Современные методы повышения эффективности листопрокатного производства

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ 
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ  
ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ  
«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ «МИСиС» 
 
 
 
 
 
 
 
  
 
В.А. Иводитов 
А.И. Трайно 
И.З. Вольшонок 
А.Д. Русаков 
Современные методы
повышения эффективности 
листопрокатного производства 
Монография 
Москва  2013 

УДК 621.77 
 
С56 
Р е ц е н з е н т ы :  
д-р техн. наук, проф. Б.Н. Окороков 
д-р техн. наук, проф.  Б.А. Романцев 
Современные  методы  повышения  эффективности  листо- 
C56 прокатного производства : моногр. / В.А. Иводитов, А.И. Трай-
но, И.З. Вольшонок, А.Д. Русаков ; под общ. ред. А.И. Трайно, 
А.Д. Русакова. – М. : Изд. Дом МИСиС, 2013. – 288 с. 
ISBN 978-5-87623-621-0 
Рассмотрены основные пути ресурсосбережения и экологической безопасности 
прокатного производства стальной продукции, разработанные в условиях 
ведущих металлургических предприятий металлургической отрасли 
Российской Федерации. В основу монографии положены материалы по анализу 
технологических процессов (горячая и холодная прокатка, очистка смазывающих 
охлаждающих жидкостей), их математическому модлированию. 
Представлены практические мероприятия, решающие вопросы ресурсосбережения 
производства стального листа. 
Для специалистов в области прокатного производства. 
УДК 621.77 
ISBN 978-5-87623-621-0 
© Иводитов В.А., 
Трайно А.И., 
Вольшонок И.З., 
Русаков А.Д., 2013 

ОГЛАВЛЕНИЕ 
Введение...................................................................................................5 
Глава 1. Применение математического моделирования  
для формирования свойств и структурообразования стального  
проката в целях снижения производственных расходов ....................6 
 
1.1. Модели, основанные на линейной регрессии...........................6 
 
1.2. Искусственные нейронные сети  .............................................27 
 
1.3. Металлофизическое математическое моделирование  
 
структурообразования полос при горячей прокатке  
 
на НШС ГП ......................................................................................44 
 
1.4. Моделирование аустенитизации стали при нагреве  
 
слябов ................................................................................................47 
 
1.5. Моделирование формирования микроструктуры стали  
 
при прокатке в черновой группе клетей ........................................48 
 
1.6. Моделирование формирования микроструктуры  
 
при прокатке в чистовых проходах НШС .....................................50 
 
1.7. Моделирование превращений в процессе ускоренного  
 
охлаждения проката ........................................................................51 
 
1.8. Математическое описание взаимосвязей структурно- 
 
фазового состава стали с основными механическими 
 
свойствами 
 
горячекатаных полос  ......................................................................56 
 
1.9. Расчет прочностных свойств горячекатаных полос ..............56 
 
1.10. Расчет пластических и вязкостных свойств  
 
горячекатаных полос .......................................................................59 
 
1.11. Применение математического моделирования  
 
для разработки ресурсосберегающих режимов производства  
 
холоднокатаной листовой стали ....................................................63 
Глава 2. Использование технологических приемов для снижения  
расходов при производстве проката ...................................................87 
 
2.1. Исследование и разработка режимов асимметричной 
 
прокатки ...........................................................................................87 
 
2.2. Снижение количества обрези при толстолистовой  
 
реверсивной прокатке профилированием раскатов  
 
в горизонтальной клети  ................................................................125 
 
2.3. Повышение точности установки межвалкового 
 
зазора ТЛС ......................................................................................160 

2.4. Исключение необходимости термической обработки  
 
и улучшение плоскостности толстолистовой стали ................... 163 
 
2.5. Интегрированное деформационно-термическое  
 
производство высокоупрочняемой листовой стали  .................. 165 
 
2.6. Варианты реализации ИДТ-производства  
 
листовой стали................................................................................ 166 
Глава 3. Ресурсосберегающие режимы эксплуатации  
и восстановления прокатных валков ................................................ 175 
 
