JP7585086B2 - Apparatus and method for producing molten cast iron - Google Patents
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Description
本発明は、成分調整装置および方法に関し、特に、球状黒鉛鋳鉄溶湯の成分を杯ごとに調整するための成分調整装置および方法に関する。 The present invention relates to a composition adjustment device and method, and in particular to a composition adjustment device and method for adjusting the composition of molten spheroidal graphite cast iron for each cup.
球状黒鉛鋳鉄、すなわちダクタイル鋳鉄は、強度および延性に優れているため、上下水道用の鉄管など様々な分野の製品に利用されている。ダクタイル鋳鉄は、溶湯にマグネシウム(Mg)を添加して晶出する黒鉛を球状化する黒鉛球状化処理を経て製造される。 Spheroidal graphite cast iron, or ductile cast iron, has excellent strength and ductility and is used in a variety of products, including iron pipes for water supply and sewerage systems. Ductile cast iron is manufactured through a graphite spheroidization process in which magnesium (Mg) is added to the molten metal to turn the graphite that crystallizes into spheroids.
黒鉛球状化処理方法の一つとして、特開2006-316331号公報(特許文献1)に示されるように、鉄被覆Mgワイヤーをワイヤーフィーダー法によって鋳鉄溶湯に添加し、黒鉛を球状化処理する方法がある。この鉄被覆Mgワイヤーは、金属Mg、あるいは、Fe-Si-Mg合金などのMg合金を芯材とし、この芯材を、薄鋼板あるいは薄鋼管を被覆材として被覆・成形した線材である。 As shown in JP 2006-316331 A (Patent Document 1), one method of graphite spheroidization is to add iron-coated Mg wire to molten cast iron using a wire feeder method and spheroidize the graphite. This iron-coated Mg wire is a wire material that uses metallic Mg or an Mg alloy such as an Fe-Si-Mg alloy as the core material, and is coated and formed using a thin steel plate or thin steel pipe as the covering material.
また、特開平3-130344号公報(特許文献2)に示されるように、Mgを含む球状化剤を溶湯に添加する前に、接種剤として加珪材(Fe-Si)を添加して、球状黒鉛鋳鉄溶湯を製造することも、従来から行われている。 As shown in Japanese Patent Laid-Open Publication No. 3-130344 (Patent Document 2), it has also been practiced to produce molten spheroidal graphite cast iron by adding a siliconizing agent (Fe-Si) as an inoculant before adding a spheroidizing agent containing Mg to the molten iron.
球状黒鉛鋳鉄溶湯を製造する際、マグネシウムを含む球状化剤の他、加珪材などの添加剤が用いられる。つまり、加珪材を含む添加剤と球状化剤とを溶湯に供給することにより、球状黒鉛鋳鉄溶湯の成分が調整される。 When producing molten spheroidal graphite cast iron, additives such as siliconizing agents are used in addition to spheroidizing agents containing magnesium. In other words, the composition of the molten spheroidal graphite cast iron is adjusted by supplying additives containing siliconizing agents and spheroidizing agents to the molten iron.
黒鉛球状化処理において、諸条件により、処理杯ごとにマグネシウムの歩留まりが変化することから、一般的に、球状化剤の供給量は一定ではなく杯ごとに変えられる。そのため、特許文献1の鉄被覆Mgワイヤーのように、マグネシウムおよびシリコンを所定の含有割合で含む球状化剤を用いる場合、球状化剤の供給時に溶湯に投入されるシリコンの量も変化することになる。このことから、処理杯への加珪材の供給量を、球状化剤の供給量を考慮せずに所定の基準で設定すると、球状黒鉛鋳鉄溶湯の成分が所望のものとならない可能性があった。
In graphite spheroidizing processing, because the yield of magnesium varies for each processing cup depending on various conditions, the amount of spheroidizing agent supplied is generally not constant but is changed for each cup. Therefore, when using a spheroidizing agent containing magnesium and silicon in a predetermined content ratio, such as the iron-coated Mg wire in
本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであって、その目的は、各杯において球状黒鉛鋳鉄溶湯の成分を適切に調整することのできる成分調整装置および方法を提供することである。 The present invention has been made to solve the above problems, and its purpose is to provide a composition adjustment device and method that can appropriately adjust the composition of molten spheroidal graphite cast iron in each cup.
また、このような成分調整装置を備えた鋳鉄溶湯製造装置を提供することも、他の目的とする。 Another objective is to provide a molten cast iron manufacturing device equipped with such a composition adjustment device.
この発明のある局面に従う成分調整装置は、マグネシウムおよびシリコンを含む球状化剤と加珪材とを取鍋内の溶湯に供給して球状黒鉛鋳鉄溶湯を生成する鋳鉄溶湯製造装置において、球状黒鉛鋳鉄溶湯の成分を杯ごとに調整する。この成分調整装置は、球状化剤量決定手段と、記憶手段と、加珪材量決定手段とを備える。球状化剤量決定手段は、球状化剤の供給量を杯ごとに決定する。記憶手段は、球状化剤のシリコン含有割合、および、処理杯に対する目標シリコン含有割合を記憶する。加珪材量決定手段は、処理杯の溶湯量と、処理杯の溶湯の成分調整前のシリコン含有割合と、球状化剤量決定手段により決定された処理杯への球状化剤の供給量と、記憶手段に記憶された球状化剤のシリコン含有割合および処理杯に対する目標シリコン含有割合とに基づいて、処理杯への加珪材の供給量を決定する。 A composition adjustment device according to one aspect of the present invention adjusts the composition of the spheroidal graphite cast iron molten metal for each cup in a cast iron molten metal manufacturing apparatus that supplies a spheroidizing agent containing magnesium and silicon and a siliconizing agent to the molten metal in a ladle to produce spheroidal graphite cast iron molten metal. This composition adjustment device includes a spheroidizing agent amount determination means, a memory means, and a siliconizing agent amount determination means. The spheroidizing agent amount determination means determines the amount of spheroidizing agent to be supplied for each cup. The memory means stores the silicon content of the spheroidizing agent and the target silicon content for the processing cup. The siliconizing agent amount determination means determines the amount of siliconizing agent to be supplied to the processing cup based on the amount of molten metal in the processing cup, the silicon content of the molten metal in the processing cup before the composition adjustment, the amount of spheroidizing agent to be supplied to the processing cup determined by the spheroidizing agent amount determination means, and the silicon content of the spheroidizing agent and the target silicon content for the processing cup stored in the memory means.
好ましくは、記憶手段には、球状化剤のマグネシウム含有割合、および、処理杯に対する目標マグネシウム含有割合がさらに記憶されており、球状化剤量決定手段は、記憶手段に記憶された球状化剤のマグネシウム含有割合および処理杯に対する目標マグネシウム割合に基づいて、処理杯への球状化剤の供給量を決定する。 Preferably, the memory means further stores the magnesium content of the spheroidizing agent and the target magnesium content for the processing cup, and the spheroidizing agent amount determination means determines the amount of spheroidizing agent to be supplied to the processing cup based on the magnesium content of the spheroidizing agent stored in the memory means and the target magnesium content for the processing cup.
好ましくは、成分調整装置は、過去の杯におけるマグネシウム投入量と黒鉛球状化処理後の溶湯のマグネシウム含有量との組、または歩留まりを示す結果データを含む、実績データを記憶するデータ記憶手段をさらに備え、球状化剤量決定手段は、データ記憶手段に記憶された過去の実績データに基づいて、処理杯ごとに、処理後の溶湯のマグネシウム含有量または歩留まりを予測し、当該予測結果を用いて、球状化剤の供給量を決定する。 Preferably, the component adjustment device further includes a data storage means for storing performance data including a pair of the amount of magnesium input in past cups and the magnesium content of the molten metal after graphite spheroidization treatment, or result data indicating the yield, and the spheroidizing agent amount determination means predicts the magnesium content or yield of the molten metal after treatment for each treatment cup based on the past performance data stored in the data storage means, and determines the amount of spheroidizing agent to be supplied using the prediction result.
また、成分調整装置は、機械学習により生成された学習モデルを記憶するモデル記憶手段をさらに備え、球状化剤量決定手段は、少なくとも過去の実績データを学習モデルに入力して、処理後の溶湯のマグネシウム含有量または歩留まりを予測することが、より望ましい。 More preferably, the component adjustment device further includes a model storage means for storing the learning model generated by machine learning, and the spheroidizing agent amount determination means inputs at least past performance data into the learning model to predict the magnesium content or yield of the molten metal after processing.
