Регион:

Информационные технологии в обеспечении качества металлопродукции

Информационные технологии в обеспечении качества металлопродукции

Создание критических перспективных материалов, определяющих эффективность техники нового поколения, основывается на единстве создаваемых средств проектирования материала и информационной технологии контроля и управления его качеством в производстве. Системы CALS (Coпtinuous acquisitioп and life cycle support) - интегрированные информационные системы сопровождения жизненного цикла изделия, объединяющие проектирование объектов и процессов их производства (системы САD/САМ/САЕ) с системами управления производством, ресурсами, маркетингом, сбытом, обслуживанием и ремонтом продукта. В производстве широкого спектра марок стали, сплавов, композиционных материалов и изделий из них CALS не сможет функционировать без подсистемы управления качеством продукта. В промышленности существуют разрозненные локальные системы управления одним технологическим агрегатом. Однако для производства материалов обычно характерна сильная технологическая наследственность: отклонения в пределах нормы на разных переделах и операциях взаимосвязаны сложным образом. Пока нет не только действующей метасистемы «верхнего уровня» (для сквозного управления по всей технологической цепочке), но и алгоритмов управления, адаптированных к конкретным классам технологий, отсутствуют приемлемые средства и методы контроля качества материалов, в частности по структуре. Нет, в частности, должного понимания механизмов разрушения разнообразных структур, что необходимо для выбора их оптимальных конфигураций (с учетом технологически неизбежной неоднородности), обеспечивающих требуемый уровень свойств.

Разработки средств измерений и контроля, рост доступных вычислительных мощностей, алгоритмы CALS для сквозного управления в рамках директивной технологии, современные программные продукты - все то, что вместе взятое именуется информационными технологиями, обеспечивают возможность более глубокого понимания природы прочности, пластичности и вязкости разнообразных материалов как основы для получения эффективных рычагов управления качеством металлопродукции. Если проблема качества разрешима средствами информационной технологии, это на порядки дешевле и быстрее традиционного подхода, связанного с заменой оборудования и процессов.

Исходная информация о технологическом процессе.

Особенность современной металлургии - длинная технологическая цепочка, число операций которой определяется назначением продукта. Их обычно характеризуют компоненты состава, показатели плавки, раскисления и разливки, переплава, температуры и величины обжатий в клетях или температурно-временные параметры ковки, термической обработки (когда она завершает технологический цикл). Значения параметров, измеряемые в рамках каждой технологической операции, в основе своей управляемы и вместе составляют К ≈ 100 параметров процесса ɛk (в совокупности - К-мерный вектор параметров ɛ). Как правило, все они регистрируются в реальном времени, фиксируются в паспортах технологических процессов или архивируются в едином электронном информационном хранилище предприятия.

Качество продукта характеризуют 10 и более выходных параметров yi, для которых задан допустимый уровень di (yi > di или yi < di). Это фиксируемые в протоколах испытаний механические свойства, нормируемые структура и излом. Современные инструментальные возможности, внедряемые системы автоматического мониторинга процессов (в рамках корпоративных информационных систем управления предприятием) позволяют реализовать еще более полное метрологическое обеспечение технологических процессов в черной металлургии.

Обычно в достаточно отлаженной технологии для каждой из N партий продукта (для плавки, садки, рулона, поковки) измеряют значения отдельных параметров процесса ɛkn и уin (n = 1, 2, ... N) в рамках нормативных пределов ɛkmin; ɛkmax}представляющих собой поле допуска производственного процесса. Для отдельной партии совокупность К фактических значений параметров {ɛkn} есть n траекторий процесса (в пространстве параметров {ɛk}), каждая из которых обеспечивает свой набор показателей качества {уin}.

В действующей технологии, как правило, все n траекторий для N партий в некотором интервале времени по всем параметрам укладываются в разрешенную полосу {ɛkmin; ɛkmax}. Однако нередки случаи, когда часть партий выходит за допустимый уровень di какого-либо из параметров качества, что приводит к отсортировке продукции (снижение категории качества, отбраковка), дополнительным затратам на обработку.

