、
などがより好ましい解決手段になり得る。

【0010】

上記課題を有利に解決する本発明にかかる鋼片の製造方法は、溶削装置に鋼片を運搬する搬入工程と、前記溶削装置内の処理位置まで前記鋼片を装入する装入工程と、前記装入工程で装入した前記鋼片の表面を溶削する第１溶削工程と、を含み、さらに、任意選択的に、前記鋼片の溶削した表面を撮影する撮影工程と、必要に応じて、研削台車および反転トラバーサを用いて前記撮影工程にて撮影した表面写真から得られた、前記鋼片表面の手入れ必要箇所に対し自動研削を行う研削工程と、を含む溶削作業を実施し、前記鋼片の処理終了後、次の処理対象鋼片に対し搬入工程から繰り返し溶削作業を実施する際に、前記第１溶削工程における鋼片表面の溶削時に、上記いずれかの被溶削材の溶削方法に従い決定した溶削条件で溶削することを特徴とする。

【0011】

なお、本発明にかかる鋼片の製造方法は、前記溶削作業が、さらに、必要に応じて、反転機を用いて前記鋼片を自動反転または横転し、再度前記鋼片を前記処理位置まで自動で引き戻す再装入工程と、前記鋼片の未溶削の表面を溶削する第２溶削工程と、を含み、さらに、任意選択的に、前記鋼片の未撮影の溶削した表面に前記撮影工程および必要に応じて前記研削工程を適用し、必要に応じて前記鋼片を自動反転または横転し、溶削する必要のある表面がなくなるまで前記再装入工程から前記研削工程までを繰り返すにあたり、前記第２溶削工程における鋼片表面の溶削時に、上記いずれかの被溶削材の溶削方法に従い決定した溶削条件で溶削することがより好ましい解決手段になり得る。

【発明の効果】

【0012】

本発明にかかる被溶削材の溶削方法および鋼片の製造方法によれば、溶削作業中の突沸頻度や規模を抑制することが可能になる。また、大規模な水蒸気爆発による被溶削材への爆発疵を防止する効果もある。したがって、安全かつ品質に優れた溶削鋼片を安定的に製造することが可能となるため、生産性を向上させることができるので産業上有用である。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】本発明の一実施形態にかかる被溶削材の溶削方法に適用して好適な溶削設備の概略構成を示す説明図である。

【図2】上記実施形態で用いる演算装置の機能構成を示す機能ブロック図である。

【図3】上記実施形態にかかる被溶削材の溶削方法を説明するフロー図である。

【図4】溶削作業時の実績騒音レベルと突沸時の溶鉄最大飛散距離との関係を示すグラフである。

【図5】騒音レベル９６ｄＢの大突沸が発生したときの溶削後鋼片表面の状態を示す写真撮影像である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下、本発明の実施の形態について具体的に説明する。なお、各図面は模式的なものであって、現実のものとは異なる場合がある。また、以下の実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための設備や方法を例示するものであり、構成を下記のものに特定するものでない。すなわち、本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。

【0015】

［１．設備構成］
図１に基づいて本発明の一実施形態にかかる被溶削材の溶削方法に適用して好適な設備構成について説明する。図１は本実施形態にかかる溶削設備１００の概略構成を示す説明図である。

【0016】

本実施形態にかかる溶削設備１００は、鋼片などの被溶削材の表面にある欠陥を溶削により除去するための設備である。溶削設備１００では、図１に示すように、ライン上に複数配置された被溶削材搬送ロール６の回転速度を制御することにより、被溶削材７を所定の搬送速度で搬送しながら溶削装置９により被溶削材の表面を溶削する。

【0017】

本実施形態では、プロセスコンピュータ１が演算装置２に目標溶削量を指示する。演算装置２は、溶削装置９および搬送速度制御装置６Ａにそれぞれ溶削条件を指示する。搬送速度制御装置６Ａは被溶削材７が指示された搬送速度で搬送されるように被溶削材搬送ロール６の回転速度を制御する。溶削装置９は、被溶削材７の表面に燃料ガスおよび酸素を噴射し、点火して、その熱により、まず、被溶削材７の予熱を行う。予熱後は溶削用高圧酸素を噴射して、被溶削材７の表面に吹き付け、被溶削材７表面の溶融鉄と酸素との連続的な酸化反応の発熱を利用し被溶削材７の１面以上の溶削を行う。