好ましくは、記憶手段には、予定される杯ごとの溶湯量および目標シリコン含有割合が、処理杯スケジュール情報として記憶されている。 Preferably, the storage means stores the planned amount of molten metal and the target silicon content for each cup as processing cup schedule information.
この場合、記憶手段には、溶湯の成分種ごとに、必要なマグネシウム含有割合およびシリコン含有割合を含む目標成分情報が予め記憶されており、成分調整装置は、ユーザから入力された杯ごとの成分種および溶湯量と、記憶手段に記憶された目標成分情報とに基づいて、処理杯スケジュール情報を設定するスケジュール設定手段をさらに備えることが、より望ましい。 In this case, it is more preferable that the storage means prestores target composition information including the required magnesium content and silicon content for each component type of the molten metal, and that the composition adjustment device further includes a schedule setting means for setting processing cup schedule information based on the component type and amount of molten metal for each cup input by the user and the target composition information stored in the storage means.
この発明の他の局面に従う鋳鉄溶湯製造装置は、上記の成分調整装置を備えており、球状化剤量決定手段により決定された供給量に応じて球状化剤を溶湯に投入する球状化剤供給手段と、球状化剤供給手段による球状化剤が供給される前に、加珪材量決定手段により決定された供給量に応じて加珪材を溶湯に投入する加珪材供給手段とを備える。 According to another aspect of the present invention, a cast iron molten metal manufacturing apparatus includes the above-mentioned component adjustment device, and includes a spheroidizing agent supplying means for injecting a spheroidizing agent into the molten metal in accordance with a supply amount determined by the spheroidizing agent amount determining means, and a siliconizing agent supplying means for injecting a siliconizing agent into the molten metal in accordance with a supply amount determined by the siliconizing agent amount determining means before the spheroidizing agent is supplied by the spheroidizing agent supplying means.
この発明のさらに他の局面に従う成分調整方法は、マグネシウムおよびシリコンを含む球状化剤と加珪材とを溶湯に添加して球状黒鉛鋳鉄溶湯を生成する鋳鉄溶湯製造装置において、球状黒鉛鋳鉄溶湯の成分を杯ごとに調整するための成分調整方法であって、球状化剤の供給量を杯ごとに決定するステップと、処理杯の溶湯量と、処理杯の溶湯の成分調整前のシリコン含有割合と、決定された処理杯への球状化剤の供給量と、記憶手段に記憶された球状化剤のシリコン含有割合および処理杯に対する目標シリコン含有割合とに基づいて、処理杯への加珪材の供給量を決定するステップとを備える。 A composition adjustment method according to yet another aspect of the present invention is a composition adjustment method for adjusting the composition of molten spheroidal graphite cast iron for each cup in a molten cast iron manufacturing apparatus that produces molten spheroidal graphite cast iron by adding a spheroidizing agent containing magnesium and silicon and a siliconizing agent to the molten metal, and includes the steps of determining the amount of spheroidizing agent to be supplied for each cup, and determining the amount of siliconizing agent to be supplied to the processing cup based on the amount of molten metal in the processing cup, the silicon content of the molten metal in the processing cup before the composition adjustment, the determined amount of spheroidizing agent to be supplied to the processing cup, the silicon content of the spheroidizing agent stored in the memory means, and the target silicon content for the processing cup.
本発明によれば、各杯において球状黒鉛鋳鉄溶湯の成分を適切に調整することができる。 According to the present invention, the composition of the molten spheroidal graphite cast iron can be appropriately adjusted in each cup.
本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰返さない。 The embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Note that the same or corresponding parts in the drawings are given the same reference numerals and their description will not be repeated.
<ダクタイル鋳鉄の製造工程の概要>
はじめに、図1を参照して、ダクタイル鋳鉄の製造工程の概要について説明する。図1は、本実施の形態におけるダクタイル鋳鉄の製造工程を概略的に示す図である。
<Outline of the ductile cast iron manufacturing process>
First, an overview of the manufacturing process of ductile cast iron will be described with reference to Fig. 1. Fig. 1 is a diagram that shows a schematic diagram of the manufacturing process of ductile cast iron in the present embodiment.
本実施の形態において、ダクタイル鋳鉄は、溶解工程P1、脱硫工程P2、溶湯保持工程P3、溶湯成分分析工程P4、成分調整工程P5、球状化処理工程P6、除滓工程P7、鋳造工程P8を順に経て、製造される。工程P4~P7が、鋳鉄溶湯製造装置10により実行される。
In this embodiment, ductile cast iron is manufactured through the steps of melting process P1, desulfurization process P2, molten metal holding process P3, molten metal component analysis process P4, component adjustment process P5, spheroidizing process P6, slag removal process P7, and casting process P8 in that order. Processes P4 to P7 are carried out by the molten cast
鋳鉄溶湯製造装置10は、マグネシウムおよびシリコンを含む球状化剤と加珪材とを、取鍋15内の溶湯に供給(添加)して球状黒鉛鋳鉄溶湯を生成する装置であり、成分調整装置20、QV(カントバック)分析装置14、加珪材供給装置17、コアードワイヤー装置21を備えている。なお、鋳鉄溶湯製造装置10は、カーボン(C)など加珪材以外の添加剤も溶湯に供給して球状黒鉛鋳鉄溶湯を生成する。加珪材供給装置17は、加珪材以外の添加剤の供給装置を兼ねていてもよい。成分調整装置20は、CPU(Central Processing Unit)などのプロセッサおよびメモリを含むコンピュータにより実現される。
The molten cast
溶解工程P1において、銑鉄、屑鉄、鋼材等の溶湯材が、キュポラなどの溶解炉11において溶解される。溶解炉11としては、たとえば電気炉が採用され得る。
In the melting process P1, molten metal such as pig iron, scrap iron, steel, etc. is melted in a
脱硫工程P2において、溶解炉11で生成された溶湯が、脱硫用の取鍋12へと注入され、取鍋12内の溶湯中の硫黄分が除去される。なお、脱硫工程P2は省略してもよい。
In the desulfurization process P2, the molten metal produced in the
溶湯保持工程P3において、脱硫後の溶湯が、溶湯保持用の低周波炉13に注入され、保持される。
In the molten metal holding process P3, the desulfurized molten metal is poured into a low-
溶湯成分分析工程P4においては、QV分析装置14によって、低周波炉13内の溶湯の成分(元湯成分)が分析される。成分分析後に、低周波炉13内の溶湯の一部が取鍋15に注入される。取鍋15には、最後の鋳造工程P8においてダクタイル鋳鉄(製品)を製造するのに必要な量の溶湯が注入され、取鍋15ごとに(杯ごとに)後の工程P5~P7が実行される。
In the molten metal composition analysis process P4, the composition of the molten metal (original molten metal composition) in the low-
成分調整工程P5においては、QV分析装置14による分析結果に基づいて、溶湯中の成分を調整する。具体的には、取鍋15内の溶湯に添加するカーボン(C)、シリコン(Si)、など、マグネシウム(Mg)以外の元素成分量が調整される。取鍋15への各添加剤の投入量は、成分調整装置20により演算される。本実施の形態では、成分調整工程P5において、加珪材供給装置17を介して、シリコン調整剤としての加珪材が溶湯に供給される。加珪材は、典型的にはFe-Si合金である。