Такие издержки не всегда удается исключить внесением изменений в технологию. Металлургия - производство с высокой стоимостью основных фондов, поэтому кардинальной перестройке технологии неизбежно сопутствует значительный временной лаг. Локальные воздействия на технологию (даже кажущиеся очевидными) не всегда могут привести к ожидаемому результату.

Именно поэтому одно только простое уменьшение концентрации серы в стали 16Г2АФ не способствовало повышению уровня ударной вязкости. При этом всегда есть риск получить непрогнозируемые последствия от коррекции производственного процесса.

Так, например, включение в состав технологической цепочки производства крупных поковок из высоколегированной конструкционной стали электрошлакового переплава - для повышения плотности и однородности слитка, сопротивляемости металла разрушению при перегрузках (из-за снижения концентрации серы) - привело к появлению в пробах на излом при сдаточных испытаниях такой аномалии вязкого разрушения, как камневидный излом.

Выявление критических факторов металлургического качества и создание необходимых средств управления невозможно без понимания эволюции дефектов и путей их влияния на конечные свойства металла. Подобная задача вряд ли разрешима простым варьированием составом или технологией без анализа структурных причин «Провалов» пластичности и вязкости.

Идентификация структур и изломов.

Как правило, сдаточные характеристики структур (размер зерна, загрязненность неметаллическими включениями, тип структуры и т. п.) в ряде стандартов оценивают баллом (номером) - визуальным сравнением изображения с некоторой шкалой. Объективность оценки достигается заменой существующей процедуры прямыми измерениями структуры. Это стало доступным при цифровой фотосъемке и наличии разнообразных пакетов быстродействующих программ, например, таких как Image Expert Pro для обработки результатов измерений геометрии элементов структур. Многочисленные попытки подтверждают интерес к данной проблеме.

Наличие широкого спектра средств наблюдений и измерений, соответствующих программных продуктов для обработки изображений делает актуальной проблему воспроизводимости и сопоставимости получаемых результатов. Например, при измерении многих структур получаемый результат будет сопоставим лишь при едином алгоритме и параметрах настройки для опознавания границы «частица-металл». Отсюда вытекает необходимость обоснования корректных алгоритмов бинаризации первичного изображения (выбор порогового значения интенсивности, переводящего изображение в черно-белом виде «0-1», где «0» соответствует темным точкам с интенсивностью ниже границы контраста, а «1» - светлым участкам). Это определяет актуальность метрологического обеспечения такого рода компьютеризированных процедур в целом.

Важную роль играет масштаб накопленной статистики измерений геометрии структур, когда минимально необходимая площадь просмотренных полей зрения должна обеспечивать воспроизводимость результатов. Так, например, при анализе геометрии рисунка дендритной структуры такая площадь полей зрения может превышать габариты сечения стандартного ударного образца.

Это означает, что при меньшей площади анализируемого кадра возможны случайные флуктуации числовых значений характеристик структуры. Такая неоднородность структуры также объясняет возможную причину наблюдаемого часто разброса значений ударной вязкости от образца к образцу в рамках одной единицы продукции.

Чтобы оценить значимость найденных различий и принять решение, всю статистику измерений структур (и изломов) в конце необходимо свернуть в несколько чисел: параметры распределения, их ошибки воспроизводимости, показатель согласия с моделью. Это является достаточно трудно формализуемой процедурой и определяется в значительной мере глубиной понимания явлений и процессов, наличием необходимых средств наблюдения и измерения, опыта проведения такого рода работ.

Вид излома и его элементов - в большей части случаев уникальная возможность оценить качество материала при входном и сдаточном контроле, при освоении и сопровождении технологий производства и обработки материалов, при экспертизе брака и преждевременного разрушения. Трещина всегда идет по самым «слабым» местам в структуре материала, даже если сдаточные параметры уi удовлетворяют нормам качества di, поэтому измерение морфологии излома - практически единственная реальная возможность оценить механизмы разрушения разномасштабных структур при выборе их оптимальной конфигурации. Нормативные документы содержат эталонные снимки «балла изломов» - как нормальных, так и дефектных. Однако их сравнение с исследуемым изломом субъективно, также далеко не всегда однозначно как само «вычисление» балла, так и критерий отбраковки по ним.