【0018】

溶削装置９は被溶削材の厚さ、長さおよび幅に応じて、溶削ユニットの位置が調整され、演算装置２からの指示を受けて、燃料ガスおよび酸素を制御し、被溶削材７の表面を溶削する。溶削装置９の溶削酸素圧力や被溶削材搬送ロール６の回転速度（搬送速度）は演算装置２によって決定される。

【0019】

溶削装置９に対し搬送方向ＦＤの上流側および下流側にはそれぞれ厚さ計３、４が設置されている。厚さ測定装置としての厚さ計３、４は、被溶削材７を上下に挟み込むように配置し、被溶削材９の表裏面までの距離を計測する装置で構成することができる。その装置として、レーザー距離計や超音波距離計、過電流式距離計を例示できる。厚さ計３、４で測定した被溶削材７の厚さは厚さデータとして演算装置２に送信され、溶削前後の厚さの差から実績溶削量が算出される。

【0020】

溶削装置９に対し搬送方向ＦＤの上流側には被溶削材表面温度測定器としての温度計５が設置されている。温度計５としては、接触式の熱電対や非接触式の放射温度計を用いることができる。イメージセンサであってもよい。温度計５はたとえば被溶削材７の幅方向および長さ方向の中央部を測定可能にライン上方に設置することができる。温度計５が測定した表面温度は、被溶削材７の表面温度データとして演算装置２に送信される。

【0021】

溶削装置９の周辺に騒音計８が設置される。溶削時の騒音レベルを騒音計８で測定し、演算装置２に送信する。騒音レベルは、溶削装置９から所定距離離れた位置の屋内に設置した騒音計８によって測定することが好ましい。騒音計８は、測定した音圧をＪＩＳ Ｚ ８７３１：２０１９に規定するＡ特性音圧レベル（ｄＢ）に変換して騒音レベル（ｄＢ）として出力する。Ａ特性音圧（Ｐａ）とは、ＪＩＳ Ｃ １５０９－１に規定する周波数重み付け特性Ａ（附属書ＪＡ参照）を掛けて測定する音圧（Ｐａ）のことをいう。音圧レベル（ｄＢ）は、音圧の実効値の２乗を基準の音圧の２乗で除した値の常用対数の１０倍で計算される。Ｚ特性音圧レベルを用いることもできるが、作業者の聴覚に近いＡ特性音圧レベルを評価指標とすることが好ましい。騒音レベルを騒音値ともいう。

【0022】

溶削装置９による被溶削材７の溶削量は、被溶削材７の搬送速度および溶削酸素圧力のうちのいずれか一方または両方を変更して調整することにより制御される。溶削時の搬送速度および溶削酸素圧力は、演算装置２により算出される。演算装置２は上位の指令装置であるプロセスコンピュータ１や各種測定機器から取得される情報から機械学習モデルを用いて被溶削材７の搬送速度および溶削酸素圧力を決定する。決定された被溶削材７の搬送速度は、被溶削材搬送ロール６の回転速度を制御する搬送速度制御装置６Ａに出力される。決定された溶削酸素圧力は溶削装置９へ出力される。演算装置２により決定された値に基づき、被溶削材７の搬送速度が制御され、溶削装置９による被溶削材７の溶削が行われる。

【0023】

［２．計測データ等］
演算装置２には、厚さ計３、４により測定された溶削前後の被溶削材７の厚さデータが入力される。演算装置２は当該厚さデータを溶削量に変換する。演算装置２には温度計５によって測定された表面温度が被溶削材７の表面温度データとして入力される。演算装置２には、騒音計８が測定した騒音レベルが被溶削材７の溶削時の騒音レベルデータとして入力される。演算装置２には、プロセスコンピュータ１から被溶削材７の目標溶削量が入力されるほか、被溶削材７の成分組成、長さや幅などのサイズ、被溶削材７の予熱温度や予熱時間、被溶削材７の搬送速度および溶削酸素圧力、ならびに、溶削滓除去用高圧ジェット水圧力および流量を含む情報が実績データとして、たとえば、プロセスコンピュータ１が備える実績データベース１Ａから入力される。ここで、算出した溶削量、測定した被溶削材７の表面温度、成分組成、長さや幅などのサイズなどを被溶削材情報とし、搬送速度、溶削酸素圧力、測定した騒音値、高圧ジェット水圧力や流量、予熱温度や予熱時間などを溶削条件とする。これらの実績データは、図２に示す演算装置２の記憶媒体１０に収集される。