In the composition adjustment process P5, the composition of the molten metal is adjusted based on the analysis results by the
球状化処理工程P6においては、ワイヤーフィーダー法によって、溶湯中の黒鉛を球状化する処理を実行する。本実施の形態では、コアードワイヤー装置21を用いて取鍋15内にマグネシウムを投入する。コアードワイヤー装置21は、成分調整装置20によって制御される。
In the spheroidizing process P6, a process is carried out to spheroidize the graphite in the molten metal using the wire feeder method. In this embodiment, magnesium is added to the
コアードワイヤー装置21は、ワイヤーコイル26からワイヤー22を引き出して取鍋15に供給する供給装置23と、ワイヤーコイル26から供給装置23へのワイヤー22の移動をガイドするガイド部材24とを含む。ワイヤー22は、マグネシウムおよびシリコンを含む粉末が鉄製外皮内に内包されて構成された球状化剤である。ワイヤー22が取鍋15に供給されると、鉄製外皮が徐々に溶けて、取鍋15内の溶湯にマグネシウムがシリコンとともに添加(投入)される。球状化剤としてのワイヤー22はマグネシウムおよびシリコンを所定の含有割合(重量%)で含んでいる。供給装置23は、球状化剤供給手段として機能し、ワイヤー22を引き出すための駆動部を含む(図示せず)。
The cored
成分調整装置20は、球状化処理の度に(すなわち処理杯ごとに)、供給装置23からのワイヤー22の供給量を決定し、供給装置23に指示する。供給装置23は、成分調整装置20から指示された供給量に応じた長さ分、取鍋15にワイヤー22を供給する。これにより、取鍋15内にマグネシウムが添加されて、球状黒鉛鋳鉄溶湯が生成される。
The
除滓工程P7においては、球状化処理後の取鍋15Aがコアードワイヤー装置21から取り出され、取鍋15A内の溶湯からスラグが除去される。除滓処理後の取鍋15Bは、クレーン等の搬送手段で鋳造工程P8へと搬送される。上述のQV分析装置14は、球状化処理後の取鍋15A内の溶湯の成分を分析し、その分析結果を成分調整装置20にフィードバックしてもよい。なお、この場合、球状化処理前の溶湯の成分(元湯成分)を分析するQV分析装置と、球状化処理後の溶湯の成分(球状黒鉛鋳鉄溶湯の成分)を分析するQV分析装置とが、個別に設けられていてもよい。
In the slag removal process P7, the
鋳造工程P8において、取鍋15B内の溶湯、すなわち球状黒鉛鋳鉄溶湯を鋳型に流し込み、ダクタイル鋳鉄が鋳造される。
In the casting process P8, the molten metal in the
球状化処理後の取鍋15A内の溶湯のマグネシウム含有量(以下「残留Mg量」ともいう)が規定量よりも少ない場合、ダクタイル鋳鉄の品質が低下する。そのため、球状化処理工程P6においては、残留Mg量が目標値(規定量以上)の目標残留Mg量となるように、できるだけ過不足なくマグネシウムを取鍋15に投入することが望まれる。球状化処理工程P6においては、諸条件によりマグネシウムの残留Mg量や歩留まりが変化するため、杯ごとに適切な球状化剤量が異なる。本実施の形態では、球状化剤にシリコンが含まれているため、成分調整工程P5において供給する加珪材の量を、球状化剤の供給量を考慮せずに所定の基準で設定すると、球状黒鉛鋳鉄溶湯の成分が所望のものとならない可能性がある。
If the magnesium content (hereinafter also referred to as "residual Mg amount") of the molten metal in the
そこで、本実施の形態に係る成分調整装置20は、成分調整工程P5よりも前に、処理杯への球状化剤の供給量を決定し、その決定結果に基づいて、成分調整工程P5における加珪材の供給量を決定する機能を有している。以下に、このような成分調整装置20の機能構成および動作について、詳細に説明する。なお、成分調整装置20は、加珪材以外の添加剤の供給量を決定する機能を備えていてもよい。
The
<実施の形態1>
(成分調整装置の機能構成)
図2は、本実施の形態に係る成分調整装置20の機能構成を示す機能ブロック図である。図2を参照して、成分調整装置20は、記憶部41と、入力部48と、スケジュール設定部42と、元湯成分取得部43と、球状化剤量決定部44と、加珪材量決定部45とを備えている。なお、記憶部41は、不揮発性のメモリ、または、コンピュータに対して着脱可能な記録媒体などにより実現される。入力部48は、ユーザからの指示の入力を受け付けるユーザインターフェイスであり、たとえばキーボードやタッチパネルなどにより実現される。
<First embodiment>
(Functional configuration of the composition adjusting device)
Fig. 2 is a functional block diagram showing the functional configuration of the
記憶部41には、ワイヤー22のマグネシウム含有割合およびシリコン含有割合を含む球状化剤情報51と、成分調整工程P5で用いられる加珪材のシリコン含有割合を含む加珪材情報52とが予め記憶されている。なお、球状化剤情報51は使用する球状化剤(ロット)に対して1対1で設けられていればよく、複数の球状化剤情報51が記憶されていてもよいし、随時、追加および更新できてもよい。加珪材情報52も同様である。
The
また、記憶部41には、本設備において調整される溶湯の成分種ごとの目標成分情報が、成分種テーブル53として予め記憶されている。以下の説明において、「マグネシウム含有割合」を「Mg割合」、「シリコン含有割合」を「Si割合」と表わす。
In addition, the
成分種テーブル53のデータ構造例を図3(A)に示す。図3(A)を参照して、成分種テーブル53は、溶湯の成分種を記録する項目と、Si割合を記録する項目と、Mg割合を記録する項目とを含んでいる。つまり、成分種テーブル53において、溶湯の成分種(成分A、B、・・・)を特定するための成分種識別データに対応付けて、必要なSi割合および必要なMg割合を含む目標成分情報が予め記憶されている。なお、成分種テーブル53に含まれる情報もまた、随時、追加および更新できてもよい。 An example of the data structure of the component type table 53 is shown in FIG. 3(A). Referring to FIG. 3(A), the component type table 53 includes an item for recording the component types of the molten metal, an item for recording the Si percentage, and an item for recording the Mg percentage. In other words, in the component type table 53, target component information including the required Si percentage and the required Mg percentage is pre-stored in association with component type identification data for identifying the component types of the molten metal (components A, B, ...). Note that the information included in the component type table 53 may also be added and updated at any time.
記憶部41にはさらに、たとえば当日に予定される杯(1杯目、2杯目、・・・、n杯目)についての処理杯スケジュール情報54が記憶されている。処理杯スケジュール情報54は、スケジュール設定部42によって設定される情報である。スケジュール設定部42は、入力部48を介してユーザから入力された杯ごとの成分種および溶湯量と、成分種テーブル53の目標成分情報とに基づいて、図3(B)に示すような処理杯スケジュール情報54を設定する。
The
具体的には、スケジュール設定部42は、入力部48を介して、杯ごとに、溶湯量の入力を受け付けるとともに、溶湯の成分種の選択を受け付ける。そして、成分種テーブル53を参照して、杯ごとに、選択された成分種に対応する目標成分情報を検索し、検索した目標成分情報に含まれるSi割合およびMg割合を、その杯の目標Si割合および目標Mg割合として設定する。これにより、予定される杯ごとに、溶湯量(出湯湯量)、成分種、目標Si割合、および目標Mg割合を含む処理杯スケジュール情報54が記憶部41に記憶される。
Specifically, the
図3(B)の処理杯スケジュール情報54では、1杯目の溶湯量として「3200kg」、成分種として「成分B」が入力された例が示されている。この場合、1杯目の目標Si割合および目標Mg割合は、図3(A)の成分種テーブル53において成分Bに対応付けられたSi割合(Sb)およびMg割合(Mb)として設定されている。なお、処理杯スケジュール情報54は、杯ごとの溶湯量および成分種を含んでいればよく、成分種テーブル53に予め記憶されたSi割合およびMg割合(目標成分情報)を含まなくてもよい。
In the processing
元湯成分取得部43は、溶湯成分分析工程P4におけるQV分析装置14の分析結果、すなわち元湯成分を取得する。
The base metal
球状化剤量決定部44は、処理杯スケジュール情報54の目標Mg割合となるように、球状化剤の供給量を杯ごとに決定する。球状化剤量決定部44は、成分調整工程P5よりも前に、処理杯への供給量を決定し、決定した球状化剤の供給量を指示出力部47に出力するとともに、加珪材量決定部45に出力する。
The spheroidizing agent
球状化剤量決定部44は、入力部48を介してユーザから入力された値を球状化剤の供給量として決定してもよいし、所定の計算式で球状化剤の供給量を算出してもよい。あるいは、処理杯ごとに、処理後の溶湯のマグネシウム含有量または歩留まりを予測して、球状化剤量を決定してもよい。本実施の形態では、ユーザから入力された値を球状化剤の供給量を決定する例について説明する。処理後の溶湯のマグネシウム含有量または歩留まりを予測する方法については、実施の形態2において後述する。
The spheroidizing agent
本実施の形態において、ユーザは、処理杯スケジュール情報54に含まれる処理杯の溶湯量および目標Mg割合から得られる「目標残留Mg量」と、球状化剤情報51に含まれる「球状化剤のMg割合」と、事前に設定した「Mg歩留まり」とに基づいて、球状化剤の供給量を設定可能である。なお、所定の計算式を用いる場合、球状化剤量決定部44は、これらの数値を計算式に当て嵌めることで、球状化剤の供給量を算出可能である。
In this embodiment, the user can set the supply amount of spheroidizing agent based on the "target residual Mg amount" obtained from the amount of molten metal in the processing cup and the target Mg ratio contained in the processing
指示出力部47は、球状化処理工程P6において、球状化剤量決定部44が決定した球状化剤の供給量に応じた長さのワイヤー22を取鍋15に供給するよう、供給装置23に指示し、黒鉛の球状化を実施する。球状化剤量決定部44および指示出力部47は、球状化剤の供給制御を行う「球状化剤供給制御装置30」を構成している。
In the spheroidizing process P6, the instruction output unit 47 instructs the