Измерение изломов достаточно трудоемкая процедура, которая стала возможной только в последнее время в связи с ростом вычислительных мощностей и появлением необходимых программных продуктов. Объективная информация о топографии рельефа позволяет внести в измерение изломов количественные оценки. Основные источники информации об изломе: результаты синтеза 3D-картины из нескольких 2D-кадров (стереофотограмметрия); косвенный анализ ЗD-особенностей по «плоским» снимкам (2D-кадрам). Для объективной оценки топографии изломов, с одной стороны, необходимо соответствующее разрешение (увеличение), с другой - представительный объем выборки, поэтому обоснование минимально необходимой площади просмотра - обязательное условие фрактографического анализа.

Обычно строение изломов достаточно разнообразно, что существенно при выявлении причин разброса вязкости. Так, например, фрактография позволила установить природу неоднородности хладноломкости стали 15Х2НМФА, где в изломах ударных образцов наблюдали элементы зернограничного разрушения либо в виде рассеянных по дну макрохрупкого квадрата отдельных зерен, либо их крупных скоплений, либо ликвационных полосок.

В частности, при сопоставимой площади зернограничных полосок в изломах их ориентация относительно надреза ударного образца могла отличаться - быть параллельной или перпендикулярной ему (рис. 1). Это определяет имеющееся различие в уровне работы разрушения различных образцов с надрезом и, как следствие, неоднородность хладноломкости. Следовательно, надежность полученных результатов будет прямо зависеть от того, насколько корректно определены границы между той или иной составляющей на изображении излома. Очевидно, что только развитие автоматизированных методов оконтуривания структурных составляющих излома может обеспечить требуемую степень воспроизводимости результатов измерения их геометрии.

 Встречающиеся виды ориентации зернограничных полосок ликвации на дне макрохрупкого квадрата излома ударного образца

Рис. 1. Встречающиеся виды ориентации зернограничных полосок ликвации на дне макрохрупкого квадрата излома ударного образца перпендикулярно (а) и параллельно (б) надрезу (бинаризированное изображение), сталь 15Х2НМФА.

Необходимо достаточно взвешенно подходить к выбору критериев для оценки изломов. Так, например, длительное время продолжаются попытки использовать в этих целях понятие фрактальной размерности D. Наблюдаемую часто противоречивость результатов, когда идентичным изломам соответствуют различные значения D, а отличающимся изломам, напротив, - одинаковые значения фрактальной размерности, удалось объяснить недостаточной статистикой экспериментальных данных. Более того, полученные результаты также показали, что из совпадения значений D (при условии достоверного их определения) не вытекает идентичность механизмов разрушения, поскольку излом не является фракталом.

Имеющаяся практика использования компьютеризированных процедур во фрактографии показывает их широкие возможности для классификации изломов: стали доступными массовые измерения рельефа, есть готовые алгоритмы и программы обработки геометрии рельефа. Однако их применение обусловлено необходимостью учета особенностей конкретной задачи, наличием исходных гипотез о связи свойства со структурой, выбором оптимального набора стандартных процедур измерения как изломов, так и структур. Только при таком подходе их совместный анализ позволит внести в измерение структур и изломов количественные меры, что крайне важно для понимания механизмов эволюции структур и дефектов в ходе технологического процесса, выявления причин неоднородности вязкости и выработки на этой основе объективных приемов для управления качеством металла с использованием информационных технологий.

Технологическая наследственность в производстве материалов.

В производстве материалов, как правило, наблюдается сильная технологическая наследственность: отклонения от норм на разных операциях и пределах слышном образом взаимосвязаны, и поэтому часто «качество теряется на стыках» от несогласованности действий и результатов в цепи агрегатов и процессов.

