轧钢生产线工艺参数优化与产品质量提升研究

前言

轧钢生产线是钢铁制造的核心环节，其工艺参数（如温度、压力、速度、张力等）直接影响钢材的力学性能、尺寸精度及表面质量。通过优化工艺参数，可实现产品质量的稳定提升、能耗降低与生产效率提高，推动钢铁企业向高端化、智能化、绿色化转型。以下从工艺参数优化方法、质量提升路径、技术挑战及发展趋势等角度展开分析。

1 轧钢工艺参数对产品质量的影响

1.1 关键工艺参数

加热温度：影响钢材的奥氏体化程度、组织均匀性及轧制变形抗力轧制速度与张力：决定钢材的变形速率、尺寸精度及表面质量。

冷却速率：控制钢材的相变过程，影响显微组织（如铁素体、珠光体、贝氏体）及力学性能（如强度、韧性）。

压下量与道次分配：影响钢材的变形均匀性、残余应力及内部缺陷（如裂纹、分层）。

1.2 参数与质量的关联性

尺寸精度：轧制速度、张力波动会导致厚度/宽度偏差，需通过AGC（自动厚度控制）与AWC（自动宽度控制）系统实时调整。

表面质量：轧辊磨损、冷却不均会导致表面划痕、氧化皮压入，需优化轧辊材质与冷却工艺。

力学性能：加热温度、冷却速率控制不当会导致强度不足或韧性过低，需通过CCT（连续冷却转变）曲线优化工艺。

2 工艺参数优化方法

2.1 基于模型的优化

有限元仿真（FEA）：通过 ANSYS、DEFORM 等软件模拟轧制过程，分析应力、应变分布，优化道次压下量与温度场。

工艺数学模型：建立轧制力、轧制力矩、前滑等参数的预测模型，结合遗传算法、粒子群算法优化参数组合。

CCT 曲线优化：通过热模拟实验（如Gleeble 热力模拟机）测定钢材相变点，制定冷却工艺窗口，提升力学性能一致性。

2.2 数据驱动的优化

机器学习预测：基于历史生产数据（如温度、速度、成分、质量指标），训练回归模型（如XGBoost、随机森林），预测最优工艺参数。

实时监控与闭环控制：部署传感器网络（如红外测温仪、激光测厚仪），实时采集工艺参数与质量数据，通过 PID 控制或 MPC（模型预测控制）动态调整参数。

大数据分析：挖掘工艺参数与质量缺陷的关联性，定位关键影响因素（如某道次温度波动导致带钢表面裂纹）。

2.3 实验设计与验证

正交实验：设计多因素多水平实验，分析参数交互作用，快速定位最优参数组合。

田口方法（Taguchi）：通过信噪比（SNR）分析，优化参数稳健性，降低质量波动。

现场中试：在生产线小范围验证优化参数，评估对质量、能耗、效率的综合影响。

3 产品质量提升路径

3.1 尺寸精度控制

高精度轧机与AGC 系统：采用液压轧辊间隙控制（HGC）、秒流量控制（MFC）技术，将厚度偏差控制在 _±5μm 以内。

在线测厚与反馈：部署X 射线或激光测厚仪，实时监测厚度并调整轧制力，减少头尾厚度超差。

3.2 表面质量改善

轧辊材质与表面处理：采用高速钢（HSS）、碳化钨（WC）轧辊，结合激光毛化、电火花毛化技术，提升轧辊耐磨性与表面粗糙度稳定性。

冷却系统优化：设计层流冷却、超快冷（UFC）系统，控制冷却均匀性，减少氧化皮与表面缺陷。

在线表面检测：采用机器视觉、涡流探伤技术，实时检测划痕、压入、裂纹等缺陷，自动标记与分拣。

3.3 力学性能一致性提升

控轧控冷（TMCP）工艺：通过精确控制轧制温度、终轧温度与冷却速率，细化晶粒、提升强度与韧性。

成分-工艺协同设计：结合钢材化学成分（如 C、Mn、Nb 含量）与轧制工艺，定制显微组织与性能（如双相钢、TRIP 钢）。

热处理工艺优化：对高强钢采用离线淬火+回火（Q&T）或在线直接淬火（D

Q）工艺，提升力学性能稳定性。

4 技术挑战与解决方案

4.1 多参数耦合与非线性

挑战：轧制过程涉及温度、速度、张力、压下量等多参数耦合，优化难度大。解决方案：采用多目标优化算法（如 NSGA-II）、深度强化学习（DRL）技术，处理参数间的非线性关系。

4.2 实时性与动态调整

挑战：生产线工况波动（如来料厚度变化、轧辊磨损）需实时调整参数，传统模型响应慢。

解决方案：部署边缘计算节点，结合数字孪生技术，实现参数的毫秒级动态优化。

4.3 数据质量与融合

挑战：传感器数据噪声大、多源数据（如工艺参数、质量指标、设备状态）融合困难。

解决方案：采用数据清洗、特征工程、多模态融合技术，提升数据可用性与分析精度。

5 发展趋势

5.1 智能化与自主优化

基于AI 的工艺参数优化系统可实现自学习、自决策、自调整，减少人工干预。例如，通过强化学习（RL）动态优化轧制力与冷却速率。

5.2 数字孪生与虚拟制造

构建轧钢生产线的数字孪生体，模拟工艺参数调整对质量的影响，实现虚拟调试与工艺优化。例如，通过数字孪生预测新钢种的轧制工艺窗口。

5.3 绿色化与低碳轧制

优化加热温度与冷却工艺，降低能耗与碳排放。例如，采用余热回收技术、直接淬火工艺（DQ）减少热处理能耗。

5.4 全流程质量追溯与闭环控制

融合炼钢、连铸、轧制、热处理全流程数据，构建质量追溯系统，实现从原料到成品的闭环控制。例如，通过区块链技术记录工艺参数与质量数据，确保可追溯性。

6 实践案例

案例1：热轧带钢厚度精度提升问题：带钢头尾厚度超差，导致客户投诉。

优化措施：

部署激光测厚仪与AGC 系统，实时调整轧制力；

通过机器学习预测头尾厚度波动，优化道次压下量分配效果：厚度精度提升至 ^±3μm ，头尾超差率降低 80% 。

案例2：冷轧高强钢表面质量改善问题：表面划痕与氧化皮压入导致废品率升高。

优化措施：

采用碳化钨轧辊与激光毛化技术，提升轧辊表面粗糙度稳定性；

优化层流冷却系统，减少冷却不均导致的氧化皮。

效果：表面缺陷率降低 60% ，废品率从 5% 降至 1.5% 案例3：控轧控冷（TMCP）工艺优化问题：高强钢力学性能波动大，无法满足汽车用钢标准。

优化措施：

通过热模拟实验测定CCT 曲线，优化终轧温度与冷却速率；

部署在线力学性能检测仪，实时反馈并调整工艺参数。

效果：抗拉强度波动范围从 ±100MPa 缩小至 _±30MPa ，合格率提升至 98% 。结束语

轧钢生产线工艺参数优化与产品质量提升是钢铁企业实现高端化、智能化、绿色化的核心路径。通过基于模型的仿真优化、数据驱动的智能控制、全流程质量追溯等技术手段，可显著提升钢材的尺寸精度、表面质量与力学性能一致性。未来，随着 AI、数字孪生、物联网技术的深度应用，轧钢工艺将向自主优化、全生命周期管理、低碳制造方向升级，推动钢铁行业高质量发展。企业需以工艺参数优化为切入点，构建“数据-模型-决策-执行”的闭环体系，提升核心竞争力。

参考文献：

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