3.1. Исследование и оптимизация станочных профилировок 
 
валкового узла клети кварто ТЛС 5000 ....................................... 175 
 
3.2. Применение валков увеличенного диаметра  
 
на непрерывных широкополосных станах .................................. 187 
 
3.3. Разработка алгоритма расчета оборотного парка  
 
рабочих валков листопрокатных станов кварто ......................... 206 
 
3.4. Маршрут перестановки рабочих валков по клетям  
 
непрерывного стана кварто холодной прокатки  ....................... 210 
 
3.5. Упрочнение опорных валков в клети кварто  
 
поверхностным пластическим деформированием ..................... 211 
 
3.6. Магнитный мониторинг состояния валов ............................ 217 
 
3.7. Восстановление прокатных валков наплавкой .................... 220 
 
3.8. Обеспечение параллельности осей рабочих и опорных  
 
валков листопрокатных клетей кварто ........................................ 222 
 
3.9. Определение рационального соотношения твердостей 
 
опорных и рабочих валков листовых прокатных станов  .......... 224 
4. Исследование и разработка физико-химических методов  
разложения маслосодержащих отходов прокатного  
производства  ...................................................................................... 230 
 
4.1. Анализ систем очистки сточных вод прокатного 
 
производства   ................................................................................ 230 
 
4.2. Изучение механизма устойчивости эмульсий СОЖ  .......... 234 
 
4.3. Экспериментальное исследование кинетики коагуляции  .......238 
 
4.4. Прогнозирование устойчивости и коагуляции эмульсий  .......245 
 
4.5. Изучение процесса электрофлотокоагуляционной очистки  
 
отработанной СОЖ в колонных электрокоагуляторах 
 
непрерывного действия ................................................................ 255 
 
4.6. Технология очистки эмульсий с использованием  
 
колонных электрокоагуляторов ................................................... 262 
Заключение........................................................................................... 269 
Библиографический список................................................................ 273 

ВВЕДЕНИЕ 
Одним из условий успешной хозяйственной деятельности и раз-
вития металлургической отрасли в России является производство 
конкурентоспособных высокорентабельных видов металлопродук-
ции. К таким видам металлопродукции в полной мере относится 
стальной листовой прокат. Специалисты металлургических предпри-
ятий и профильных институтов и лабораторий постоянно работают 
над совершенствованием техники и технологии, стремясь макси-
мально снизить за счет ресурсосбережения затраты на производство 
как традиционно производимых, так и осваиваемых вновь видов ме-
таллопродукции. Проблема ресурсосбережения приобретает особую 
актуальность в условиях кризиса металлургической отрасли. Таким 
образом, ресурсосбережение в широком понимании этого слова яв-
ляется важнейшим условием обеспечения конкурентоспособности 
металлургического предприятия в условиях рыночной экономики. В 
настоящее время энергозатраты и затраты материальных ресурсов на 
российских металлургических предприятиях существенно превыша-
ют аналогичные показатели ведущих зарубежных фирм.  
Увеличение выхода годной металлопродукции благодаря улучше-
нию качества листового проката, снижению расходного коэффици-
ента металла и прокатных валков, экономии энергозатрат, помимо 
повышения рентабельности металлургического предприятия, поло-
жительно сказывается на его экологической безопасности. Это вы-
двигает в ряд наиболее актуальных проблему обоснования и реали-
зации эффективных ресурсосберегающих технологий производства 
горячекатаной и холоднокатаной стали на крупных листопрокатных 
комплексах. 
Неотъемлемой частью решения проблемы ресурсосбережения яв-
ляется повышение качества листовой стали, так как невыполнение 
требований стандартов увеличивает количество некондиционной 
продукции и, как следствие, ресурсозатраты предприятия в целом. 
 