Физика таких явлений и процессов достаточно многообразна. Например, для перегретых и слабоукованных среднелегированных сталей с точкой полной перекристаллизации (b-Чернова) 1000-1100 °С возможно наследование крупнозернистой структуры в результате кристаллографических упорядоченных (у→α) и (α→y) - превращений. При таком механизме фазового превращения в группе слабо разориентированных зерен аустенита пластины цементита могут вырасти примерно параллельными при их суммарной длине, сравнимой с исходным зерном аустенита. При росте они могут вытеснять на свою поверхность избыточную серу (например, в междуветвиях дендритов), что приведет при низких температурах испытания к появлению хрупкости на границе раздела феррит-цементит и даст крупные белые пятна в изломах ударных образцов стали 38ХН3МФА-Ш.

Дендритная ликвация в слитке ЭШП также приводит к появлению аномалии вязкого разрушения - камневидному излому при + 20 °С. Обе аномалии связаны происхождением: когда местами в структуре наблюдается первичное зерно аустенита, по его границам есть «капельная» россыпь субмикронных сульфидов и грубые пластины цементита из верхнего бейнита. Следовательно, камневидный излом косвенно предсказывает хладноломкость.

Наследование дендритной неоднородности встречается и в прокате - в виде полосчатой структуры, вытянутой вдоль его оси. Переменное содержание легирующих элементов и углерода при фиксированной скорости охлаждения даст в осях и межосьях разные структуры - структную полосчатость: мартенсит-бейнитную, беинит-перлитную, феррит-перлитную в среднеуглеродистой и карбидную строчечность в высокоуглеродистой стали.

Оттеснение серы и кремния в межосные промежутки, раскатка их в нитку прокаткой и последующее влияние на распад аустенита через величину исходного зерна аустенита и концентрационную неоднородность металла - другая причина структурной полосчатости. Так, например, в стали 16Г2АФ в местах соприкосновения с нитками сульфидов MnS (где наблюдается слой, обогащенный марганцем) втягивается углерод, и здесь после охлаждения будут полосы перлита. Совместное действие разномасштабной структурной неоднородности приводит к образованию шиферообразного излома и, как следствие, к снижению ударной вязкости.

Дендритная ликвация в сочетании с неоднородностью температурных полей при охлаждении может привести к неоднородной микроструктуре, например, появлению ферритных «белых пятен» в поперечнике от 60 до 120 мкм (на общем фоне в дисперсного сорбита отпуска) в улучшаемой Сr-Ni-Мо-стали и преимущественному выделению сульфидов в межосьях. Это изменит условия зарождения вязкого излома.

Такое развитие «событий» не является чем-то особенным даже в рамках достаточно хорошо отлаженной металлургической технологии. К примеру, все тот же камневидный излом в крупных поковках из стали 38ХНЗМФА-Ш, формируемый в результате растворения четвертичных включений MnS (или AlN) при нагреве под ковку и осаждения их на границе зерна при последующем охлаждении. Чем ниже отношение Mn/S, тем больше железа в этом сульфиде и тем быстрее он растворяется. Известь удаляет серу в шлак, а также связывает ее в труднорастворимый сульфид CaS. Поэтому оба фактора действуют на растворимость сульфидов, а температура в ковше (при обработке стали синтетическим шлаком) - как на выпадение сульфидов в виде крупных вторичных включений, так и на всплытие их в шлак.

Однако даже если, например, температура в ковше находится в неблагоприятном интервале значений температуры (1600-1605 °С и ниже), вероятность появления камневидного излома не является фатально неизбежной. Она будет определяться, в частности, условиями нагрева металла под ковку.

Таким образом, существование разветвленного «сценария» протекания технологического процесса в пределах его поля допуска, как правило, приводит к формированию развитой разномасштабной структурной неоднородности при номинально однотипной структуре. Это приводит к значительному разбросу качества, вплоть до появления внезапных вспышек брака (когда все параметры технологии находятся в пределах поля допуска). При хорошей оснащенности металлургии средствами контроля процесса и продуктов это означает, что использование процедур статистического анализа архивов данных производственного контроля может каким-то образом позволить оценить механизмы эволюции структуры и дефектов в ходе длинной технологической цепочки и выявить наличие дальних, не всегда очевидных связей между управляющими и сдаточными параметрами.

«Раскопки данных» производственного контроля.