【0024】

［３．演算装置］
図２に基づいて、本実施形態にかかる演算装置２の機能構成を説明する。図２は、本実施形態にかかる演算装置２の機能構成を示す機能ブロック図である。

【0025】

本実施形態にかかる演算装置２は、機械学習モデルを有し、溶削設備１００の有する各装置に動作指示を出力する装置である。被溶削材情報および設定溶削条件から予測溶削量や予測騒音値を算出し、被溶削材７の適切な溶削条件を決定する機能を有する。演算装置２は、ＣＰＵを備えるコンピュータで構成できる。演算装置２は、図示しない入力部、表示部、出力部など他の機能を備えていてもよい。

【0026】

本実施形態にかかる演算装置２は、図２に示すように、記憶媒体１０と、機械学習モデル作成部（機械学習モデル更新部）１１と、予測値算出部１２と、溶削条件判定部１３と、溶削条件変更部１４とを有する。

【0027】

機械学習モデル作成部１１は、過去の実績データに基づいて、被溶削材７の予測溶削量および溶削時の予測騒音値を算出するための機械学習モデルを作成する。

【0028】

機械学習モデルは、上述の実績データの被溶削材情報と溶削条件とを説明変数とし、溶削量および騒音値を目的変数として、溶削量の予測値と実測値の誤差が小さく、かつ、騒音値の予測値と実測値の誤差が小さくなるように各説明変数の重み係数等を調整して作成される。機械学習モデルの作成にあたっては、それぞれの目的変数に影響するパラメータを説明変数として用いることで、当該モデルにより算出される目的変数の予測精度を高めることができる。

【0029】

たとえば、溶削量に影響を与える説明変数としての被溶削材情報には、被溶削材７の表面温度、成分組成、厚さ、幅、長さが含まれる。被溶削材７の表面温度は、被溶削材７に与えるべきエネルギーの大きさに影響する。成分組成は、被溶削材７の融点に関係し、融点により被溶削材７に与えるべきエネルギーの大きさは変化する。成分組成による融点を表す指標としては、例えば炭素当量を用いることができる。また、被溶削材７の幅はドッグボーン形状等の幅方向に厚さの異なる被溶削材７の形状による溶削量への影響を表す。長さは予熱時の熱の伝わりやすさに影響する。被溶削材７が短いほど予熱時の熱の伝わりやすさへの影響は大きくなる。厚さは溶削開始時と終了時とでの温度降下に影響する。

【0030】

たとえば、溶削量に影響を与える説明変数としての溶削条件には、溶削酸素圧力、被溶削材７の搬送速度、予熱時間が含まれる。溶削酸素圧力および被溶削材７の搬送速度は、被溶削材７の表面の単位面積あたりに与えるエネルギーをコントロールする指標である。予熱時間は、溶削開始時、被溶削材７の溶削開始位置に対して一定時間酸素ガスを吹き付けて溶鋼溜まりを生じさせる予熱処理が行われる時間を指す。予熱時間は、鋼種や被溶削材７の表面温度によって経験的に決定される値であり、予熱処理にて生じる溶鋼溜まりの量をコントロールする指標である。

【0031】

たとえば、騒音値に影響を与える説明変数には、溶削酸素圧力、高圧ジェット水圧力および流量、被溶削材７の溶削量、搬送速度、予熱時間が含まれる。被溶削材７の溶削量および搬送速度は、単位時間あたり単位幅あたりの溶融鉄生成量を表す。予熱時間は上記のように溶削初期の溶融鉄量に影響する。溶削酸素圧力および高圧ジェット水条件は、単位時間あたり単位幅あたりの溶融鉄を除去する能力に影響する。生成した溶融鉄を除去する能力が不足すると残存した溶融鉄とジェット水が反応し突沸や水蒸気爆発を生じるおそれがある。それらが騒音の原因となる。

【0032】

機械学習モデル作成部１１では、たとえば、回帰モデルや深層学習を用いてモデルを生成してもよい。回帰モデルを溶削量の予測に用い、深層学習を騒音値の予測に用いてもよい。モデルの選択は任意である。

【0033】

また、機械学習モデル作成部１１は、機械学習モデルの更新機能を有していることが好ましい。それぞれの機械学習モデルの更新は、たとえば、被溶削材７の溶削を１本処理するごとに実施してもよい。機械学習モデル作成部１１は記憶媒体１０に実績データが蓄積されるごとにその実績データを用いて、それぞれの機械学習モデルを逐次的に更新する。これにより、最新の情報からそれぞれの機械学習モデルの目的変数である溶削量や騒音値の予測精度を高めることができる。

