Verfahren zur Ermittlung einer Beizzeit eines eine Zunderschicht aufweisenden Metallbandes

Abstract

 Verfahren zur Ermittlung einer Beizzeit eines eine Zunderschicht aufweisenden, zur Entfernung der Zunderschicht in einem Beizbad zu behandelnden Metallbandes, bei welchem Verfahren die Beizzeit mittels eines Rechenmodells anhand wenigstens einer bandspezifischen Information des verzunderten Metallbands und wenigstens einer beizbadspezifischen Information modelliert wird.

Beschreibung

[0001] Verfahren zur Ermittlung einer Beizzeit eines eine Zunderschicht aufweisenden Metallbandes

[0002] Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Ermittlung einer Beizzeit eines eine Zunderschicht aufweisenden, zur Entfernung der Zunderschicht in einem Beizbad zu behandelnden Metallbandes.

[0003] Bei der Herstellung von Warmband, also heißgewalztem Metallband entstehen verschiedene Eisenoxide (Zunder). Die Zusammensetzung dieses Zunders ist u.a. abhängig vom konkreten Abkühlvorgang, da sich in Abhängigkeit der Kühlung des heißen Metallbandes unterschiedliche Eisenoxide bilden bzw. verschiedene Phasen entstehen. Vornehmlich handelt es sich dabei um Wüstitbildung (FeO), Magnetit (Fe₃O₄) und Hämatit (Fe₂O₃), ferner treten noch verschiedene Fe (II)- und Fe (III)-Hydroxide auf. Der Zunder muss in einem anschließenden Entzunderungsprozess wieder entfernt werden. Im Rahmen dessen wird zunächst eine mechanische Entzunderung und anschließend eine Entfernung des Zunders in einem Beizbad durchgeführt. Als Beizflüssigkeit kommt vornehmlich heiße Salzsäure (HCl) mit einer Temperatur zwischen 80 - 90°C zum Einsatz, wobei das Bad in der Regel in mehrere Zonen aufgeteilt ist, in denen die Salzsäurekonzentration unterschiedlich ist. Am Anfang liegt in der Regel eine geringe Konzentration (z. B. 4%) vor, im letzten Badabschnitt die höchste Konzentration (z. B. 15-17°C), um dort die Endreinigung durchzuführen. Für die mechanische Vorentzunderung wird vornehmlich ein Streckrichter verwendet. In diesem Streckrichter wird das Metallband unter Zugspannung um mehrere Umlenkrollen geführt und gebogen, so dass die Zunderschicht rissig wird und teilweise schon abblättert. Die Säure dringt in diese Risse ein und kommt mit dem Metall in Kontakt, wo sich Wasserstoff bildet. Die Wasserstoffblasen sprengen den Zunder dann ab. Aufgrund des direkten Kontaktes zwischen dem Säurebad und dem Metall geht die Entzunderung wesentlich schneller, als wenn eine geschlossene Zunderschicht vorliegen würde und die Säure erst durch die Zunderschicht hindurch zum Metall diffundieren müsste.

[0004] Die zur vollständigen Entzunderung benötigte Zeit hängt von verschiedenen Faktoren wie Säuretemperatur, Säurekonzentration, Grad der mechanischen Entzunderung und vor allem von der Menge und Art des Zunders ab. Als Maß für die Zundermenge werden lediglich die Haspeltemperatur, also die Temperatur, mit welcher das heiße Band z.B. nach dem Warmwalzen vor der Entzunderung auf eine Haspel aufgewickelt wird, und Erfahrungswerte über die Verzunderung verschiedener Stahlsorten herangezogen. Die benötigte Beizzeit wird anhand einiger der oben genannten Werte grob abgeschätzt. Die Qualitätskontrolle der gebeizten Bänder findet lediglich visuell durch einen Kontrolleur statt.

