Brevet FR2870762A1 — publié le 20051202

Dofasco Inc. 4204 006 P-FR Ontario L8N 3J5, CA 13.05.2005/as/jr/mh Domaine technique [0001] La présente invention concerne généralement un processus de coulée continue, et plus particulièrement un io système et un procédé en temps réel pour surveiller des opérations transitoires dans un processus de coulée continue, qui incluent des changements dans la buse d'entrée submergée (BES), des changements du panier de coulée flot-tant, des changements de nuance de produit, etc., pour pré- dire et prévenir des ruptures de coulée, qui sont des défaillances de traitement catastrophiques dans un processus de coulée continue. Ce système engendre des alarmes pour indiquer l'imminence d'une rupture lors de l'une des opérations transitoires précitées de l'appareil de coulée conti- nue et il identifie les variables de traitement qui sont les plus vraisemblablement en relation avec la rupture pré-dite de sorte que l'on peut entreprendre automatLquement ou manuellement les actions de commande approprie par des opérateurs afin de réduire l'éventualité de l'apparition d'une rupture. Arrière-plan technique Processus de coulée continue [0002] Dans les industries sidérurgiques, la coulée continue est un processus par lequel de l'acier en fusion est amené à se solidifier en un produit semi-fini, comme une billette, un lingot ou une brame en vue d'un laminage ultérieur dans un train de laminage de bande à chaud ou un train de laminage de finition. Ce processus et réalisé au moyen d'une machine de coulée de conception particulière, connue comme appareil de coulée continue. 3] La figure 1 montre un diagramme schématique d'un appareil de coulée continue selon l'état de la technique antérieure, qui comprend les éléments essentiels suivants: io une tourelle de poche de coulée 20, une poche de coulée 22, un panier de coulée 24 avec une tige d'arrêt 2E;, une buse d'entrée submergée (BES) 28, un moule en cuivre.30 refroidi à l'eau, un tronçon de guidage à rouleaux avec des chambres de refroidissement additionnelles 32, une unité :_edresseuse d'enlèvement 34, et un équipement de coupe de 3E; avec torche. 4] L'acier en fusion provenant d'un four a arc électrique ou d'un four à oxygène de base est versé dans une poche de coulée et envoyé à l'appareil de coulée ("ladle") continue. Ce lot d'acier, dénommé "coulée", va être utilisé pour couler plusieurs brames, lingots ou billettes. La poche de coulée est placée dans la position de coulée au-dessus du panier de coulée 24 ("tundish") par la tourelle 20. L'acier est versé dans le panier de coulée 24, puis dans le moule en cuivre 30 refroidi à l'eau au moyen de la BES 28, laquelle est utilisée pour réguler le débit d'acier et assurer une commande précise du niveau d'acier 38 dans le moule. Tandis que l'acier en fusion descend dans le moule 30 à une vitesse contrôlée (que l'on appelle vitesse de coulée), la coque extérieure 39 de l'acier se solidifie pour produire un brin d'acier 40. Lorsqu'il sort: du moule 30, le brin 40 entre dans un tronçon de confinement à rouleaux et dans une chambre de refroidissement dans laquelle - 3 le brin en solidification est aspergé d'eau pour promouvoir sa solidification. Une fois que le brin est totalement solidifié et qu'il a traversé l'unité redresseuse d'extraction 34, il est coupé à longueur requise par l'unité de coupe 36 et devient une brame 46. Pratique de coulée spéciale [0005] Si l'on se réfère au profil de vitesse de coulée 50 montré dans la figure 2, la totalité de la séquence des opérations d'un appareil de coulée continue comprend une brève opération de démarrage 52, suivie d'une opération de production courante continue prolongée 54, et finalement d'une opération de terminaison 56. Les question: fonction- nelles principales dans les processus de coulée continue concernent l'obtention d'une opération stable à la suite du démarrage, puis ensuite à maintenir la stabilité. Afin d'améliorer l'efficacité et la flexibilité du processus de coulée, on recherche à couler en continu autant de coulées que possible en une unique séquence de coulée. À. cet effet, il est nécessaire d'exécuter certaines pratiques de coulée spéciales pendant l'opération de production courante continue. Par exemple, on active des changements