热轧带钢组织性能预报技术

党进华 张永刚

摘要：热轧带钢组织性能预报技术兴起于20世纪70年代，随着钢铁企业的发展，其应用前景非常广阔，受到了国内外众多钢铁企业的重视，然而，该技术的实际应用效果并非很理想。本文对热轧带钢组织性能预报模型建立过程中存在的问题进行了简单的分析，并提出了一些建议性的解决思路，希望能够提高热轧带钢组织性能预报的实际应用效果，为钢铁企业的生产发展做出贡献。

关键词：热轧带钢；性能预报；预报模型；措施建议

Organizational performance prediction technology of hot rolled strip

Dang Jinhua Zhang Fan (Tianjin Metallurgy Group Co., Ltd.)

Abstract: The rise of hot rolled strip organizational performance forecasting techniques in the 1970s, with the development of iron and steel enterprises, their prospects are very bright, subject to a number of domestic and foreign steel companies attention, however, the practical application of the technology is not very satisfactory. In this paper, the performance prediction model of hot rolled strip organizational problems in the process of establishing a simple analysis, and put forward some proposals of solution ideas, hoping to improve the practical application of hot rolled strip organizational performance forecasts for steel companies contribute to the development of production.

Keywords: hot rolled strip; performance prediction; forecasting model; measures recommended

1.預报模型的基本原理

热轧带钢组织性能预报技术以预报模型为核心支撑。热轧带钢的生产工艺、内部结构以及组织性能三者之间存在复杂的关系，预报模型的组要作用就是通过对这三者之间的关系进行揭示，并利用这种关系对工艺参数进行分析，从而实现对带钢组织性能的预报。目前，常用的热轧带钢组织性能预报模型包括冶金机理模型和统计模型两种。

1.1冶金机理模型

根据热轧带钢实际生产过程中所存在的规律能够建立冶金机理模型，冶金机理模型主要是用于反映出带钢内部组织结构的演变过程以及相关工艺参数的理论公式，其在热压带钢生产过程中具有非常广泛的应用。通常情况下，冶金机理模型会包含两个子模型，分别是组织模型及性能模型。其中，组织子模型主要用于对热轧带钢生产工艺与内部结构之间的关系进行描述；而性能子模型则主要是对带钢组织结构与性能之间的关系进行描述，具体的冶金机理模型结构如图1所示。

冶金机理模型主要是根据实际生产过程的内在规律为依据进行建模，模型组要涉及到带钢内部组织结构的演变与工艺参数的理论公式，该模型具有明确的物理意义及广泛的适用范围。冶金模型至少包含两个子模型，分别是组织模型和性能模型。前者主要用于描述热轧带钢生产工艺、带钢成分及带钢结构之间的关系；而后者则主要用于描述带钢组织与性能之间的关系，具体结构如图1 所示。

图1冶金机理模型结构

1.2统计模型

统计模型能够对带钢成分、生产工艺及组织性能之间的定量关系进行直接描述。统计模型在建立过程中要求符合客观规律，通过结合统计方法、工艺机理机客观规律三个方面的内容，统计模型可以实现多种表达形式，具体可以分为模型分类、中间变量的建立、数据处理方法等形式。

2.预报模型建立过程中存在的问题

目前，由于各方面因素的影响，在对热轧带钢进行组织性能预报建模时，常常会出现很多问题，这对预报模型的作用产生了较大的影响。其中，统计模型出现的精度问题较多，其建立过程中普遍存在检测误差、模型预报精度漂移等问题，下面对这些问题进行了具体的分析：

2.1模型预报精度的限制

建模的主要目的是为了应用到实际中，使各方面因素之间的关系能够更加清晰的展示出来，从而实现对热轧带钢组织性能进行预报的目的。但是目前多数预报模型的实际应用效果不理想，研究人员普遍认为这主要是由于模型的精度缺失所导致的。

目前实际工作中所应用的大多数热轧带钢组织性能预报模型的理论精度误差度较低，能够满足实际需求，比如部分模型所标注的抗拉强度预报误差小于10Mpa，单从数据上看，已经较为理想了。但是虽然模型的误差只有10Mpa，但是带钢本身的性能波动较小，且遇到性能不和的情况，模型往往会出现遗漏或较大的误差。因此，如果用户对模型很难认同，就难以有效推动模型的设计和使用，这才是模型难以得到广泛用的根本原因。

下面以某种低C钢为例进行分析，首先建立其统计预报模型，模型的抗拉强度预报误差标准差为10Mpa，延伸率的预报误差标准差为2.5%。下面对检测过程中可能出现的误差对模型精度的影响进行了分析：