[0005] Aus dem geschilderten bisherigen Beizprozess und der anschließenden Kontrolle ergeben sich aber eine Reihe von Nachteilen. Zum einen wird die benötigte Beizzeit lediglich grob geschätzt. Dies kann zu unbefriedigenden Beizergebnissen bei zu kurzer Beizzeit führen. Die Beizzeit ist aber so kurz wie möglich zu halten, um einen möglichst hohen Durchsatz zu erzielen. Nachteilig ist ferner die lediglich visuelle Kontrolle. Sie gibt kein objektives Maß für den Verzunderungsgrad an, das Ergebnis hängt stark von dem jeweiligen Kontrolleur ab und kann von Schicht zu Schicht sehr stark schwanken. Ein brauchbares Beurteilungskriterium zur Bestimmung einer genaueren Beizzeit wird hierdurch nicht erlangt.

[0006] Der Erfindung liegt damit das Problem zugrunde, eine Möglichkeit anzugeben, wie die Beizzeit genauer ermittelt werden kann.

[0007] Zur Lösung dieses Problems ist bei einem Verfahren der eingangs genannten Art erfindungsgemäß vorgesehen, dass die Beizzeit mittels eines Rechenmodells anhand wenigstens einer bandspezifischen Information des verzunderten Metallbands und wenigstens einer beizbadspezifischen Information modelliert wird.

[0008] Beim erfindungsgemäßen Verfahren wird die Beizzeit unter Verwendung eines Rechenmodells errechnet und modelliert und nicht mehr wie bisher anhand gegebener Parameter grob abgeschätzt. Das Rechenmodell, bei dem es sich beispielsweise um ein neuronales Netz oder einen Fuzzy Regler handeln kann, aber auch jedes andere Modell eingesetzt werden kann, verarbeitet wenigstens eine bandspezifische Information des verzunderten Metallbands, also eine Information, die den Zunder selbst bzw. die Zunderbildung beschreibt und für das zu beizende Band spezifisch ist. Weiterhin wird wenigstens eine beizbadspezifische Information verarbeitet, da zur Bestimmung der Beizzeit natürlich auch die konkreten Entzunderungseigenschaften des Beizbades relevant sind.

[0009] Als bandspezifische Information kann wenigstens eine die gebildete Zunderschicht selbst beschreibende Information und/oder eine für die Bildung der Zunderschicht während der Herstellung des Metallbandes relevante Information und/oder eine für eine durchgeführte mechanische Behandlung des Metallbandes zur mechanischen Zunderentfernung relevante Information verwendet werden. Jede dieser einzelnen Informationen birgt für sich einen beachtlichen Informationsgehalt, der Seitens des Rechenmodells bewertet und verarbeitet wird. Wenngleich lediglich eine dieser Informationen verarbeitet werden kann, hat es sich als vorteilhaft erwiesen, wenn mehrere oder alle berücksichtigt werden, da die Beizzeit um so exakter modelliert werden kann, je mehr Informationen betreffend die Zunderschicht und deren Vorbehandlung zur Verfügung stehen.

[0010] Eine wichtige Information ist die oberflächenspezifische Information, die eine Beschreibung der verzunderten Bandoberfläche liefert. Diese Information kann erfindungsgemäß durch eine optische Oberflächenabtastung mittels einer ein Bild der Bandoberfläche liefernden Kamera, deren Bild automatisch zur Ermittlung eines die mit Zunder belegte Oberfläche beschreibenden Informationswertes analysiert wird, erhalten werden. Der Informationswert lässt eine Klassifizierung der verschiedenen Zunderarten und/oder der Zundermenge zu. Jede Zunderart erscheint in einer Bildaufnahme etwas anders von ihrer Färbung bzw. Struktur her. Das mit der Kamera aufgenommene Bild kann diesbezüglich analysiert werden, so dass anhand dieser Oberflächenabtastung eine Klassifizierung vorgenommen werden kann. Zusätzlich oder alternativ dazu kann anhand der Bildaufnahme auch die Zundermenge pro Flächeneinheit ermittelt werden, in diesem Fall gibt der analytisch erhaltene Informationswert also ein quantitatives Maß für die tatsächliche Zundermenge an.