加珪材量決定部45は、球状化剤量決定部44により決定された球状化剤の供給量を加味して、処理杯ごとに加珪材の供給量を決定する。具体的には、記憶部41の処理杯スケジュール情報54に含まれる「処理杯の溶湯量」と、元湯成分取得部43が取得した「処理杯の溶湯の成分調整前のSi割合」と、球状化剤量決定部44が決定した「処理杯への球状化剤の供給量」と、記憶部41の球状化剤情報51に含まれる「球状化剤のSi割合」、加珪材情報52に含まれる「加珪材のSi割合」および処理杯スケジュール情報54に含まれる「処理杯に対する目標Si割合」とに基づいて、処理杯への加珪材の供給量を決定する。
The siliconizing agent
なお、「処理杯の溶湯量」は、取鍋15に出湯された溶湯量を実際に計測した値であってもよい。また、加珪材は、純シリコンであってもよく、その場合、加珪材量の算出に「加珪材のSi割合」は不要であるため、記憶部41の加珪材情報52は省略可能である。
The "amount of molten metal in the processing cup" may be an actual measured value of the amount of molten metal tapped into the
加珪材量決定部45により決定された加珪材の供給量を指示出力部46に出力する。指示出力部46は、成分調整工程P5において、加珪材量決定部45が決定した加珪材の供給量に応じて加珪材を取鍋15に供給するよう、加珪材供給装置17に指示し、処理杯のシリコン成分を調整する。
The supply amount of siliconizing material determined by the siliconizing material
なお、スケジュール設定部42、元湯成分取得部43、球状化剤量決定部44、加珪材量決定部45、指示出力部46,47の機能は、CPUなどのプロセッサがソフトウェアを実行することにより実現され得る。これらの機能部のうち、球状化剤供給制御装置30を構成する球状化剤量決定部44および指示出力部47は、他の機能部とは別のプロセッサにより実現されてもよい。つまり、加珪材などの添加剤の供給制御を行う添加剤供給制御装置60と球状化剤供給制御装置30とがそれぞれ独立したコンピュータにより実現されてもよい。
The functions of the
(成分調整装置の動作)
図1~図4を参照して、成分調整装置20の動作について説明する。図4は、本実施の形態における成分調整処理を示すフローチャートである。
(Operation of the composition adjusting device)
The operation of the
はじめに、成分調整装置20のスケジュール設定部42が、入力部48を介してユーザから入力された情報に基づいて処理杯スケジュール情報54を設定し、記憶部41に記録する(ステップS101)。
First, the
鋳鉄溶湯製造装置10の運転中、処理杯スケジュール情報54で設定された順序で、事前に定められた湯量分、低周波炉13内の溶湯を取鍋15に出湯する。たとえば1杯目であれば、3200kgの溶湯が取鍋15に出湯される。
During operation of the molten cast
溶湯成分分析工程P4において、QV分析装置14が、取鍋15に出湯される前の低周波炉13内の溶湯、または、取鍋15内の溶湯の成分、すなわち元湯成分を分析する。これにより、元湯成分取得部43が、処理杯の調整前Si割合を取得する(ステップS103)。
In the molten metal composition analysis process P4, the
球状化剤量決定部44は、少なくとも成分調整工程P5よりも前に、球状化剤の供給量を決定する(ステップS105)。本実施の形態では、入力部48を介して直接入力された値を、球状化剤の供給量として決定する。入力部48への球状化剤量の入力は、典型的には毎回(処理杯ごとに)行われるが、変形例として、たとえば処理杯スケジュール情報54の設定時に複数杯分の球状化剤量が事前に入力されてもよい。この場合、記憶部41に記憶される処理杯スケジュール情報54に、各杯の球状化剤量が含まれてもよい。
The spheroidizing agent
成分調整工程P5において、加珪材量決定部45が、加珪材の供給量を決定する(ステップS107)。具体的には、次式(1)に従って、加珪材の供給量を算出する。
In the component adjustment process P5, the siliconizing agent
加珪材量={(目標Si割合-調整前Si割合)×溶湯量-球状化剤量×球状化剤のSi割合}÷加珪材のSi割合・・・式(1)
つまり、加珪材量決定部45は、目標Si割合と調整前Si割合と溶湯量とにより算出される「目標シリコン量」から、球状化剤の供給量とそのSi割合とにより算出される「シリコン投入予定量」を引いた「シリコン不足量」を、加珪材のSi割合で除算した値を、加珪材の供給量として算出する。なお、シリコン投入予定量の算出に用いられる「球状化剤の供給量」および「球状化剤のSi割合」を、「球状化剤のうちのMg量」および「Mg量に対するSi量の比率」にそれぞれ置き換えてもよい。
Amount of siliconizing agent = {(target Si content - Si content before adjustment) x amount of molten metal - amount of spheroidizing agent x Si content of spheroidizing agent} ÷ Si content of siliconizing agent ... formula (1)
In other words, the siliconizing agent
加珪材量決定部45により加珪材の供給量が決定されると、指示出力部46が、決定された供給量だけ加珪材を投入するよう、加珪材供給装置17に指示を出力する(ステップS109)。これにより、取鍋15内の溶湯のシリコン成分が調整される。
When the supply amount of siliconizing material is determined by the siliconizing material
その後、指示出力部47が、ステップS105において決定された球状化剤の供給量だけ球状化剤を投入するよう、供給装置23に指示を出力する(ステップS111)。これにより、取鍋15内にマグネシウムが(シリコンとともに)添加され、球状黒鉛鋳鉄の溶湯となる。これにより、成分が調整された球状黒鉛鋳鉄溶湯が生成される(ステップS112)。
Then, the instruction output unit 47 outputs an instruction to the
処理杯スケジュール情報54として設定した全ての杯の球状化処理が完了するまで、ステップS103~S111の処理を繰り返す(ステップS113にてNO)。 The processes in steps S103 to S111 are repeated until the spheroidization process is completed for all cups set as the processing cup schedule information 54 (NO in step S113).
上述のように、成分調整工程P5の後に球状化処理工程P6が実行される場合であっても、球状化剤量決定部44が、成分調整工程P5よりも前に処理杯への球状化剤量を決定するため、加珪材量決定部45によって、成分調整工程P5において添加する加珪材の量を自動的かつ適切に決定(算出)することができる。したがって、鋳造工程P8に搬出する溶湯の成分を最適化することができる。また、本実施の形態では先に成分調整工程P5を行うことにより、球状化処理工程P6から鋳造工程P8への移行時間を短くできるため、溶湯温度の低下、および、添加したマグネシウムのフェーディングを極力抑えられる効果がある。
As described above, even if the spheroidizing process P6 is performed after the component adjustment process P5, the spheroidizing agent
なお、球状黒鉛鋳鉄溶湯の製造工程は図1に示したような順序に限定されず、成分調整工程が球状化処理工程の後に実行されてもよい。この場合においても、加珪材量決定部45が、球状化剤量決定部44により杯ごとに決定された球状化剤量を用いることにより、加珪材の量を自動的かつ適切に決定(算出)することができるので、効率良く溶湯の成分を最適化することができる。
The manufacturing process of molten spheroidal graphite cast iron is not limited to the order shown in FIG. 1, and the composition adjustment process may be performed after the spheroidizing treatment process. Even in this case, the siliconizing agent
また、本実施の形態では、コアードワイヤー装置21を用いて取鍋15内に球状化剤を投入することとしたが、このような例に限定されない。
In addition, in this embodiment, the spheroidizing agent is added to the
<実施の形態2>
本発明の実施の形態2では、成分調整装置20の球状化剤供給制御装置が、処理杯ごとに、処理後の溶湯のマグネシウム含有量または歩留まりを予測して、球状化剤量を決定する例について説明する。なお、本実施の形態において説明する予測方法は、特願2020-54703号として本出願人が出願済である。
<
In the second embodiment of the present invention, an example will be described in which the spheroidizing agent supply control device of the
本実施の形態における成分調整装置の基本的な機能構成は図2に示した成分調整装置20と同様であるが、図2に示した球状化剤供給制御装置30に代えて、図5(A)に示す球状化剤供給制御装置30Aを備えている。
The basic functional configuration of the component adjustment device in this embodiment is the same as that of the
(球状化剤供給制御装置の機能構成)
図5(A)を参照して、球状化剤供給制御装置30Aの機能構成について説明する。図5(A)は、本実施の形態に係る球状化剤供給制御装置30Aの機能構成を示すブロック図である。
(Functional configuration of the spheroidizing agent supply control device)
The functional configuration of the spheroidizing agent
球状化剤供給制御装置30Aは、データ記憶部31と、モデル記憶部32と、決定部33と、指示出力部34と、結果取得部35とを含む。
The spheroidizing agent
データ記憶部31は、過去の実績データを、球状化処理ごと(杯ごと)に記憶する。データ記憶部31には、直近の所定数(たとえば2個)の実績データ(過去の杯情報)のみが記憶されてもよい。実績データは、球状化処理の各種条件を示す溶湯条件データと、球状化処理の結果データとを含む。
The
溶湯条件データは、処理湯量、処理前温度、および元湯成分の全て、または少なくとも一つを含む。元湯成分はC含有量およびS含有量の両方、または少なくとも一方を含む。 The molten metal condition data includes all or at least one of the amount of molten metal to be processed, the temperature before processing, and the original molten metal composition. The original molten metal composition includes both the C content and the S content, or at least one of them.