dans la BES et dans le panier de coulée flottant pour remplacer une BES ou un panier de coulée lors d'une opération courante lorsque leur durée de service expire. Des changements dans la nuance du produit exigent d'introduire un séparateur de nuances de produit de façon à couler des aciers de nuances différentes sous forme de coulées successives. Foutes ces pratiques de coulée spéciales, que l'on désigne dans la présente invention sous l'expression "opérations transitoires", exigent de diminuer la vitesse de coulée. Les trajectoires de processus résultantes partagent une caractéristique commune selon laquelle, pendant un changement de BES, un changement du panier de coulée flottant, ou un change-ment de nuance du produit, la vitesse de coulée est d'abord ralentie considérablement (approximativement 0,6 m/minute pour un changement de BES et 0,1 m/minute pour un change- ment du panier de coulée flottant ou un changement de nuance de produit); ensuite elle reste inchangée pendant une brève période temporelle pendant laquelle la BES ou le panier de coulée consommé(e) est remplacé(e) ou bien on introduit un séparateur de nuances de produit, d'une façon automatique ou manuelle; finalement, la vitesse de coulée est amenée à remonter progressivement en retoL.r vers ses conditions de fonctionnement normales sur plusieurs minutes. L'effet sur le profil de vitesse de coulée pendant un changement de BES 58 et un changement de panier de coulée flottant 60 est montré dans la figure 2. Il convient de no-ter qu'une quelconque opération transitoire non correcte peut augmenter les risques d'endommager le brin d'acier et de provoquer une rupture catastrophique, comme décrit ci-dessous. Rupture, et sa prévention [0006] Un problème bien connu associé avec les appareils de coulée continue, c'est que l'acier en cours de solidification est sujet à des déchirures dans la coque 39 du brin (figure 1) en raison de diverses causes, qui incluent la friction, des inclusions, une solidification insuffisante ou imparfaite, etc., et cela provoque une rupture telle que l'acier en fusion s'échappe hors de la coque du brin immé- diatement au-dessous du moule, avec pour résultat un arrêt d'urgence de la coulée. Une rupture peut se produire pendant une opération de démarrage, connue sous l'expression "rupture de démarrage", ou bien pendant l'opération courante suivante, connue sous l'expression "rupture en coulée - 5 courante", ou bien pendant l'une des opérations transitoires précitées, connue sous l'expression "rupture en coulée transitoire". En se basant sur certaines statistiques pour des opérations en usine, pour un appareil de coulée conti- nue typique et entièrement fonctionnel, plus de 50 % des ruptures au total sont dues à des opérations transitoires incorrectes, par exemple lors des changements de BES, des changements du panier de coulée flottant, etc.. Ces ruptures sont un souci majeur dans l'industrie sidérurgique, étant donné qu'elles diminuent la fiabilité et l'efficacité du processus de production, qu'elles engendrent des coûts substantiels en raison des retards de production et de la destruction de l'équipement et, ce qui est plus important, elles posent des risques de sécurité significatifs aux opé- rateurs de l'installation. Par conséquent, la possibilité de prévenir l'apparition de ruptures en utilisant les connaissances spéciales en ingénierie et des procédés ana-lytiques serait capable d'apporter des avantages excellents au processus de coulée continue. 7] Bien qu'il existe déjà certains procécés et certains systèmes développés pour prédire des ruptures en cours de coulée dans l'état de la technique antérieure, les ruptures qui se produisent lors d'opérations transitoires et leur prévention ont fait l'objet de peu d'attention à la fois dans les organismes de recherche et dans l'industrie. Il est donc important d'être capable de prédire ces ruptures à l'avance de telle façon qu'on peut les éviter en entreprenant des actions de commande appropriées. 