[0011] Eine weitere im Rahmen der Modellierung der optimierten Beizzeit wichtige Information ist die betreffend die Bildung der Zunderschicht selbst. Als eine solche Information kann erfindungsgemäß eine für das Herstellungsverfahren des Metallbands spezifische Information verwendet werden, wobei hierfür insbesondere die Temperatur des Metallbands beim Aufwickeln auf eine Haspel, eine den Kühlvorgang des Metallbandes betreffende Information, eine den Umformungsgrad des Metallbands betreffende Information, eine das chemische Reaktionverhalten zur Zunderbildung betreffende Information verwendet wird. Relevant sind auch Informationen betreffend die Stahlsorte selbst, betreffend den Sauerstoff-Partialdruck der Umgebungsatmosphäre etc. Alle diese Informationen können im Modell berücksichtigt werden. Es handelt sich bei diesen Informationen um indirekte Informationen, also um Informationen, die den Zunder selbst nicht beschreiben, sondern indirekt dessen Bildungsbedingungen reflektieren.

[0012] Wie beschrieben wird in der Regel eine mechanische Vorentzunderung durchgeführt. Hierbei wird die in der Regel geschlossene Zunderschicht aufgebrochen, was den Säureangriff erleichtert. Ersichtlich kann die Entzunderung um so einfacher und schneller erfolgen, je weitgehender die mechanische Vorentzunderung ist. Folglich stellt auch die diesbezügliche Information einen wichtigen Modellparameter dar. Erfindungsgemäß kann als diesbezügliche Information wenigstens ein mechanischer Parameter der Streckrichterbehandlung, in welchem das Metallband zur mechanischen Vorentzunderung mechanisch bearbeitet wird, verwendet werden. Im Streckrichter wird das Metallband unter Spannung um mehrere Umlenkrollen geführt. Als mechanischer Parameter kann dabei beispielsweise die anliegende Zugspannung oder aber der Grad der Umlenkung und damit der Biegung des Metallbands verwendet werden. Als badspezifische Information kann erfindungsgemäß die Badtemperatur, die Badzusammensetzung, die Badkonzentration, im Bad vorhandene Turbulenzen oder aber die Eisenkonzentration im Bad berücksichtigt werden.

[0013] Wie beschrieben ist es zweckmäßig, möglichst viele der vorbeschriebenen Informationen und Parameter im Rahmen der Modellierung zu berücksichtigen, um möglichst genau die Beizzeit bestimmen zu können. Hinsichtlich der Verarbeitung der Informationen sind unterschiedliche Möglichkeiten gegeben. Gemäß einer ersten Erfindungsausgestaltung kann die für die Bildung der Zunderschicht während des Herstellungsverfahrens relevante Information in einem Zunderbildungsmodell verarbeitet und ein den Zunder beschreibender modellierter Informationswert ermittelt werden, der mit dem im Rahmen der Analyse des Oberflächenabtastungsbilds ermittelten Informationswert abgeglichen und ein den Verzunderungsgrad beschreibender Wert ermittelt wird, der dem Rechenmodell zur Modellierung der Beizzeit gegeben wird. Gemäß dieser Ausgestaltung wird also zunächst aus den die Zunderbildung beschreibenden Informationen unter Verwendung eines Zunderbildungsmodells, welches ebenfalls beispielsweise ein neuronales Netz sein kann, ein den Zunder beschreibender modellierter Informationswert ermittelt, welcher eine Maßzahl für den Verzunderungsgrad angibt. Dieser Verzunderungsgrad wird mit dem Informationswert aus der Oberflächenabtastung, welcher ebenfalls eine Maßzahl für die Zunderart bzw. Zundermenge darstellt, abgeglichen und hieraus ein den tatsächlichen Verzunderungsgrad beschreibender Wert ermittelt. Dieser Wert stellt eine Maßzahl für den Verzunderungsgrad dar, welche anhand der beschriebenen Informationsparameter ermittelt wurde. Bei größeren Abweichungen der beiden Maßzahlen kann der plausiblere Wert verwendet werden, bei kleineren Abweichungen ist ein, gegebenenfalls gewichteter, Durchschnittswert sinnvoll. Dieser Wert wird anschließend dem Rechenmodell zur Modellierung der Beizzeit gegeben.

[0014] Alternativ dazu können sämtliche Informationen dem Rechenmodell zur Verarbeitung auch direkt gegeben werden, das heißt, eine vorherige Bestimmung der den Verzunderungsgrad beschreibenden Maßzahl erfolgt hier nicht, vielmehr gehen sämtliche Größen direkt in das Rechenmodell ein.