本実施の形態において、結果データはMg歩留まりを表わす。なお、Mg歩留まりに代えて、投入Mg量および残留Mg量を結果データとしてもよい。つまり、データ記憶部31は、過去の杯におけるマグネシウム投入量と黒鉛球状化処理後の溶湯のマグネシウム含有量との組、または歩留まりを示す結果データを含む、実績データを記憶していればよい。
In this embodiment, the result data represents the Mg yield. Note that instead of the Mg yield, the amount of Mg input and the amount of residual Mg may be used as the result data. In other words, the
モデル記憶部32は、予測モデル32Aを記憶する。予測モデル32Aは、後述する学習装置100において生成された学習モデルである。
The model storage unit 32 stores the prediction model 32A. The prediction model 32A is a learning model generated in the
決定部33は、データ記憶部31に記憶された過去の実績データに基づいて、処理杯ごとに、処理後の溶湯のMg歩留まりを予測して、球状化剤の供給量を決定する。つまり、決定部33は、予測モデル32Aに少なくとも過去の実績データを入力することにより、Mg歩留まりを予測する予測部36と、予測部36での予測結果(予測歩留まり)に応じて投入Mg量を演算し、投入Mg量から球状化剤の供給量を演算する演算部37とを含む。予測部36によるMg歩留まりの予測方法については後に詳述する。
The
演算部37は、次式(2)により投入Mg量を演算する。
The
投入Mg量=(目標残留Mg×処理湯量)/予測歩留まり・・・式(2)
また、演算部37は、式(2)により求められた投入Mg量と、球状化剤(ワイヤー22)のMg割合とに基づいて、球状化剤量を演算する。本実施の形態では、このようにして決定された処理杯への球状化剤量が、加珪材量決定部45に出力される。加珪材量決定部45は、上述の実施形態と同様に、上記算出式(1)によって処理杯への加珪材量を決定する。
Amount of Mg added = (target residual Mg x amount of molten metal to be treated) / predicted yield ... formula (2)
The
指示出力部34は、決定部33により決定された球状化剤量に応じた長さのワイヤー22を取鍋15に供給するよう、供給装置23に指示し、黒鉛の球状化を実施する。
The
結果取得部35は、黒鉛球状化処理後の取鍋15A内の溶湯成分の分析結果をQV分析装置14から取得し、残留Mg量を検出する。また、検出した残留Mg量に基づいて、Mg歩留まりを算出する。算出したMg歩留まりが、結果データとしてデータ記憶部31に記憶される。
The result acquisition unit 35 acquires the analysis results of the molten metal components in the
なお、球状化剤供給制御装置30Aの決定部33、指示出力部34、および結果取得部35の機能は、CPUなどのプロセッサがソフトウェアを実行することにより実現され得る。データ記憶部31およびモデル記憶部32は、不揮発性のメモリ、または、コンピュータに対して着脱可能な記録媒体などにより実現される。
The functions of the
(Mg歩留まりの予測方法)
図6を参照して、本実施の形態における予測モデル32Aを用いたMg歩留まりの予測方法について説明する。図6(A)には比較例による予測方法を概念的に示し、図6(B)に本実施の形態(実施例)による予測方法を概念的に示している。
(Method of predicting Mg yield)
A method for predicting Mg yield using prediction model 32A in this embodiment will be described with reference to Fig. 6. Fig. 6(A) conceptually shows a prediction method according to a comparative example, and Fig. 6(B) conceptually shows a prediction method according to this embodiment (example).
図6(A)を参照して、通常の予測モデルであれば、これから処理する処理杯情報を説明変数として、目的変数であるMg歩留まり(または残留Mg量)を予測するように機械学習される。処理杯情報は溶湯条件データDaに相当し、Mg歩留まり(実測値)は結果データDbに相当する。溶湯条件データDaは、たとえば、各処理の基本情報(日付、時間、製品種)と、処理前の溶湯の各元素成分(C、Si、Mn、P、S、Cu、など)の割合を示す元湯成分と、残湯量および出湯湯量により特定される処理湯量と、処理前の溶湯温度を示す元湯温度とを含み、添加剤量をさらに含んでいる。 Referring to FIG. 6(A), a typical prediction model is machine-learned to predict the objective variable, Mg yield (or residual Mg amount), using the processing cup information to be processed as an explanatory variable. The processing cup information corresponds to the molten metal condition data Da, and the Mg yield (actual value) corresponds to the result data Db. The molten metal condition data Da includes, for example, basic information for each process (date, time, product type), the original molten metal composition indicating the ratio of each element component (C, Si, Mn, P, S, Cu, etc.) of the molten metal before processing, the amount of processed molten metal specified by the remaining molten metal amount and the tapped molten metal amount, the original molten metal temperature indicating the molten metal temperature before processing, and further includes the amount of additives.
これに対し、図6(B)を参照して、本実施の形態における予測モデル32Aは、処理杯情報だけでなく、過去の杯の情報すなわち実績データを説明変数として、Mg歩留まりを予測するように機械学習されている。ここで、実績データには、目的変数の答え(実測結果)であるMg歩留まりが含まれる。 In contrast, referring to FIG. 6(B), the prediction model 32A in this embodiment is machine-trained to predict Mg yield using not only processed cup information but also past cup information, i.e., performance data, as explanatory variables. Here, the performance data includes Mg yield, which is the answer (actual measurement result) to the objective variable.
直近の二杯分の実績データを説明変数に含める場合、一杯前の実績データは、一杯前の球状化処理に関する溶湯条件データDa1および結果データDb1を含み、二杯前の実績データは、二杯前の球状化処理に関する溶湯条件データDa2および結果データDb2を含む。 When the performance data for the most recent two cups are included in the explanatory variables, the performance data for the cup before includes molten metal condition data Da1 and result data Db1 related to the spheroidizing process for the cup before, and the performance data for two cups before includes molten metal condition data Da2 and result data Db2 related to the spheroidizing process for the cup before.
(予測モデルの生成方法)
図5(B)を参照して、予測モデル32Aの生成方法について説明する。図5(B)は、学習装置100の機能構成を示すブロック図である。
(Method of generating a predictive model)
A method for generating the prediction model 32A will be described with reference to Fig. 5B. Fig. 5B is a block diagram showing the functional configuration of the
学習装置100は、履歴データ記憶部101と、モデル生成部102と、モデル記憶部103と、評価部104とを含む。学習装置100は、CPUなどのプロセッサおよびメモリを含むコンピュータにより実現される。
The
モデル生成部102は、球状化剤供給制御装置30Aでの球状化処理ごとに処理履歴データを生成し、生成した処理履歴データ1,2,・・・,nを、履歴データ記憶部101に記憶する。
The
各処理履歴データ(k)は、上述の実績データに相当し、固有の識別データに対応付けて記憶された溶湯条件データおよび結果データを含む。識別データは、たとえば、図5(A)に示した基本情報に含まれる日付および製品種類が含まれる。溶湯条件データは、処理湯量、処理前温度、および元湯成分の全て、または、少なくとも一つを含む。溶湯条件データはまた、処理時間を含んでもよい。 Each processing history data (k) corresponds to the performance data described above, and includes molten metal condition data and result data stored in association with unique identification data. The identification data includes, for example, the date and product type included in the basic information shown in FIG. 5(A). The molten metal condition data includes all or at least one of the amount of molten metal processed, the temperature before processing, and the original molten metal composition. The molten metal condition data may also include the processing time.