 
 

Глава 1. ПРИМЕНЕНИЕ 
МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 
ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ СВОЙСТВ 
И СТРУКТУРООБРАЗОВАНИЯ СТАЛЬНОГО 
ПРОКАТА В ЦЕЛЯХ СНИЖЕНИЯ 
ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ РАСХОДОВ 
Процессы производства листовой стали являются сложными и 
многофакторными. Формирование качества листовой стали начина-
ется на стадии выплавки. В прокатных переделах завершается фор-
мирование свойств. Процессы производства листового проката ха-
рактеризуются значительной материало- и энергоемкостью, требуют 
больших трудозатрат. Проведение экспериментов на технологиче-
ском оборудовании не всегда оправданно, так как может привести к 
серьезным сбоям в работе оборудования, потере производительности 
и неисправимому браку продукции. Поэтому математическое моде-
лирование процессов производства проката является предпочтитель-
ным методом их исследования и оптимизации [1]. 
1.1. Модели, основанные на линейной регрессии 
Анализ литературных источников и особенностей прокатного произ-
водства показал, что нахождение математических зависимостей, связы-
вающих множество аргументов, влияющих на формирование микро-
структуры и свойств, с показателями качества листовой стали, может 
быть достигнуто с использованием различных подходов. 
Наибольшее практическое применение нашли статистические мо-
дели, основанные на использовании линейных регрессионных урав-
нений. Линейные регрессионные модели связывают конкретную ме-
ханическую характеристику прокатанной стали с ее химическим со-
ставом и технологическими параметрами деформационно-термичес-
кого производства [2, 3]. Расчет коэффициентов регрессии произво-
дят пошаговым регрессионным анализом с использованием стан-
дартных статистических программ. 
Несомненным достоинством данного подхода является его про-
стота и методическая завершенность, а также возможность прямого 
использования результатов расчетов на практике. Так, в работе [4] 
рассмотрен алгоритм построения статистических моделей формиро-

вания механических свойств листового проката на непрерывном ши-
рокополосном стане горячей прокатки (НШС ГП). На первом этапе 
моделирования были использованы результаты пассивного экспери-
мента. Исходные данные по 700 плавкам низкоуглеродистой и низ-
колегированной стали в виде таблиц состояний вводили в компьютер 
и осуществляли пошаговый регрессионный анализ. Результаты рас-
четов позволили определить значение углеродных коэффициентов, а 
также зависимости, связывающие механические характеристики лис-
товой стали с параметрами технологического процесса. 
На втором этапе проводили активный эксперимент, целенаправленно 
изменяя управляемые параметры. Дополнение данных результатами активных 
экспериментов расширили возможности регрессионной модели. 
Помимо этого, статистическая регрессионная модель может быть 
использована для расчета механических свойств готового листового 
проката, что позволит исключить необходимость механических испытаний 
образцов и аттестовать металл в результате расчета, задавая 
фактический химический состав стали и фактические режимы производства 
данной полосы. 
В рассмотренных выше работах из последовательности химический 
состав → режимы деформационно-термической обработки → микроструктура → 
механические свойства исключается промежуточное звено – 
микроструктура. Тем не менее часть исследований посвящена получению 
статистических моделей формирования микроструктуры и свойств [5, 6].  
Однако такой подход не раскрывает физической сущности трансформации 
микроструктуры в процессах деформационно-термической 
обработки металла и требует создания дополнительных моделей, связы-
вающих структурное состояние сталей с их механическими свойствами. 
Анализ показывает, что статистическим моделям формирования 
механических свойств, основанных на использовании линейных 
уравнений регрессии, присущи следующие недостатки: 
– модели не универсальны; 
– модели могут быть созданы только для уже освоенного сортамента; 
– 
модели не раскрывают механизмов формирования микроструктуры 
и свойств, что снижает их ценность и информативность; 
– в ряде случаев точность моделей недостаточна.  
Поясним последнее обстоятельство. При использовании линейной 
аппроксимации входных и выходных параметров, коэффициенты регрессии 
определяют по условию минимизации квадрата ошибки. Какое 