[0015] Wie beschrieben kann die Qualität des Beizvorgangs lediglich anhand des gebeizten Metallbands überprüft werden. Die Information über das Aussehen der gebeizten Oberfläche und damit über das Vorhandensein etwaigen Restzunders oder dergleichen ist für die Optimierung der Beizzeitmodellierung ebenfalls relevant. Wie beschrieben erfolgt im Stand der Technik lediglich eine visuelle Begutachtung der Oberfläche des gebeizten Metallbands, die hieraus erhaltene Information bleibt aber bei der Bestimmung der Beizzeit weitgehend unberücksichtigt. Gemäß einer vorteilhaften Erfindungsausgestaltung ist demgegenüber vorgesehen, dass eine Adaption des oder der verwendeten Modelle anhand der aus einer automatischen Oberflächenabtastung des gebeizten Metallbands resultierenden Information erfolgt. Gemäß dieser Erfindungsausprägung wird in Abkehr zum Stand der Technik auch die Oberfläche des gebeizten Metallbandes automatisch abgetastet, beispielsweise wiederum mittels einer Kamera, die entsprechende Bilder liefert, welche hinsichtlich etwaigen Restzunders, dessen Art bzw. Struktur und Menge analysiert werden. Das Analysenergebnis wird zur automatischen Adaption der Modelle verwendet, um diese zu optimieren und resultierend daraus die Genauigkeit der modellierten Beizzeit zu erhöhen.

[0016] Weitere Vorteile, Merkmale und Einzelheiten der Erfindung ergeben sich aus den im Folgenden beschriebenen Ausführungsbeispielen sowie anhand der Zeichnungen. Dabei zeigen:

Fig. 1

ein Diagramm zur Darstellung des Modellierungsverfahrens der Beizzeit gemäß einer ersten Erfindungsausgestaltung, und

Fig. 2

ein Diagramm zur Darstellung des Modellierungsverfahrens gemäß einer zweiten Erfindungsausgestaltung.

[0017] Fig. 1 zeigt ein Diagramm zur Darstellung des Modellierungsverfahrens gemäß einer erste Erfindungsausgestaltung. Im Schritt 1 wird eine optische Oberflächenabtastung unter Verwendung einer Kamera durchgeführt, die ein Bild liefert, welches in einem Analysemodell 2, bei dem es sich um ein neuronales Netz handeln kann, aufbereitet wird. Anhand der Bilddaten, die kontinuierlich von dem kontinuierlich geförderte Metallband aufgenommen werden, wird ein erster Informationswert in Form einer Maßzahl ermittelt, welcher ein Maß für die Art und Menge des Zunders ist. Es erfolgt also anhand des Analysemodells eine Klassifizierung der verschiedenen Zunderarten sowie eine quantitative Bestimmung der Zundermenge.

[0018] Im Schritt 3 werden Informationen über das Herstellungsverfahren des Metallbandes in einem Zunderbildungsmodell 4 zur Ermittlung eines zweiten Informationswerts in Form einer Maßzahl verarbeitet, wobei diese Maßzahl ebenfalls den Verzunderungsgrad beschreibt. Als Informationen können hier indirekte Messgrößen wie beispielsweise die Haspeltemperatur, der Umformungsgrad, das Kühlverfahren des Metallbandes, also beispielsweise die Kühlschritte, die Kühldauer, etc. oder aber die Lagerung des Metallbandes während der Abkühlung sowie das chemische Reaktionverhalten des Metalls selbst im Rahmen der Zunderbildung berücksichtigt werden. Im Schritt 5 erfolgt ein Abgleich der beiden mit dem Analysemodell und dem Zunderbildungsmodell ermittelten Maßzahlen, um eine Maßzahl 6 (es können auch mehrere Maßzahlen ermittelt werden) für den Verzunderungsgrad zu ermitteln. Wie in Fig. 1 gezeigt, kann anhand des Abgleichs bereits eine Adaption des Zunderbildungsmodells 4 erfolgen, da die aus der Oberflächenabtastung gewonnene Maßzahl aufgrund einer direkten Oberflächenanalyse ermittelt wird und nicht wie beim Zunderbildungsmodell anhand indirekter Parameter. Es besteht ferner die Möglichkeit, auch das Analysemodell anhand des Abgleichs zu adaptieren, z.B. wenn durch das Zunderbildungsmodell klar ist, dass die Klassifizierung durch das Analysemodell ungenau ist.