モデル生成部102は、履歴データ記憶部101に記憶された複数の処理履歴データに基づいて、処理杯のMg歩留まりを予測するための学習モデル、すなわち予測モデル103Aを生成する。具体的には、処理杯の溶湯条件データおよび過去の実績データ(Mg歩留まりを含む)と、処理杯の結果データであるMg歩留まりとの相関を機械学習して、予測モデル103Aを生成する。つまり、図6(B)に示したように、処理杯の溶湯条件データおよび過去の実績データを説明変数とし、処理杯のMg歩留まりを目的変数とする予測モデル103Aを生成する。
The
機械学習に用いるアルゴリズムとしては、たとえば(重)回帰分析が採用され得るが、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン、決定木、k-NNなど他の手法が採用されてもよい。 As an algorithm used for machine learning, for example, (multiple) regression analysis may be adopted, but other methods such as neural networks, support vector machines, decision trees, k-NN, etc. may also be adopted.
評価部104は、モデル生成部102により生成された予測モデル103Aの精度を評価し、評価結果をモデル生成部102に出力する。モデル生成部102は、Mg歩留まりの予測値と実測値(結果)との誤差を無くすように、予測モデル103Aを適宜修正する。
The
ここで、評価部104は、予測モデル103Aを用いて予測されるMg歩留まりよりも、実測値(結果)の方が低くなった場合には、同量だけ高くなった場合よりも誤差(損失)を大きく評価することが望ましい。予測モデルの目的変数を処理後の溶湯の残留Mg量とする場合も同様である。
Here, it is desirable for the
図8を参照して、予測モデル103Aの評価に用いる誤差関数(損失関数)について説明する。機械学習の評価に用いる誤差関数としては、次の例1、2のようなものが一般的である。例1の誤差関数は、図8(B)のグラフに示されるように、予測値と実測値との差をそのまま絶対値で表し、絶対値の平均を評価結果として算出するものである。例2の誤差関数は、図8(C)のグラフに示されるように、予測値と実測値との差を二乗し、その平均の平方根を評価結果として算出するものである。 The error function (loss function) used in the evaluation of the prediction model 103A will be described with reference to FIG. 8. Examples 1 and 2 below are typical error functions used in the evaluation of machine learning. The error function of Example 1, as shown in the graph of FIG. 8(B), expresses the difference between the predicted value and the actual value as an absolute value and calculates the average of the absolute values as the evaluation result. The error function of Example 2, as shown in the graph of FIG. 8(C), squares the difference between the predicted value and the actual value and calculates the square root of the average as the evaluation result.
これに対し、本実施の形態の誤差関数は、図8(D)のグラフに示されるように、予測値と実測値との差が正の値である場合にのみ、その値を定数倍(たとえば2倍)して、絶対値の平均を評価結果として算出するものである。そのため、図8(A)に示されるように、予測値と実測値との差が正(+側)のケースがいくつかあると、評価部104による評価結果(誤差)が、例1および例2の評価結果(誤差)よりも高くなり得る。
In contrast, the error function of this embodiment, as shown in the graph of FIG. 8(D), multiplies the value by a constant (e.g., doubles it) only when the difference between the predicted value and the actual measured value is positive, and calculates the average of the absolute values as the evaluation result. Therefore, as shown in FIG. 8(A), if there are several cases in which the difference between the predicted value and the actual measured value is positive (on the positive side), the evaluation result (error) by the
このような評価方法を採用することにより、後の鋳造工程P8を経て得られる完成品の品質低下を防止できる。 By adopting this evaluation method, it is possible to prevent a decrease in the quality of the finished product obtained through the subsequent casting process P8.
モデル生成部102により生成された予測モデル103Aが、球状化剤供給制御装置30Aのモデル記憶部32に予め、予測モデル32Aとして記憶されている。なお、球状化剤供給制御装置30Aが、学習装置100の機能を備え、球状化剤供給制御装置30Aにおいて予測モデル32Aを随時更新できるようにしてもよい。
The prediction model 103A generated by the
(シミュレーション結果)
図7(A)は、比較例の予測モデルでMg歩留まりを予測する場合のシミュレーション結果を示す表であり、図7(B)は、本実施の形態の予測モデル103AでMg歩留まりを予測した場合のシミュレーション結果を示す表である。
(Simulation results)
FIG. 7(A) is a table showing the simulation results when predicting Mg yield using a prediction model of a comparative example, and FIG. 7(B) is a table showing the simulation results when predicting Mg yield using prediction model 103A of the present embodiment.
図7(A)は、図6(A)に示した比較例に従ったMg歩留まりの予測値および実測値(目的変数)を、基準値(Mg歩留まりの目標値)との差として示した表である。図7(B)は、図6(B)に示した本実施の形態における予測方法に従ったMg歩留まりの予測値および実測値(目的変数)を、同じく、基準値(Mg歩留まりの目標値)との差として示した表である。 Figure 7(A) is a table showing the predicted and measured values (objective variables) of Mg yield according to the comparative example shown in Figure 6(A) as the difference from the reference value (target value of Mg yield). Figure 7(B) is a table showing the predicted and measured values (objective variables) of Mg yield according to the prediction method of this embodiment shown in Figure 6(B) as the difference from the reference value (target value of Mg yield).
図7(A)を参照して、比較例においては、説明変数の欄CA1に、当該杯データ(処理杯情報)のみが含まれている。当該杯データは、図6(A)に示した溶湯条件データに相当する。目的変数の欄CA2には、各回のMg歩留まり実測値が、基準値(目標値)からの差分として示されている。予測値の欄CA3には、欄CA1の説明変数を入力として予測した場合の各回の予測Mg歩留まりが、基準値(目標値)からの差分として示されている。 Referring to FIG. 7(A), in the comparative example, the explanatory variable column CA1 contains only the cup data (processing cup information). The cup data corresponds to the molten metal condition data shown in FIG. 6(A). The objective variable column CA2 shows the actual Mg yield value for each run as the difference from the reference value (target value). The predicted value column CA3 shows the predicted Mg yield for each run when prediction is made using the explanatory variables in column CA1 as input as the difference from the reference value (target value).
図7(B)を参照して、本実施例においては、説明変数の欄CB1に、当該杯データに加え、1杯前データおよび2杯前データが含まれている。1杯前データおよび2杯前データは、実績データに相当し、溶湯条件データと歩留まりデータ(結果データ)とを含んでいる。目的変数の欄CB2、および、予測値の欄CB3は、上記欄CA2,CA3と同様に、各値が、基準値(目標値)からの差分として示されている。 Referring to FIG. 7(B), in this embodiment, in addition to the cup data, the explanatory variable column CB1 contains the data from one cup before and the data from two cups before. The data from one cup before and the data from two cups before correspond to performance data, and contain molten metal condition data and yield data (result data). In the objective variable column CB2 and the predicted value column CB3, each value is shown as the difference from a reference value (target value), similar to the columns CA2 and CA3 above.
図7(A),(B)のシミュレーション結果の評価を下記に示す。 The evaluation of the simulation results of Figures 7(A) and (B) is shown below.
表1に示されるように、マグネシウムの使用割合は、本実施例および比較例ともに同等で、予測誤差および目標下限外れ率は、比較例の方が実施例よりも高い。ここでの予測誤差は、図8の例2に従って計算した二乗平均平方根誤差であり、予測値と実測値との差を二乗し、その平均の平方根を誤差として表している。目標下限外れ率とは、予測値が目標下限値を外れて低くなった割合を表わす。マグネシウムの使用割合は、Mg歩留まり実測値(答え)に従って運用した場合に使用する球状化処理用Mg量(投入量)を1とした場合のMg量を表わす。 As shown in Table 1, the magnesium usage rate is the same in both the present embodiment and the comparative example, and the prediction error and the rate of deviation from the target lower limit are higher in the comparative example than in the present embodiment. The prediction error here is the root-mean-square error calculated according to Example 2 in Figure 8, and the error is expressed as the square root of the average of the square of the difference between the predicted value and the actual value. The rate of deviation from the target lower limit represents the rate at which the predicted value falls short of the target lower limit. The magnesium usage rate represents the amount of Mg when the amount of Mg (input amount) for spheroidizing treatment used when operating according to the actual Mg yield value (answer) is taken as 1.