бы количество примеров не содержалось в базе данных, ошибка последующих 
расчетов механических свойств всегда будет превосходить некоторое 
число, так как при этом происходит замена в общем случае нелинейной 
зависимости линейной. Так, если в качестве определяемой 
использовать нелинейную функцию вида y = ex (рис. 1.1), то на отрезке 
|a, b| она может быть аппроксимирована линейными функциями 1 и 2 
только с некоторым приближением. При этом, сколько бы точек на кривой 
y = ex не было задано, невозможно провести аппроксимирующую 
прямую так, чтобы для каждой из абсцисс разность ординат была не 
больше заданного значения. 
 
Рис. 1.1. Аппроксимация функции y = ex на отрезке |a, b| линейными 
функциями 1 и 2 вида y = Kx+B 
Кроме того, проводить линейную аппроксимацию нелинейной зависимости 
можно только на некотором ее коротком отрезке |a, b|, на котором 
ошибка линейного приближения достаточно мала, т.е. когда переменные 
технологические параметры X1 … XJ изменяются в узком диапазоне. 
Поскольку реальные зависимости между параметрами достаточно 
сложны, их спрямление не обеспечивает требуемой точности. В этом 
случае целесообразно применить нелинейную регрессию, представляющую 
собой приближения искомой функции в линейном пространстве, 
базис в котором состоит из нескольких нелинейных функций. 
Указанные недостатки обусловливают необходимость развития других 
подходов к созданию моделей формирования микроструктуры и 
свойств листовых сталей. К таковым относятся статистические модели 
y = ex 
1 
2 
у 
а 
в 
х 

типа искусственных нейронных сетей, использующие для аппроксимации 
нелинейные функции, а также металлофизические модели. 
Моделирование формирования 
механических свойств горячекатаного проката 
с помощью линейных регрессионных зависимостей 
Наибольшее распространение для расчета механических свойств 
горячекатаного проката листовой стали, корректировки химического 
состава и режимов ее производства получили статистические регрессионные 
модели. Задача регрессионного математического моделирования 
формирования механических свойств листовой стали сводится 
к определению коэффициентов линейных функциональных зависимостей, 
связывающих множество технологических аргументов с показателями 
качества листового проката [7, 8]. 
Расчет коэффициентов регрессии производится с использованием 
стандартного пакета программ «Статистика». Несомненным достоинством 
данного подхода является его простота и методическая завершенность, 
а также возможность непосредственного использования 
результатов расчетов в промышленности. 
При создании статистических регрессионных моделей для условий 
НШС ГП 2000 и 1700 на первом этапе использовали результаты 
пассивного эксперимента. При этом, исходя из массива накопленных 
данных (500–700 плавок различных марок сталей) осуществляли пошаговый 
регрессионный анализ. Результаты этого анализа позволили 
определить влияние химического состава сталей на механические 
свойства горячекатаного листового проката (если нет необходимости 
в оптимизации химического состава, то в регрессионном уравнении в 
качестве аргумента используют его интегральное значение, выражаемое 
углеродным эквивалентом Сэ), а также зависимости, связывающие 
основные механические характеристики горячекатаной листовой 
стали с параметрами технологического процесса [9]: 
 
Yi = Ai + BiX1 + CiX2 + DiX3 + EiX4 + FiX5, 
(1.1) 
где Yi – одна из характеристик механических и функциональных 
свойств (σв, σт, δ и др.); Ai – свободный член уравнения; Bi …Fi – 
коэффициенты регрессионной модели; X1 … X5 – учитываемые 
параметры технологического процесса. 
В качестве параметров X1 … X5 при моделировании процесса горячей 
листовой прокатки обычно служат: Сэ – углеродный эквивалент 
стали или конкретный ее химический состав; Ткп – температура 