[0019] Die im Schritt 6 bestimmte Maßzahl für den Verzunderungsgrad wird einem Rechenmodell 7 zur Ermittlung der Beizzeit gegeben. Diesem Rechenmodell werden ferner, siehe Schritt 8, Informationen über die mechanische Vorentzunderung gegeben, beispielsweise in Form einer Maßzahl oder eines Parameters betreffend die gegebene Zugspannung während einer Streckrichterbehandlung des Metallbands zum Aufbrechen der geschlossenen Zunderschicht. Ferner werden dem Rechenmodell 7, siehe Schritt 9, Informationen über das Beizbad wie beispielsweise die Badtemperatur, die Säurekonzentration etc. gegeben.

[0020] Sämtliche Informationen, also die in den Schritten 6, 8 und 9 enthaltenen Informationen werden seitens des Rechenmodells, welches ebenfalls bevorzugt als neuronales Netz ausgebildet ist, verarbeitet, um eine optimale Beizzeit T_Beiz zu ermitteln. Anhand der Vielzahl der im Modell erfassten verarbeiteten Informationen kann die Beizzeit sehr genau modelliert werden. Die Beizzeit wird beispielsweise an eine automatische Steuerung, die die gesamte Beizbehandlung steuert, gegeben. Steuerungsseitig erfolgt in Abhängigkeit der optimierten Beizzeit eine Erhöhung oder Erniedrigung der Fördergeschwindigkeit des Metallbands durch und damit eine Änderung der Verweilzeit des Bandes im Beizbad.

[0021] Wie Fig. 1 ferner zu entnehmen ist wird im Schritt 10 eine Oberflächenabtastung des gebeizten Metallbandes zur Prüfung des Beizergebnisses durchgeführt. Hierzu kann wiederum eine Kamera verwendet werden, die kontinuierlich Bilder von der Oberfläche liefert, die mit einem Analysemodell ausgewertet werden. Anhand dieser Oberflächenabtastung ist eine Bestimmung des Restzunders auf dem gebeizten Band möglich, wobei auch hier sowohl die Art als auch die Menge bestimmt werden kann. Es bestehen nun mehrere Möglichkeiten, das Ergebnis zu verwenden. Zum einen kann das Ergebnis zur Adaption der verwendeten Modelle 2, 4, 7 verwendet werden. Beispielsweise kann, wenn die Verzunderung in Ausnahmefällen die Qualitätsvorgaben überschreiten sollte, das jeweilige Modell korrigiert werden. Alternativ hierzu oder auch zusätzlich kann das Ergebnis auch direkt zur Regelung der Beizbehandlung verwendet werden und an die Steuerungseinrichtung gegeben werden Stellt sich bei der Abtastung beispielsweise eine nicht vernachlässigbare Restzundermenge heraus, so kann steuerungsseitig entsprechend die Beizzeit angepasst und verlängert werden. Anstelle neuronaler Netze sind als Modelle auch Fuzzy Regler verwendbar.

[0022] Fig. 2 zeigt in Form eines Diagramms eine zweite Erfindungsausgestaltung. Bei dieser werden in den mit denselben Bezugszeichen versehenen Schritten 1, 3, 8 und 9 die gleichen Daten wie bezüglich Fig. 1 beschrieben erfasst. Die Daten der optischen Oberflächenabtastung werden auch hier im Analysemodell 2 aufbereitet. Jedoch werden hier sämtliche Informationen direkt an das Rechenmodell 7 zur Modellierung der optimalen Beizzeit T_Beiz gegeben. Es wird also nicht wie bezüglich Fig. 1 anhand der Informationen der optischen Oberflächenabtastung sowie der Informationen über das Herstellungsverfahren eine Maßzahl für den Verzunderungsgrad ermittelt, die ihrerseits im Rechenmodell verarbeitet wird. Vielmehr werden hier die "Rohdaten" direkt dem Rechenmodell 7 gegeben. Bei diesem kann es sich ebenfalls um ein neuronales Netz handeln, welches, wie bevorzugt aber nicht notwendigerweise auch sämtliche andere beschriebenen Modelle, lernfähig ist.