8] En accord avec l'état de la technique antérieure dans le domaine de la prédiction des ruptures dans des processus de coulée continue, on connaît de types différents de procédés. Un de ces procédés est le procédé lit "d'ac- - 6 cord de motifs" (appariement de motifs), comme par exemple le procédé de détection bien connu avec marqueu:-s, qui développe des règles détaillées pour caractériser les motifs dans les températures du moule avant l'imminence d'une rup- ture, en se basant sur des expériences d'opérations de coulée passées. Si de tels motifs sont reconnus dans l'opération de coulée courante, il se présente alors une haute probabilité que se produise une rupture. Les systèmes pertinents basés sur ce type de procédé sont décrits par Yama- moto et autres dans le brevet US 4,556,099, par Blazek et autres dans le brevet US 5,020,585, par Nakamurz. et autres dans le brevet US 5,548,520, et par Adamy dans le brevet US 5,904,202. De plus, en suivant la philosophie similaire du procédé d'accord de motifs, Fritz-Peter Pleschiutschnigg a décrit dans le brevet US 6,179,041 B1 un procédé pour une reconnaissance précoce des ruptures dans un acpareil de coulée continue, qui utilise une comparaison de mesures d'oscillation avec des signaux typiques de rupture pour re-connaître une tendance à la rupture. Un autre procédé est un procédé statistique à variables multiples décrit par Vaculik et autres dans le brevet US 6,564,119, danE lequel on construit un modèle d'analyse de composantes principales (ACP) en utilisant un groupe étendu de mesures de traite-ment, au-delà des températures de moule standard, pour mo- déliser l'opération normale des processus de coulée. Certaines statistiques sont alors calculées par le modèle pour détecter des exceptions au fonctionnement normal dans l'opération de coulée courante et pour prédire des ruptures potentielles. Ces deux procédés sont cependant focalisés sur la prédiction des ruptures en coulée courante, et ne pourront pas fonctionner, en raison de certaines difficultés techniques, si on les applique à des ruptures en coulée transitoire. L'obstacle le plus grand à ces procédés, c'est qu'ils ne sont pas capables de tenir compte de 2870762 - 7 changements significatifs de la dynamique des processus pendant les opérations transitoires. Commande de processus statistique à variable; multiples 5 pour des processus par lots [0009] Le demandeur a également connaissances d'éléments techniques antérieurs concernant l'utilisation d'une technologie de commande de processus statistique (CPS) à variables multiples pour la surveillance et le diagnostic de défaillances dans des processus par lots, dans d'autres domaines. Des exemples de procédés et d'applicat=_ons industrielles pour la surveillance d'un processus par lots en utilisant une technologie CPS à variables multiples sont 1s décrits par MacGregor et ses collaborateurs dar.s le AIChE Journal, volume 40, 1994, Journal of Process Control, volume 5, 1995. Aucune application d'une telle t=echnologie CPS à variables multiples aux opérations transitoires dans un appareil de coulée continue n'est décrite dams la litté- rature des brevets. Conclusion [0010] Pour conclure, des systèmes et des procédés en temps réel pour surveiller des opérations transitoires d'un appareil de coulée continue, comme des changements de BES, des changements du panier de coulée flottant, des changements de nuances de produits, etc., et pour prédire des ruptures lors de coulées transitoires en uti=_isant les technologies CPS à variables multiples ne sont pas connus jusqu'à l'heure actuelle. Sommaire de l'invention - 8 1] La présente invention est un système en temps ré-el pour surveiller des opérations transitoires dans un appareil de coulée continue, qui incluent des changements de BES, des changements du panier de coulée flottant, et des changements de nuances de produits, sans être limité à ceux-ci, en se basant sur l'un des procédés que sont le procédé de commande de processus statistique a variables multiples, l'analyse de composantes principales multiples io (ACPM), et les procédés associés pour développer un tel système. Le système et capable de procurer des indications en temps réel concernant la "santé" du processus lors de l'évolution d'une opération transitoire, de prédire l'imminence d'une rupture lors d'une coulée transitoire, et d'identifier les variables de traitement qui sont le plus vraisemblablement en relation avec la rupture prédite. Des aspects additionnels de l'invention traitent spécifiquement de la synchronisation des trajectoires de processus, du développement du modèle ACPM, du traitement lors de données manquantes, et de la mise en oeuvre de systèmes d'ordinateurs en temps réel qui n'ont pas été trouvés dans l'état de la technique antérieure. 