конца прокатки; Тсм – температура смотки (температура окончания 
ускоренного охлаждения); Н – толщина полосы. Кроме того, для уче-
та скорости охлаждения использовали показатель Q – удельный рас-
ход охлаждающей воды, что оказалось продуктивным [10]. 
На втором этапе проводили активные эксперименты, при которых 
целенаправленно изменяли управляемые параметры X1 … X5. Дополне-
ние исходного массива данных результатами активного эксперимента 
позволило уточнить значения коэффициентов регрессионной модели 
(1.1) и сделать эту модель пригодной для практического использования. 
В качестве примера в табл. 1.1 представлены результаты расчетов 
коэффициентов регрессии статистических моделей формирования 
механических свойств горячекатаных листовых сталей марок ЧС-44 
и 09Г2С при их производстве на НШС ГП 2000. Уравнение (1.1) с 
коэффициентами регрессии из табл. 1.1 используется для увеличения 
выхода кондиционной металлопродукции.  
Таблица 1.1 
Коэффициенты регрессионных моделей формирования 
механических свойств горячекатаной листовой стали [8] 
Значения коэффициентов при технологических параметрах 
H(X1) 
Ткп(Х2) 
Тсм(Х3) 
Сэ(Х4) 
Q(X3) 
Марка 
стали 
Yi 
Ai 
Bi 
Ci 
Di 
Ei 
Fi 
ЧС-44 
σт, Н/мм2 
σв, Н/мм2 
δ5, % 
77,1 
51,8 
44,5 
–1,33 
–0,71 
0,022 
–0,45 
–0,26 
–0,20 
–0,38 
–0,22 
0,11 
230,3 
190,2 
–149,1 
– 
0,09 
0,113 
09Г2С 
σт, Н/мм2 
σв, Н/мм2 
δ5, % 
449,02 
603,36 
606,59 
–7,59 
–10,567 
– 
– 
–0,26 
–0,187 
–0,264 
–0,280 
–0,179 
1372,57 
980,83 
–918,88 
0,425 
0,493 
0,991 
Оптимизация режимов производства горячекатаной 
листовой стали по критериям минимума ресурсозатрат 
Регрессионные модели (1.1) позволяют как осуществлять прогно-
зирование механических свойств горячекатаной листовой стали 
(прямая задача), так и оптимизировать технологические режимы 
производства и химический состав стали (обратная задача), что по 
существу способствует решению проблем ресурсосбережения [11]. 
На основе регрессионных зависимостей была решена задача опреде-
ления параметров технологического процесса, обеспечивающих полу-
чение механических свойств горячекатаных полос из низколегирован-
ной стали массового назначения 09Г2С требуемых потребительских 
уровней. Исходя из условий получения заданных значений σвз, σтз, δ5, 