[0023] Auch hier kann eine nachgeschaltete Oberflächenabtastung des gebeizten Metallbandes erfolgen, wobei das hieraus resultierende Analyseergebnis wiederum zur Adaption des Rechenmodells 7 dienen kann. Selbstverständlich ist auch hier eine direkte Rückkopplung im Rahmen einer Regelung des Badbetriebs möglich.

Ansprüche

1. Verfahren zur Ermittlung einer Beizzeit eines eine Zunderschicht aufweisenden, zur Entfernung der Zunderschicht in einem Beizbad zu behandelnden Metallbandes, bei welchem Verfahren die Beizzeit mittels eines Rechenmodells anhand wenigstens einer bandspezifischen Information des verzunderten Metallbands und wenigstens einer beizbadspezifischen Information modelliert wird.

2. Verfahren nach Anspruch 1, bei welchem als bandspezifische Information wenigstens eine die gebildete Zunderschicht selbst beschreibende Information und/oder eine für die Bildung der Zunderschicht während der Herstellung des Metallbands relevante Information und/oder eine für eine durchgeführte mechanische Behandlung des Metallbands zur mechanischen Zunderentfernung relevante Information verwendet wird.

3. Verfahren nach Anspruch 2, bei welchem als die die Zundeschicht beschreibende Information eine durch eine automatische Abtastung der Oberfläche des zu beizenden Metallbands erhaltenen oberflächenspezifischen Information verwendet wird.

4. Verfahren nach Anspruch 3, bei welchem zur Erzeugung der oberflächenspezifischen Information durch eine optische Oberflächenabtastung eine ein Bild der Bandoberfläche liefernde Kamera verwendet wird, deren Bild automatisch zur Ermittlung eines die mit Zunder belegten Oberfläche beschreibenden Informationswerts analysiert wird.

5. Verfahren nach Anspruch 4, bei welchem als Informationswert ein die Zunderart angebender Informationswert und/oder ein die Zundermenge pro Flächeneinheit angebender Informationswert ermittelt wird.

6. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 5, bei welchem als für die Bildung der Zunderschicht relevante Information eine für das Herstellungsverfahren des Metallbands spezifischen Information verwendet wird.

7. Verfahren nach Anspruch 6, bei welchem als für das Herstellungsverfahren spezifische Information die Temperatur des Metallbands beim Aufwickeln auf eine Haspel, eine den Kühlvorgang des Metallbands betreffende Information, eine der Lagerung des Metallbands während der Abkühlung betreffende Information, eine das chemische Reaktionsverhalten zur Zunderbildung betreffende Information verwendet wird.

8. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 7, bei welchem das Metallband zur mechanischen Zunderentfernung mit einem Streckrichter behandelt wird und als für die durchgeführte mechanische Behandlung des Metallbands zur mechanischen Zunderentfernung relevante Information wenigstens ein mechanischer Parameter der Streckrichterbehandlung verwendet wird.

9. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei welchem als badspezifische Information die Badtemperatur, die Badzusammensetzung, die Badkonzentration, im Bad vorhandene Turbulenzen, die Eisenkonzentration im Bad berücksichtigt werden.

10. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 9, bei welchem die für die Bildung der Zunderschicht während des Herstellungsverfahrens relevante Information in einem Zunderbildungsmodell verarbeitet und ein den Zunder beschreibender modellierter Informationswert ermittelt wird, der mit dem im Rahmen der Analyse des Oberflächenabtastungsbilds ermittelten Informationswert abgeglichen und ein den Verzunderungsgrad beschreibender Wert ermittelt wird, der dem Rechenmodell zur Modellierung der Beizzeit gegeben wird.

11. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, bei welchem die Informationen dem Rechenmodell zur Verarbeitung direkt gegeben werden.

12. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei welchem eine Adaption des oder der verwendeten Modelle anhand der aus einer automatischen Oberflächenabtastung des gebeizten Metallbands resultierenden Information erfolgt.

13. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei welchem als Modelle neuronale Netze verwendet werden.

14. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 12, bei welchem als Modelle Fuzzy Regler verwendet werden.

Zeichnung