2] En accord avec cette invention, une nouvelle opération transitoire dans un appareil de coulée continue est traitée comme un processus par lots et elle est surveillée en la comparant à l'opération normale correspondante, laquelle est documentée (repér&e) par un modèle statistique à variables multiples en utilisant des données de fonctionnement historique choisies. Si la nouvelle opération est statistiquement diff=rente de l'opération documentée (print de repère), on génère alors des alarmes pour indiquer l'imminence d'une rupture de coulée transitoire ou autre anomalie de traitement. En même temps, les variables de traitement qui mènent à des écarts du processus par rapport à l'opération normale sont tion normale sont identifiées comme étant les causes les plus vraisemblables de la rupture prédite, par un groupe de tracés de contribution. Le modèle est établi en utilisant une technologie ACPM pour caractériser la variance d'opéra- tion à opération dans un espace dimensionnel réduit (égale-ment connu comme "espace variable latent") en se basant sur un grand nombre de trajectoires de processuE à partir d'opérations transitoires normales passées. Des trajectoires de processus représentent des changements d'un groupe de mesures de traitement extensives, y compris les températures du moule, la vitesse de coulée, la position de la tige d'arrêt, le flux thermique calculé, etc. au cours d'une opération transitoire. Les données dans ces trajectoires présentent une structure variable au cours du temps et présentent une forte auto-corrélation, et l'utilisation de la technologie ACPM permet de modéliser ces données. L'état de la technique antérieure qui était basé sur la technologie normale ACP n'était pas capable de traiter de telles données et était par conséquent restreint à l'appli- cation aux opérations de coulée courante. 3] Dans cette invention, la durée d'une opération transitoire dans un appareil de coulée continue Est définie par la combinaison de la vitesse de coulée et de la ion- gueur du brin de coulée. Elle est divisée en deux stades, dans lesquels l'évolution du premier stade, déncmmé stade D, est caractérisée par une vitesse de coulée qui diminue en continu; et l'évolution du second stade, dénommé stade U, est caractérisée par une longueur de brin qui augmente de façon monotone. Pour une opération transitoire donnée, ces trajectoires de processus dans la durée prédéfinie ci-dessus sont synchronisées en les interpolant, en se basant sur un jeu d'échelles de synchronisation. Les échelles de synchronisation sont définies par la vitesse de coulée dans le stade D et par la longueur du brin de coulée dans le - 10 - stade U, respectivement, de sorte que les trajectoires de processus d'opérations transitoires différentes peuvent être alignées entre elles, et les opérations de transition normales peuvent être capturées par le modèle statistique à variables multiples de manière à faire office dE documentation historique pour surveiller une nouvelle opération transitoire. Dans la plupart des cas, des don:lées seront absentes dans la trajectoire de processus synchronisée en raison du fait que l'on applique le schéma de synchronisa- tion ci-dessus. L'invention contient une fonction permet-tant de traiter de telles données manquantes à la fois dans les calculs pour le développement d'un modèle statistique et pour la surveillance en-ligne des opérations transitoires. 