（1）在同一炉钢水中取两份质量相同的样品，比较两份样品中的C含量，可以将两份样品中所含C质量的差异看作检测误差。经过对两份样品中的C含量进行计算，可以得到C含量检测差的标准差为（60～80）×10-6，然后将这一数据带入到预报模型中，可以计算出预报误差的标准差在4.5MPa～6.5MPa左右，C含量的检测误差已经非常接近模型预报的总误差。

（2）在带钢同一区域内取两份样品，分别进行理学性能测试，测试结果的差值即为带钢延伸率的检测误差。经过计算，检测误差的标准差为1.5%，为预报误差标准差的60%左右。

通过上面的两项分析结果可以看出，对热轧带钢性能预报模型产生影响的主要因素是检测环节出现的误差，而模型本身精度对预报结果精度的影响较小。

2.2应用过程的关键约束

很多新技术由于难以对本身的稳定型进行保证，很难在企业的实际生产过程中广泛应用。然而，技术应用过程中的稳定性机可靠性不仅仅受到技术本身科学性的影响，同时还会受到很多外在因素的影响。比如热轧带钢组织性能预报模型的精度，就主要受到检测数据的影响，如果检测数据出现较大误差，不论模型精度多高，其最终的预报结果都会产生极大误差。

由于热轧带钢组织性能预报模型的误差主要来自于检测误差，因此，提高检测误差才是提高热轧带钢组织性能预报模型精度的关键。但是要想全面系统的提高检测精度，需要花费非常高的代价，这超过了预报模型所带来的收益，得不偿失。因此，需要寻找一些其它方法进行解决，这其中的关键是保证模型的稳定性和可靠性。

热轧带钢组织性能预报模型的稳定性是指模型能够在不同的条件下保持精度。虽然模型本身的可靠性不会发生问题，当模型运行到实际生产过程中时，就会产生可靠性问题，导致预报出现误差，最终导致生产质量产生问题。因此，要解决模型难以应用到实际中的问题，就必须保证模型的稳定性及可靠性。

2.3精度的漂移

这里所指的精度并非具体样本的误差不同，而是不同条件下的误差变化。精度漂移主要可以分为误差方差机误差平均值两个方面的漂移。

误差方差的漂移主要是由于不可测因素在不同条件下对带钢性能的影响程度不同而产生的。比如，在检测卷取温度对带钢性能的影响时，带钢的C含量越高，往往会产生更大的预报误差。

误差平均值的漂移受到多种因素的影响，主要包括自变量非线性的影响、变量之间相互作用的影响、数据确实的影响等。

3.预报模型实用化建议

为了避免热轧带钢组织性能预报模型建模过程中遇到问题，需要对这些问题进行解决，保证模型预报结果的精度。针对生产过程中的数据检测误差，需要采取针对性的措施，降低对模型预报结果的影响。比如连续采集的过程中，可以依靠平局值来降低检测误差，二对只检测一次的变量，则可以通过对比的方式来降低检测误差，并对其具体值进行补偿，从而提高模型的可靠性。

另外，由于数据本身的限制，热轧带钢组织性能预报模型的精度难以从本质上提高。同时，模型的误差还会受到多种因素的变化而发生漂移。如果要将热轧带钢预报模型应用到实际生产中，这些问题还急需解决。通常可以系统的找出导致热轧带钢组织性能预报模型精度产生漂移的原因，在此基础上，将不同条件下所得到的模型进行对比、分析和组合。就能够使模型的适用范围更广。通过多模型的结合，能够使用户根据预测结果，判断出模型预报的结果是否可靠。为了使模型的预报更加可靠，预报分布特征不仅要对性能的平均值进行预报，通常还需要对模型本身的误差分布进行预报。从而提高最后预报结果的准确性。

4.结束语

从当前的情况来看，热轧带钢组织性能预报技术在发展上遇到了较大的限制，但是实际上，该技术在化工领域的应用已经相当成熟。其本身的误差问题主要是受到检测误差的影响所导致的，因此通过多种方法对检测误差进行控制能够有效提高模型预报的可靠性，从而推动热轧带钢组织性能预报技术在化工领域的应用范围。而且，随着现代信息技术的发展，为热轧带钢组织性能预报技术提供了良好的运行平台，相信在各方面条件的支持下，该技术能够更快跟好的发展，从而促进化工行业的高速發展。

5.参考文献

[1]干勇.薄板坯连铸连轧（TSCR）热轧过程组织性能预报技术的开发[J].钢铁，2003（8）：10-15.

[2]郭朝晖.关于热轧带钢力学性能预报技术的思考[J].冶金自动化，2001（2）：1-6.

[3]王济川.多层统计分析模型力法与应用[M].北京：北京高等教育出版利，2008.