【0034】

予測値算出部１２は予測溶削量算出機能と予測騒音値算出機能とを持つ。予測値算出部１２の予測溶削量算出機能は機械学習モデル作成部１１により予め作成された機械学習モデルを用いて、溶削対象の被溶削材７の予測溶削量を算出する。予測溶削量算出機能は、温度計５により測定された溶削対象の被溶削材７の表面温度を機械学習モデルに入力し、設定予定の溶削酸素圧力および被溶削材７の搬送速度で溶削を実施した場合の被溶削材７の予測溶削量を算出する。

【0035】

予測値算出部１２の予測騒音値算出機能は、機械学習モデル作成部１１により予め作成された機械学習モデルを用いて、溶削対象の被溶削材７の溶削時の予測騒音値を算出する。予測騒音値算出機能は、予測溶削量算出機能が算出した予測溶削量およびその算出に用いた溶削条件を機械学習モデルに入力し、設定予定の溶削酸素圧力および被溶削材７の搬送速度で溶削を実施した場合の予測騒音値を算出する。

【0036】

溶削条件判定部１３は、予測値算出部１２の予測溶削量算出機能により算出された予測溶削量と目標溶削量との差を算出し、当該差が許容値内にあるか否かを判定する。目標溶削量はプロセスコンピュータ１により、被溶削材７ごとに予め決定されている。溶削条件判定部１３は、予測値算出部１２の予測騒音値算出機能により算出された予測騒音値が基準騒音値以下か否かを判定する。基準騒音値は溶削装置９と騒音計８の位置関係および突沸との関係から予め定められている。溶削条件判定部１３により、予測溶削量と目標溶削量との差が許容値以下となり、かつ、予測騒音値が基準騒音値以下となったと判定された場合には、そのときの溶削条件にて被溶削材７を溶削する。溶削条件判定部１３はそのときの溶削酸素圧力を溶削装置９に出力する。溶削条件判定部１３はそのときの搬送速度を搬送速度制御装置６Ａに出力する。なお、予測溶削量と目標溶削量との差が許容値より大きい、または、予測騒音値が基準騒音値を超えている場合には、溶削条件変更部１４により、溶削条件が変更されて、再度それぞれを予測する。

【0037】

溶削条件変更部１４は、溶削条件判定部１３により、予測溶削量と目標溶削量との差が許容値より大きい、または、予測騒音値が基準騒音値を超えていると判定されたときに、溶削条件を変更する。溶削条件変更部１４は、溶削条件のうち、搬送速度および溶削酸素圧力のうちいずれか一方または両方を変更する。

【0038】

たとえば、同一溶削量で、騒音値を抑制するには、溶削酸素圧力を下げ、かつ、搬送速度を遅くする必要がある。

【0039】

溶削条件変更部１４は、変更した溶削条件の値を予測値算出部１２へ出力する。溶削条件変更部１４により変更された溶削条件により、再度、予測値算出部１２の予測溶削量算出機能および予測騒音値算出機能はそれぞれ予測溶削量および予測騒音値を算出する。

【0040】

［４．被溶削材の溶削方法］
図３に基づき、本実施形態に係る被溶削材の溶削方法について説明する。図３は、本実施形態に係る被溶削材の溶削方法を示すフロー図である。

【0041】

＜Ｓ１＞演算開始
被溶削材７の溶削を開始するにあたり、前処理として、演算装置２の機械学習モデル作成部１１により、機械学習モデルが生成される。機械学習モデル作成部１１は上述したように、記憶媒体１０に取得した過去の溶削の実績データを用いて、上記説明変数のそれぞれの重み係数等を調整して目的変数の予測値と実績値との誤差が小さくなるようにそれぞれの機械学習モデルを作成し、更新する。

【0042】

溶削作業の開始時には、プロセスコンピュータ１から演算装置２の予測値算出部１２へ溶削対象の被溶削材７の情報が入力される。このとき、被溶削材７の目標溶削量が与えられる（Ｓ２）。