上記の評価結果から、本実施の形態のように、予測モデル103Aの説明変数に過去の実績データを含めることで、比較例よりも精度良くMg歩留まりを予測できることが判明した。特に、目的変数であるMg歩留まり(実測値)を実績データに含ませることによって予測精度を向上できることを見出した。 The above evaluation results show that by including past performance data in the explanatory variables of the prediction model 103A, as in this embodiment, it is possible to predict the Mg yield with greater accuracy than in the comparative example. In particular, it was found that the prediction accuracy can be improved by including the objective variable, the Mg yield (actual measured value), in the performance data.
(球状化剤供給制御装置の動作)
図5(A)および図9を参照して、球状化剤供給制御装置30Aの動作について説明する。図9は、本実施の形態における球状化剤供給処理を示すフローチャートである。
(Operation of Spheroidizing Agent Supply Control Device)
The operation of the spheroidizing agent
はじめに、球状化剤供給制御装置30Aの決定部33が、QV分析装置14などから処理杯の溶湯条件データを取得するとともに、データ記憶部31に記憶された過去2杯分の実績データを取得する(ステップS1)。
First, the
決定部33の予測部36が、ステップS1で取得した情報に基づいて、処理杯のMg歩留まりを予測する(ステップS3)。つまり、処理杯の溶湯条件データおよび過去2杯分の実績データを予測モデル32Aに入力し、予測モデル32Aの出力値を予測値として取得する。
The prediction unit 36 of the
続いて、決定部33の演算部37は、ステップS3で予測したMg歩留まりと、予め定められた目標残留Mg量と、処理杯の溶湯条件データに含まれる処理湯量とに基づいて、投入Mg量を演算する(ステップS5)。また、投入Mg量と、球状化剤(ワイヤー22)のMg割合とに基づいて、球状化剤の供給量を演算(決定)する(ステップS6)。なお、目標残留Mg量は、処理杯スケジュール情報54(図2)の溶湯量と目標Mg割合とから求められる。
Then, the
上述のステップS3~S6の処理は、図4のステップS105の処理(球状化剤の供給量決定処理)に代えて実行される。そのため、本実施の形態において、加珪材量決定部45は、ステップS6で決定された球状化剤量を用いて、加珪材の供給量を決定する(図4のステップS107)。
The above-mentioned steps S3 to S6 are executed in place of the step S105 in FIG. 4 (processing for determining the amount of spheroidizing agent supplied). Therefore, in this embodiment, the siliconizing agent
指示出力部34は、ステップS6で決定した供給量に応じてワイヤー22を供給するように、コアードワイヤー装置21の供給装置23に指示する(ステップS7)。これにより、取鍋15内の溶湯に適量のマグネシウムが自動的に投入され、球状黒鉛鋳鉄の溶湯となる(ステップS9)。
The
黒鉛の球状化が終了すると、結果取得部35が、取鍋15A内の溶湯の成分分析結果を取得し、残留Mg量を検出する(ステップS11)。また、検出した残留Mg量と、処理湯量と、ステップS5で演算した投入Mg量とに基づいて、Mg歩留まり(実測値)を算出する(ステップS13)。
When the spheroidization of the graphite is completed, the result acquisition unit 35 acquires the results of the component analysis of the molten metal in the
結果取得部35は、算出したMg歩留まり(実測値)をデータ記憶部31に記憶する(ステップS15)。つまり、ステップS1で取得された処理杯の溶湯条件データと、ステップS13で得た結果データとを含む実績データが、直近(1杯前)の実績データとして、データ記憶部31に記憶される。
The result acquisition unit 35 stores the calculated Mg yield (actual measurement value) in the data storage unit 31 (step S15). In other words, the performance data including the molten metal condition data of the processing cup acquired in step S1 and the result data obtained in step S13 is stored in the
本実施の形態においても、処理杯スケジュール情報54(図2)として設定した全ての杯の球状化処理が完了するまで、上記処理が繰り返される。 In this embodiment, the above process is repeated until the spheroidization process is completed for all cups set as the processing cup schedule information 54 (Figure 2).
(実施の形態2の変形例)
(1)Mg歩留まりの予測に用いられる過去の実績データは、直前の2杯分に限定されない。たとえば、1杯前と3杯前の実績データを用いてもよい。なお、Mg歩留まりの予測に用いられる実績データは、製品種類が同一の実績データであることが望ましい。
(Modification of the second embodiment)
(1) The past performance data used to predict the Mg yield is not limited to the previous two cups. For example, performance data from one cup and three cups before may be used. Note that it is preferable that the performance data used to predict the Mg yield is for the same product type.
(2)Mg歩留まりの予測に用いられる過去の実績データは、複数杯が望ましいものの、2杯分に限定されず、3杯以上であってもよい。あるいは、1杯分の過去の実績データに基づいてMg歩留まりを予測してもよい。 (2) The historical data used to predict the Mg yield is preferably multiple cups, but is not limited to two cups and may be three or more cups. Alternatively, the Mg yield may be predicted based on one cup of historical data.
(3)Mg歩留まりの予測に用いられる過去の実績データは、処理杯の溶湯条件データおよび結果データの双方を含むこととしたが、結果データのみを含んでいてもよい。 (3) The past performance data used to predict Mg yield includes both molten metal condition data and result data for the processing cup, but may include only result data.
(4)Mg歩留まりの予測に、処理杯の溶湯条件データおよび過去の実績データの双方が用いられることとしたが、少なくとも過去の実績データが用いられればよい。つまり、予測モデル103Aの説明変数は、過去の実績データのみであってもよい。 (4) Although both the molten metal condition data of the processing cup and the past performance data are used to predict the Mg yield, it is sufficient that at least the past performance data is used. In other words, the explanatory variables of the prediction model 103A may be only the past performance data.
(5)実施の形態2では、球状化剤供給制御装置30Aが予測モデル103Aを用いてリアルタイムで投入Mg量を決定する方法について説明したが、オフラインで投入Mg量を決定してもよい。
(5) In the second embodiment, a method was described in which the spheroidizing agent
(6)球状化剤供給制御装置30Aが実行する投入Mg量の決定方法を、プログラムとして提供することもできる。同様に、学習装置100により実行される学習方法を、プログラムとして提供することもできる。このようなプログラムは、CD-ROM(Compact Disc-ROM)などの光学媒体や、メモリカードなどのコンピュータ読取り可能な一時的でない(non-transitory)記録媒体にて記録させて提供することができる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。
(6) The method for determining the amount of Mg to be added, which is executed by the spheroidizing agent
本発明にかかるプログラムは、コンピュータのオペレーティングシステム(OS)の一部として提供されるプログラムモジュールのうち、必要なモジュールを所定の配列で所定のタイミングで呼出して処理を実行させるものであってもよい。その場合、プログラム自体には上記モジュールが含まれずOSと協働して処理が実行される。このようなモジュールを含まないプログラムも、本発明にかかるプログラムに含まれ得る。 The program according to the present invention may execute processing by calling necessary modules in a specified sequence at a specified timing among program modules provided as part of a computer's operating system (OS). In such a case, the program itself does not include the above modules, and executes processing in cooperation with the OS. Programs that do not include such modules may also be included in the program according to the present invention.
また、本発明にかかるプログラムは他のプログラムの一部に組込まれて提供されるものであってもよい。その場合にも、プログラム自体には上記他のプログラムに含まれるモジュールが含まれず、他のプログラムと協働して処理が実行される。このような他のプログラムに組込まれたプログラムも、本発明にかかるプログラムに含まれ得る。 The program according to the present invention may also be provided as being incorporated into a part of another program. In this case, the program itself does not include modules included in the other program, and the processing is carried out in cooperation with the other program. Such a program incorporated into another program may also be included in the program according to the present invention.
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。 The embodiments disclosed herein should be considered to be illustrative and not restrictive in all respects. The scope of the present invention is indicated by the claims, not by the above description, and is intended to include all modifications within the meaning and scope of the claims.