толщины полосы H и ограничений по химическому составу, регламен-
тируемому в ГОСТ 19282–73, технологические параметры прокатки 
находили как решение систем из трех соответствующих линейных 
уравнений типа (1.1) с тремя неизвестными Q, Ткп и Тсм [12]. Поскольку 
значения механических свойств могут быть ограничены только с одной 
стороны (σв ≥ σвз, σт ≥ σтз, δз ≥ δ5з), то система уравнений может иметь 
большое количество решений, удовлетворяющих этим неравенствам. 
Кроме того, при расчетах во внимание принимали следующие ог-
раничения. 
1. При наличии ограничений по химическому составу сталей ру-
ководствовались соответствующими нормативными документами – 
стандартами и ТУ. 
2. Диапазон температур смотки был принят равным 690…470 °С. 
Верхняя граница этого интервала определяется сортаментом НШС 
ГП 2000, а нижняя – техническими характерисотиками существую-
щих моталок. 
3. Скорость транспортирования полосы определяется режимом про-
катки в чистовой группе клетей, а также технологическими возможно-
стями системы ускоренного охлаждения полос на отводящем рольганге. 
4. Удельный расход охлаждающей воды определяется порядком 
включения секций, поэтому данный параметр может принимать 
только дискретные значения. 
5. Параметр Ткп задавали с шагом в 10 °С. Это позволяло отсле-
дить остальные расчетные параметры в виде непрерывных функцио-
нальных зависимостей. 
Рассмотренная выше методика была использована для расчетов 
режимов прокатки полос на НШС ГП 2000. В табл. 1.2 приведены 
результаты расчета режимов прокатки полос различных толщин из 
стали марки 09Г2С со средним по содержанию химических элемен-
тов составом для трех заданных уровней механических свойств. 
Таблица 1.2 
Расчетные значения параметров прокатки полос из стали марки 09Г2С 
Толщина 
полосы, мм 
Ткп, 
°С 
Тсм, 
°С 
Q, 
м3/(м2·ч) 
σв, 
МПа 
σт, 
МПа 
δ5, 
% 
Заданный уровень свойств: σв ≥ 500 МПа, σт ≥ 350 МПа, δ5 ≥ 21 % 
4 
 
6 
 
8 
800 
 
850 
 
900 
584 
 
536 
 
569 
34 
103 
71 
103 
61 
103 
500 
522 
500 
514 
500 
518 
382 
408 
388 
404 
384 
404 
34,0 
29,4 
32,5 
29,7 
33,2 
29,5 

Окончание табл. 1.2 
Толщина 
полосы, мм 
Ткп, 
°С 
Тсм, 
°С 
Q, 
м3/(м2·ч) 
σв, 
МПа 
σт, 
МПа 
δ5, 
% 
Заданный уровень свойств: σв ≥ 520 МПа, σт ≥ 370 МПа, δ5 ≥ 27 % 
4 
 
6 
 
8 
800 
 
850 
 
800 
499 
 
584 
 
561 
61 
103 
51 
103 
71 
103 
520 
538 
520 
542 
520 
534 
426 
446 
395 
420 
400 
416 
33,4 
29,7 
32,9 
28,4 
31,4 
28,6 
Заданный уровень свойств: σв ≥ 500 МПа, σт ≥ 400 МПа, δ5 ≥ 30 % 
4 
 
6 
 
8 
850 
 
800 
 
800 
487 
 
650 
 
525 
71 
103 
61 
71 
51 
71 
500 
514 
500 
534 
500 
525 
404 
419 
401 
416 
402 
411 
33,1 
30,3 
32,4 
31,5 
32,6 
30,8 
Из данных, приведенных в табл. 1.2, следует, что за счет варьиро-
вания температурного режима горячей прокатки и охлаждения дос-
тигается получение заданного комплекса механических свойств го-
рячекатаных полос различной толщины. 
Расширение технологических возможностей 
использования статистических моделей формирования 
механических свойств полос на НШС ГП 
Используемый класс регрессионных математических моделей на-
ходит применение в автоматизированных системах «Качество». База 
данных таких систем пополняется по мере увеличения количества 
выпущенной продукции. Одновременно с этим происходит коррек-
ция коэффициентов регрессии. 
Тем не менее химический состав слябов, даже в пределах одной мар-
ки стали, поступающих на прокатку, может существенно различаться. 
При неблагоприятном сочетании концентрации химических элементов 
в стали и деформационно-временных параметров прокатки не во всех 
случаях удается обеспечить рассчитанные по регрессионной модели 
оптимизированные режимы горячей прокатки. По этой причине имеет 
место ухудшение механических и функциональных свойств горячеката-
ных полос и выпуск некондиционной продукции. 
Расширить возможности управления механическими свойствами 
горячекатаной листовой углеродистой и низколегированной 
стали позволило использование в качестве аргумента уравнения 
(1.1) дополнительного параметра – продолжительности последе-