【0043】

＜Ｓ３＞被溶削材の表面温度測定
温度計５は、測定した被溶削材７の表面温度を演算装置２へ出力する。演算装置２は温度計５により測定された被溶削材７の表面温度を受信すると、予熱時間を計算する。予熱時間は、被溶削材７の表面温度および成分組成、つまり融点によって定まる。また、厚さ計３は、測定した溶削前の被溶削材の厚さを演算装置２へ出力する。

【0044】

＜Ｓ４＞溶削条件初期値設定
演算装置２には、プロセスコンピュータ１から被溶削材情報のほか、搬送速度の初期値および溶削酸素圧力の初期値が与えられる（Ｓ４）。これらは、成分組成や厚さ、長さ、幅などが類似する直前の被溶削材７の溶削条件であってもよいし、過去の類似した被溶削材７の平均の溶削条件であってもよい。

【0045】

＜Ｓ５＞予測溶削量および予測騒音値の算出
演算装置２は、予測値算出部１２の予測溶削量算出機能により、取得した被溶削材７の表面温度と、被溶削材の厚さと、プロセスコンピュータ１から入力された被溶削材情報および溶削条件とに基づき、予め定めた機械学習モデルを用いて、予測溶削量を算出する。次に、演算装置２は、算出された予測溶削量、その算出に用いた被溶削材情報および溶削条件に基づき、予測値算出部１２の予測騒音値算出機能により、予め定めた機械学習モデルを用いて、予測騒音値を算出する。（Ｓ５）。

【0046】

＜Ｓ６＞予測溶削量の判定
演算装置２は、溶削条件判定部１３により、予測溶削量と目標溶削量との差を算出し、その差が所定の許容値（閾値）以内にあるか否かを判定する（Ｓ６）。許容値としての閾値は、たとえば、溶削量測定のための厚さ計の測定誤差や被溶削材７の搬送速度の設定値と実績値との誤差などに基づいて、設定できる。

【0047】

＜Ｓ７＞溶削条件の変更
ステップＳ６にて、予測溶削量と目標溶削量との差が許容値を超えた場合、溶削条件変更部１４により、たとえば、搬送速度が変更されたのち（Ｓ７）、ステップＳ５の予測溶削量および予測騒音値の算出が再度実行される。

【0048】

予測溶削量を目標溶削量に近づけるにあたっては、搬送速度および溶削酸素圧力のいずれか一方または両方を変更する。たとえば、溶削酸素圧力を固定して、搬送速度を変更することが好ましい。この場合、ステップＳ７では、予測溶削量を目標溶削量との大小関係に応じて、所定の変更量だけ搬送速度を増減する。この搬送速度の変更量は、たとえば、搬送速度制御装置６Ａによって変更可能な被溶削材搬送ロール６の最小の単位回転速度の整数倍に設定することができる。たとえば、予測溶削量が目標溶削量より許容値を超えて大きいときには、搬送速度を所定の変更量だけ増加させる。また、予測溶削量が目標溶削量より許容値を超えて小さいときには、搬送速度を所定の変更量だけ減少させる。

【0049】

ステップＳ５～ステップＳ７の処理は、ステップＳ６の判定処理において、予測溶削量と目標溶削量との差が許容値以内となるまで繰り返し実行される。

【0050】

＜Ｓ８＞予測騒音値の判定
ステップＳ６の判定処理によって予測溶削量と目標溶削量との差が許容値以内にあると判定されると、演算装置２は、溶削条件判定部１３により、予測騒音値が基準騒音値以下であるか否かを判定する（Ｓ８）。基準騒音値は、たとえば、図４に示すような、溶削時の突沸の規模と実績騒音レベルとの関係に基づいて、突沸の規模が所定の値以下となる騒音レベルとして設定できる。図４の例では基準騒音値として騒音レベルを８０ｄＢとしている。基準騒音値は、溶削装置９と騒音計８との距離によって異なる。

【0051】

＜Ｓ７＞溶削条件の変更
ステップＳ８にて、予測騒音値が基準騒音値を超えた場合、溶削条件変更部１４により、搬送速度および溶削酸素圧力のいずれか一方または両方を変更する。たとえば、溶削酸素圧力および搬送速度が変更されたのち（Ｓ７）、ステップＳ５の予測溶削量および予測騒音値の算出が再度実行される。たとえば、予測溶削量を維持したまま、予測騒音値を減少させるために、溶削酸素圧力および搬送速度をそれぞれ所定の変更量だけ減少させる。たとえば、溶削酸素圧力の変更量は、溶削酸素圧力の測定器の最小測定単位の整数倍とすることができる。搬送速度の変更量は、溶削酸素圧力の変更量との関係で予測溶削量が維持できる大きさを設定する。