10 鋳鉄溶湯製造装置、15,15A,15B 取鍋、17 加珪材供給装置、20 成分調整装置、21 コアードワイヤー装置、23 (球状化剤)供給装置、30,30A 球状化剤供給制御装置、31 データ記憶部、32,103 モデル記憶部、32A,103A 予測モデル、41 記憶部、42 スケジュール設定部、43 元湯成分取得部、44 球状化剤量決定部、45 加珪材量決定部、48 入力部、60 添加剤供給制御装置、51 球状化剤情報、52 加珪材情報、53 成分種テーブル、54 処理杯スケジュール情報、100 学習装置、101 履歴データ記憶部、102 モデル生成部、104 評価部。 10 Cast iron molten metal manufacturing device, 15, 15A, 15B Ladle, 17 Siliconizing agent supply device, 20 Component adjustment device, 21 Cored wire device, 23 (Spheroidizing agent) supply device, 30, 30A Spheroidizing agent supply control device, 31 Data storage unit, 32, 103 Model storage unit, 32A, 103A Prediction model, 41 Storage unit, 42 Schedule setting unit, 43 Molten metal component acquisition unit, 44 Spheroidizing agent amount determination unit, 45 Siliconizing agent amount determination unit, 48 Input unit, 60 Additive supply control device, 51 Spheroidizing agent information, 52 Siliconizing agent information, 53 Component type table, 54 Processing cup schedule information, 100 Learning device, 101 History data storage unit, 102 Model generation unit, 104 Evaluation unit.
Claims (7)
前記球状化剤を溶湯に投入する球状化剤供給手段と、
前記球状化剤供給手段により前記球状化剤が供給される前に、前記加珪材を溶湯に投入する加珪材供給手段と、
球状黒鉛鋳鉄溶湯の成分を杯ごとに調整するための成分調整装置とを備え、
前記成分調整装置は、
処理杯ごとに、処理後の溶湯のマグネシウム含有量または歩留まりを予測し、当該予測結果を用いて、前記球状化剤の供給量を杯ごとに決定する球状化剤量決定手段と、
前記球状化剤のシリコン含有割合、および、処理杯に対する目標シリコン含有割合を記憶する記憶手段と、
処理杯の溶湯量と、処理杯の溶湯の成分調整前のシリコン含有割合と、前記球状化剤量決定手段により決定された処理杯への前記球状化剤の供給量と、前記記憶手段に記憶された前記球状化剤のシリコン含有割合および処理杯に対する目標シリコン含有割合とに基づいて、処理杯への前記加珪材の供給量を決定する加珪材量決定手段とを含み、
前記加珪材供給手段は、前記加珪材量決定手段により決定された供給量に応じて前記加珪材を溶湯に投入し、
前記球状化剤供給手段は、前記球状化剤量決定手段により決定された供給量に応じて、前記加珪材が投入された後の溶湯に、前記球状化剤を投入する、鋳鉄溶湯製造装置。 An apparatus for producing molten cast iron , comprising: a spheroidizing agent containing magnesium and silicon and a siliconizing agent being supplied to molten iron in a ladle to produce molten spheroidal graphite cast iron,
a spheroidizing agent supplying means for supplying the spheroidizing agent to the molten metal;
a siliconizing agent supplying means for supplying the siliconizing agent to the molten metal before the spheroidizing agent is supplied by the spheroidizing agent supplying means;
a composition adjusting device for adjusting the composition of the molten spheroidal graphite cast iron for each cup ,
The composition adjusting device is
a spheroidizing agent amount determination means for predicting the magnesium content or yield of the molten metal after treatment for each treatment cup and determining the supply amount of the spheroidizing agent for each cup using the prediction result ;
a memory means for storing the silicon content of the spheroidizing agent and a target silicon content for the processing cup;
a siliconizing agent amount determination means for determining an amount of siliconizing agent to be supplied to the processing cup based on the amount of molten metal in the processing cup, the silicon content of the molten metal in the processing cup before the components are adjusted, the amount of spheroidizing agent to be supplied to the processing cup determined by the spheroidizing agent amount determination means, the silicon content of the spheroidizing agent stored in the memory means, and a target silicon content for the processing cup ,
The siliconizing agent supplying means supplies the siliconizing agent to the molten metal in a supply amount determined by the siliconizing agent amount determining means;
the spheroidizing agent supplying means supplies the spheroidizing agent to the molten metal after the siliconizing agent has been supplied, in accordance with the supply amount determined by the spheroidizing agent amount determining means .
前記球状化剤量決定手段は、前記記憶手段に記憶された前記球状化剤のマグネシウム含有割合および処理杯に対する目標マグネシウム割合に基づいて、処理杯への前記球状化剤の供給量を決定する、請求項1に記載の鋳鉄溶湯製造装置。 The memory means further stores a magnesium content of the spheroidizing agent and a target magnesium content for the processing cup,
2. The apparatus for producing molten cast iron according to claim 1, wherein the spheroidizing agent amount determination means determines the amount of the spheroidizing agent to be supplied to the treatment cup based on the magnesium content of the spheroidizing agent stored in the memory means and a target magnesium content for the treatment cup.
前記球状化剤量決定手段は、前記データ記憶手段に記憶された過去の実績データに基づいて、処理杯ごとに、処理後の溶湯のマグネシウム含有量または歩留まりを予測し、当該予測結果を用いて、前記球状化剤の供給量を決定する、請求項2に記載の鋳鉄溶湯製造装置。 The method further includes a data storage means for storing performance data including a combination of the amount of magnesium added in a past cup and the magnesium content of the molten metal after the graphite spheroidizing treatment, or result data showing a yield,
3. The apparatus for producing molten cast iron according to claim 2, wherein the spheroidizing agent amount determination means predicts the magnesium content or yield of the molten metal after processing for each processing cup based on past performance data stored in the data storage means, and determines the supply amount of the spheroidizing agent using the prediction result.
前記球状化剤量決定手段は、少なくとも前記過去の実績データを前記学習モデルに入力して、処理後の溶湯のマグネシウム含有量または歩留まりを予測する、請求項3に記載の鋳鉄溶湯製造装置。 The system further includes a model storage means for storing a learning model generated by machine learning,
4. The apparatus for producing molten cast iron according to claim 3, wherein the spheroidizing agent amount determining means inputs at least the past performance data into the learning model to predict the magnesium content or yield of the molten metal after treatment.
ユーザから入力された杯ごとの成分種および溶湯量と、前記記憶手段に記憶された前記目標成分情報とに基づいて、前記処理杯スケジュール情報を設定するスケジュール設定手段をさらに備える、請求項5に記載の鋳鉄溶湯製造装置。 The storage means stores in advance target component information including a required magnesium content and a required silicon content for each component type of the molten metal,
The apparatus for producing molten cast iron according to claim 5, further comprising a schedule setting means for setting the processing cup schedule information based on the component types and molten metal amount for each cup input by a user and the target component information stored in the storage means.
処理杯ごとに、処理後の溶湯のマグネシウム含有量または歩留まりを予測し、当該予測結果を用いて、前記球状化剤の供給量を杯ごとに決定する第1の決定ステップと、
処理杯の溶湯量と、処理杯の溶湯の成分調整前のシリコン含有割合と、決定された処理杯への前記球状化剤の供給量と、記憶手段に記憶された前記球状化剤のシリコン含有割合および処理杯に対する目標シリコン含有割合とに基づいて、処理杯への前記加珪材の供給量を決定する第2の決定ステップと、
前記第2の決定ステップにおいて決定された供給量に応じて、前記加珪材を溶湯に投入するステップと、
前記第1の決定ステップにおいて決定された供給量に応じて、前記加珪材が投入された後の溶湯に、前記球状化剤を投入するステップとを備える、鋳鉄溶湯製造方法。 A method for producing molten cast iron by adding a spheroidizing agent containing magnesium and silicon and a siliconizing agent to molten iron to produce molten spheroidal graphite cast iron, comprising the steps of:
a first determination step of predicting a magnesium content or a yield of the molten metal after processing for each processing cup, and determining a supply amount of the spheroidizing agent for each cup using the prediction result ;
a second determination step of determining an amount of the siliconizing agent to be supplied to the processing cup based on the amount of the molten metal in the processing cup, the silicon content of the molten metal in the processing cup before the composition adjustment, the determined amount of the spheroidizing agent to be supplied to the processing cup, the silicon content of the spheroidizing agent stored in a memory means , and a target silicon content for the processing cup ;
adding the siliconizing material to the molten metal in accordance with the supply amount determined in the second determination step;
adding the spheroidizing agent to the molten metal after the siliconizing agent has been added in accordance with the supply amount determined in the first determination step .
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