В том случае, когда из заводских архивов штатного контроля процесса (по переделам) и продукта для N партий можно извлечь траектории процесса {ɛn} и соответствующий им уровень качества {yin}, «раскопки данных» («data mining») производственного контроля могут быть полезны для поиска зависимости yi(ɛ) с целью ввода изменений или ограничений, сокращающих масштаб отсортировки (отбраковки) или повышающих средний уровень качества <yi>. Наибольшее распространение получил вариант оптимизации одной из характеристик качества yi (без ухудшения других выходных параметров yi).

Результатом ретроспективного анализа может быть ограничение или смещение поля допуска {ɛkmin; ɛkmax} для некоторых из управляющих параметров процесса ɛk, которое приведет к повышению однородности качества продукта (без изменения технологии по существу).

Ретроспективный анализ данных контроля процесса и продукта - это пассивный эксперимент в К-мерном пространстве параметров процесса ɛk, что много дешевле активного эксперимента, когда зависимость yi(ɛ) находят по отклику δуi от оптимально спланированных возмущений δɛk, а число опытов в многомерном пространстве ɛ сокращают приемами ортогонализации.

Это сквозной анализ длинной последовательности технологических операций: от исходных материалов до конечного продукта. Его цели - непрерывное управление качеством, выявление узких мест производства. Такой анализ основан на применении совокупности разнообразных статистических процедур. При этом, как правило, не эффективна классическая статистика.

Использование гипотез о виде распределений вызывает потерю информации, недостаток которой - исходно отличительная черта заводских архивов. Обычно доступны только заведомо отличающиеся от нормального эмпирические функции распределения параметров ɛk заданные дискретно (целым числом партий, где ɛk > ɛk0 ), поэтому наиболее оптимальны схемы непараметрической дискриминации, не зависящей от вида распределения.

В металлургии отсутствует единое поле параметров, и поле допуска обычно делится на несколько областей, где разнится сам тип зависимости. Это также делает неэффективным применение регрессии и контрольных карт Шухарта. В таком случае прогнозы целесообразно строить для каждой области отдельно по небольшому числу важнейших в ней переменных. Подобласти с разным типом доминирующей зависимости находят или разбиением многомерных пространств параметров по известному типу результата, или проверяя гипотезы методами когнитивной графики.

Набор приемов когнитивной графики в принципе достаточно широк, и по отдельности они не всегда являются чем-то новым (равносильно семи нотам музыкальной грамоты). Их использование основывается на том, что человек гораздо легче опознает закономерность в рисунках, чем в табличной форме. Поэтому графическое представление информации всегда полезно, даже если не ожидается какой-либо зависимости. Например, из сводного графика в виде «облака точек» не всегда вытекает его бесполезность. По форме облака можно обнаружить косвенные связи и скрытые зависимости величин, так, в частности, если точки распались на два облака, это может указывать на существование двух механизмов какого-либо явления.

Весьма полезным бывает построение гистограмм распределения значений параметров технологии (естественно, при условии корректного выбора числа разрядов). К примеру, «двугорбое» распределение в стали 16Г2АФ концентрации остаточного никеля - признак использования при выплавке шихты двух типов. Это может являться причиной неоднородности ударной вязкости стали.

Существенную информацию может привнести поиск и разделение «плотных» облаков точек при отображении зависимостей свойства yk(x)i, на разные плоскости xi - хm, где те или иные области можно выделить с помощью эллипсов рассеяния

(Х-Хср)22х + (Y-Yср)22y = 1,

где Хср и Yср - средние значения технологического параметра (состава); Δх и Δy половина доверительного интервала значений технологического параметра с заданным уровнем вероятности.

Так, в частности, были выявлены зоны риска параметров технологии и состава при определении причин появления камневидного излома в крупных поковках из улучшаемой стали 38ХНЗМФА-Ш, установлены ограничения по сужению поля допуска технологии производства листа из стали марок 09Г2ФБ, 16Г2АФ, 12Г2СБ на ее параметры, вытекающие из многомерности задачи.