【0052】

ステップＳ５～ステップＳ８の処理は、ステップＳ６およびステップＳ８の判定処理において、予測溶削量と目標溶削量との差が許容値以内となり、かつ、予測騒音値が基準騒音値以下となるまで繰り返し実行される。

【0053】

＜Ｓ９＞溶削条件の設定および溶削実施
ステップＳ６およびステップＳ８の判定処理において、予測溶削量と目標溶削量との差が許容値以内であり、かつ、予測騒音値が基準騒音値以下であると判定されると、溶削条件判定部１３はその時点で設定されている被溶削材７の搬送速度で被溶削材７を溶削することを決定する。搬送速度制御装置６Ａは決定された搬送速度で被溶削材７が搬送されるように被溶削材搬送ロール６を回転させる。搬送される被溶削材を決定した溶削酸素圧力で溶削装置９により溶削する（Ｓ９）。厚さ計４は、測定した溶削後の被溶削材７の厚さを演算装置２へ出力する。被溶削材７の溶削しようとする面の溶削が完了すれば演算終了となる（Ｓ１０）。

【0054】

＜機械学習モデルの更新＞
ステップＳ９の溶削作業完了後に、機械学習モデルを更新してもよい。

【0055】

＜予測溶削量算出モデル更新ステップ＞
機械学習モデルの予測溶削量算出処理を更新する予測溶削量算出モデル更新ステップは以下のように実行される。

【0056】

被溶削材７の溶削前後で厚さ計３、４により測定された被溶削材７の厚さを実績厚さデータとして取得し、その差を溶削量実績値として算出し記憶媒体１０に記憶する。機械学習モデル作成部１１は、溶削材７の溶削量実績値とその溶削材７の被溶削材情報および設定した溶削条件とに基づいて、機械学習モデルの予測溶削量算出処理を逐次学習させる。すなわち、機械学習モデル作成部１１は、被溶削材７の被溶削材情報および溶削条件に基づき、機械学習モデルの予測溶削量算出処理で算出される溶削量予測値と被溶削材７の溶削量実績値との差が小さくなるように機械学習モデルの予測溶削量算出処理内の各パラメータに対する重み係数を修正する。次回の被溶削材７の溶削時には、逐次学習により更新された機械学習モデルの予測溶削量算出処理を用いて予測溶削量が算出される。

【0057】

＜予測騒音値算出モデル更新ステップ＞
機械学習モデルの予測騒音値算出処理を更新する予測騒音値算出モデル更新ステップは以下のように実行される。

【0058】

上記予測溶削量算出モデル更新ステップの実績情報に加えて、溶削時に騒音計８で測定した実績騒音値を記憶媒体１０に記憶する。機械学習モデル作成部１１は、溶削材７の溶削量実績値と溶削時の実績騒音値とその溶削材７の被溶削材情報および設定した溶削条件とに基づいて、機械学習モデルの予測騒音値算出処理を逐次学習させる。すなわち、機械学習モデル作成部１１は、被溶削材の溶削量実績値、被溶削材７の被溶削材情報および溶削条件に基づき、機械学習モデルの予測騒音値算出処理で算出される予測騒音値と実績騒音値との差が小さくなるように機械学習モデルの予測騒音値算出処理内の各パラメータに対する重み係数を修正する。次回の被溶削材７の溶削時には、逐次学習により更新された機械学習モデルの予測騒音値算出処理を用いて予測騒音値が算出される。

【0059】

［５．鋼片の製造方法］
次に、本発明の他の実施形態にかかる鋼片の製造方法について説明する。本実施形態にかかる鋼片の製造方法は、溶削装置を用いた溶削作業を含み、搬入工程と装入工程と第１溶削工程とを含み、さらに、任意選択的に、撮影工程と、必要に応じて行う研削工程とを含む。先の鋼片の溶削作業の処理終了後次の処理対象鋼片に対し搬入工程から繰り返し溶削作業を実施する。さらに、溶削作業は、必要に応じて、再装入工程と、第２溶削工程とを含む。

