連続鋳造における組込みリアルタイム解析と機械支援による品質最適化

科学分野:

• 材料科学
• プロセス工学
• データサイエンス

背景:

• 連続鋳造（CC）の手動制御は、多くの要因により困難です。
• 手動による上面凍結制御は、鋳片の品質と故障リスクに影響を与えます。
• 未検出の上面凍結イベントは、重大なプラントの安全リスクをもたらします。

研究 の 目的:

• 連続鋳造機のデジタル化と最適化。
• 上面凍結イベントを予測するためのリアルタイム支援システムの開発。
• 連続鋳造中の制御の改善とプラントの安全性の向上。

主な方法:

• オフライン材料追跡、データストリーム同期、およびビッグデータ分析を利用しました。
• 熱伝達と凝固を考慮した、モールドのオフライン3Dデジタルツインを開発しました。
• 連続鋳造機の入力変数を統合し、CFDシミュレーションによって評価されたものをオンライン支援システムに組み込みました。

主要な成果:

• 統計結果と表面欠陥検出を相関させることにより、欠陥を促進するシナリオを特定しました。
• 上面凍結に影響を与える要因を研究するために3Dデジタルツインを作成しました。
• プラントのデータベースに接続されたオンライン支援システムを開発およびトレーニングしました。

結論:

• リアルタイム支援システムにより、鋳造全体を通じて上面凍結イベントを予測できます。
• プラントの安全性が大幅に向上し、ターゲットを絞った検査が可能になります。
• 信頼性と欠陥防止の改善により、最適化された鋼鉄生産に貢献します。