Когда есть только функции распределения параметров ɛk, заданные дискретно, и необходимо найти оптимальную границу между R траекториями риска (группа риска), которые привели к потерям (уn < d1), и остальными S = N - R траекториями с «благополучным» исходом (уn > d0) - контрольная группа, параметрическая статистика будет малоэффективна. Наибольшую разность в некоторой точке х*k распределений группы риска Фk(х) и контрольной группы Ψk(x) (рис. 2):

|D*k(x*k)| = max |Dk(х)| ;

где Dk(x) = Фk(х) - Ψk(x), можно достаточно удовлетворительно найти с использованием критерия Смирнова, имеющего асимптотически наибольшую относительную эффективность.

Нормированные кумулятивные распределения плавок по содержанию кремния

Рис. 2. Нормированные кумулятивные распределения плавок по содержанию кремния в группах, «склонных» (1) и «не склонных» (2) к образованию камневидного излома; точках x* (где расстояние D* = 0,037) указывает наилучшее разделение остальных плавок на такие группы.

Расстояние D*k инвариантно любым нелинейным преобразованиям, монотонно (с сохранением порядка) отображающих xk на некоторые другие переменные, например, при любом способе определения ранга качественных факторов.

Алгоритмы управления.

Использование таких процедур может быть эффективно при адаптивном управлении, когда желательно наименьшее вмешательство в процесс - на ограниченном числе операций с небольшими затратами. Это предполагает применение иной логики нелокального адаптивного управления: обнаружив «В реальном времени» потенциальный риск, воздействовать не на возмущающий фактор, а на последующие операции для нейтрализации его последствия.

Такое выборочное ограничение поля допуска для «партий риска» становится предпочтительным, когда разрозненные системы управления по отдельным процессам или агрегатам объединены в интегрированную систему сквозного управления процессами и производством. Это представляет особый интерес в связи с внедрением на металлургических предприятиях корпоративных информационных систем.

Для такого управления в реальном времени ретроспективный анализ должен в конечном итоге дать таблицу автоматически выполняемых решающих правил вида «если - то»: если процесс зашел в зону риска типа А, то продолжать его надлежит с ограничениями, описанными набором действий В. Реализация данной схемы управления качеством продукта обеспечивается при неизменном основном оборудовании за счет возможностей информационной системы.

Развитие средств и методов контроля структур и изломов способствует более глубокому пониманию физики явлений и процессов (для вычисленных средствами статистики критических траекторий технологии) и позволяет получить в целом более объективное представление о качестве металлопродукции, что повысит надежность его прогноза и выработку приемов управления им.

Такие подходы к управлению были опробованы на массиве данных контроля производства крупных (4,4-5,2 т) поковок из стали типа 38ХНЗМФА-Ш, где технологической задачей было предотвращение камневидности излома, обнаруживаемого при сдаточных испытаниях в некоторых поковках, и при выявлении причин неоднородности качества листа из стали марок 16Г2АФ, 12Г2СБ, 10ХСНДА и показали эффективность.

Заключение

Использование информационных технологий может быть весьма продуктивно при производстве материалов в условиях директивной технологии для повышения однородности их качества.

Предложенная схема ретроспективного анализа производственных массивов данных большой размерности, но ограниченного объема позволяет оценить значимые факторы и пороги риска (с учетом физики и химии явлений, процессов). Это может быть полезно при выборе оптимальных ограничений процесса для жесткого управления технологией. Для адаптивного управления она позволяет выбрать решающие правила вида «если риск - то управление», основанные на расчете потерь в разных вариантах траекторий технологического процесса.

Компьютеризированные средства и методы контроля качества продукции (по структуре и излому) дают необходимое понимание причин неоднородности свойств металла. Это позволяет более объективно ранжировать его уровень качества, что полезно не только для аттестации металлопродукции, но и для обеспечения более «тонкой» настройки технологии.

Совокупность предложенных подходов обеспечивает построение и функционирование алгоритмов управления подсистем CALS, адаптированных к конкретным классам технологий, в рамках действующих на предприятиях корпоративных информационных систем.

Возможно Вас так же заинтересуют следующие статьи:

comments powered by HyperComments