【0060】

搬入工程では、連続鋳造などによって鋳造された鋼片を溶削装置としてのマシンスカーフに運搬する。たとえば、鋼片をマシンスカーフのターンテーブル上に運搬する。

【0061】

装入工程では、たとえば、ターンテーブル上の鋼片をマシンスカーフ内の処理位置まで装入する。

【0062】

溶削工程は、点火ステップと予熱ステップと溶削ステップとを含む。点火ステップでは、たとえば、スカーファーユニットから可燃性ガスを供給し、点火装置によって可燃性ガスに点火する。次に、予熱ステップでは、燃焼する可燃性ガスの熱により、鋼片表面の一部を溶融して湯溜まりを形成して熱源とする。次に、溶削ステップでは、この湯溜まりに向けて酸素ガスを供給し、酸素ガスと鉄との酸化反応熱によって鋼片の表面を深さ１～４ｍｍ程度溶融させ、鋼片の表面欠陥を除去する。

【0063】

この、溶削工程では、上記被溶削材の溶削方法を適用して、被溶削材としての鋼片の目標溶削量と基準騒音値に適うように溶削を実施する。

【0064】

撮影工程は、鋼片の溶削した表面を撮影する。そして、表面欠陥の有無を判定し、さらなる溶削や次の研削工程への処理を決定する。この撮影工程は、厳格な表面品質が要求される鋼種に適用することが好ましい。

【0065】

研削工程は、撮影工程での判定に基づき、研削台車および反転トラバーサを用いて前記撮影工程にて撮影した表面写真から得られた、前記鋼片表面の手入れ必要箇所に対し自動研削を行う。もって、表面欠陥を除去する。

【0066】

溶削ステップでは、鋼片の全周に亘り、１回の溶削を行うこともできる。また、鋼片の１面ずつ、または、複数面を同時に溶削することもできる。再装入工程は、第１溶削工程で未処理の鋼片の面を溶削するために、反転機を用いて前記鋼片を自動反転または横転し、再度鋼片を前記処理位置まで自動で引き戻す。

【0067】

第２溶削工程は、鋼片の未溶削の表面を溶削する。各処理ステップは第１溶削工程と同様である。その後、さらに、任意選択的に、撮影工程および必要に応じて前記研削工程を適用する。

【0068】

さらに、溶削する必要のある鋼片の面がなくなるまで再装入工程～研削工程を繰り返し実施する。

【0069】

以上説明したように、被溶削材の溶削方法やその方法を溶削工程とする鋼片の製造方法は、精度よく溶削量を管理できるうえ、作業の安全性が向上し、相乗効果で生産性が増大する効果が得られた。

【実施例0070】

図１の装置構成で厚さ２３５ｍｍおよび２６０ｍｍ、幅１０００～１６２５ｍｍ、長さ６．１０～８．９３ｍの鋼スラブを溶削した。目標溶削量は２．３ｍｍである。溶削酸素圧力をゲージ圧で２３０Ｐａとした。搬送速度を９．６～１６．５ｍ／ｍｉｎの範囲で変更した。溶削装置から２０ｍほど離れた建屋内に設置した騒音計で騒音を測定した。突沸時の溶鉄最大飛散距離（ｍ）とそのときの騒音レベル（ｄＢ）との関係を図４に示す。騒音レベルが８０ｄＢ超えで突沸時の溶鉄最大飛散距離が５ｍ以上の「突沸」となっている。騒音レベルが９６ｄＢの「大突沸」が発生したときの、溶削した鋼片表面の撮像図を図５に示す。鋼片表面に溶削滓による盛り上がりの欠陥Ｄが観察される。このような鋼片表面性状異常が発生するとオフラインで研削処理が必要になるなど生産性の阻害や飛散した溶融鉄による周辺設備への損傷の危険性が増大するおそれがある。たとえば、騒音レベルが８０ｄＢ以下の溶削条件とすることで、鋼片表面の品質および安全性、生産性を向上させることができた。

【符号の説明】

【0071】

１００ 溶削設備
１ プロセスコンピュータ
１Ａ 実績データベース
２ 演算装置
３ （溶削前）厚さ計
４ （溶削後）厚さ計
５ 温度計（被溶削材表面温度測定器）
６ 被溶削材搬送ロール
６Ａ 搬送速度制御装置
７ 被溶削材
８ 騒音計
９ 溶削装置（マシンスカーフ）
１０ 記憶媒体
１１ 機械学習モデル作成部（機械学習モデル更新部）
１２ 予測値算出部
１３ 溶削条件判定部
１４ 溶削条件変更部
ＦＤ 搬送方向
Ｄ （鋼片表面）欠陥部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】