4] L'invention inclut les aspects suivants, qui apparaissent uniquement dans le cas du développement d'un modèle et de la mise en oeuvre en-ligne: sélection de variables de traitement qui repr sentent la nature des opérations transitoires; définition d'une opération transitoire en deux stades; schéma de synchronisation de trajectoires de processus basée sur des échelles de synchronisation définies dans ces stades d'opérations transitoires; traitement des données manquantes qui sont engendrées par 30 le schéma de synchronisation de trajectoires de processus appliqué; 2870762 - 11 - processus pour identifier les variables de traitement qui sont le plus vraisemblablement en relation avec la rupture prédite; définition de paramètres ajustables dans le modèle statistique et dans le processus d'ajustement en-ligne du modèle; processus pour déterminer l'état de traitement de diverses opérations transitoires afin de surveiller les opérations io de démarrage, les opérations courantes, et les opérations transitoires dans un système de surveillance en-__igne intégré, et les matériels et logiciels nécessaires pour mettre en oeuvre un tel processus; processus pour assurer que le changement de l'état de traitement sera transparent et continu pour les opérateurs, et écran associé de l'interface homme/machine conçue pour mettre en oeuvre un tel processus. 5] En résumé, le procédé et l'application en temps réel de la technologie ACPM, appliqués particulièrement aux opérations transitoires dans un appareil de coulée continue, pour surveiller et pour prédire des ruptures en coulée transitoire, sont à la fois nouveaux et non-évidents. Description des dessins 6] Afin de mieux comprendre l'invention, un mode de réalisation préféré sera décrit ci-dessous en se référant 30 aux dessins ci-joints, dans lesquels: - 12 - la figure la est un diagramme schématique d'un appareil de coulée continue selon l'état de la technique antérieure; la figure lb est une vue en coupe, prise suivant la ligne 5 A-A de la figure la; la figure 2 est un graphique pour démontrer un profil typique de vitesse de coulée pour une séquence de coulée entière comprenant une opération de démarrage, un.. opération lo d'arrêt et une opération de production courante continue, ensemble avec des opérations transitoires spécales comme un changement de BES et un changement du panier de coulée flottant; la figure 3 est un schéma-bloc fonctionnel d'un système en temps réel appliqué à la surveillance d'opérations transitoires dans un processus de coulée continue; la figure 4 est un organigramme qui énonce les étapes du module de développement de modèle de cette invention pour développer un modèle ACPM à partir de données historiques choisies, afin de caractériser le déroulement normal des opérations en coulée transitoire; la figure 5 est un schéma d'un moule à plaques pour appareil de coulée continue utilisé dans cette invention, indiquant l'emplacement de chaque thermocouple autour du moule et définissant des paires de thermocouples; la figure 6 est un graphique pour illustrer la vitesse de coulée et le profil de longueur du brin dans une opération transitoire typique (par exemple un changement de BES) que - 13 - l'on utilise pour segmenter une opération transitoire en deux stades; la figure 7a est un graphique pour illustrer diverses dyna-5 miques du processus des changements de BES et présentant des changements dans la vitesse de coulée; la figure 7b est un graphique pour illustrer diverses dyna- miques du processus des changements de BES et présentant 10 des changements dans une température du thermocouple supé- rieur; la figure 8 est un graphique pour illustrer les données de fonctionnement pour un changement de BES, en t=_ois dimen-15 sions; la figure 9 est un graphique pour illustrer l'échelle de synchronisation non- uniforme définie sur la longueur du brin pour synchroniser les trajectoires de processus dans le stade U du changement de BES; la figure 10 est un graphique pour montrer un exemple de trajectoires de processus synchronisées dans la durée du changement de BES; la figure 11 est un graphique pour illustrer les données de tridimensionnelles synchronisées du changement de BES, alignées par rapport aux échelles de synchronisation dans le stade D et dans le stade U, respectivement; la figure 12 est un graphique pour illustrer le bloc de données tridimensionnelles synchronisées du changement de 2870762 - 14 BES qui a été déployé en une matrice de données bidimensionnelles pour préserver la direction des opérations de changement de BES; s la figure 13 est un graphique pour illustrer le motif des données manquantes dans la matrice de données déployée bidimensionnelle, qui est engendré par le schéma de synchronisation appliqué à la trajectoire de processus dans le stade D; Io la figure 14 est un organigramme qui énonce les &tapes d'un processus dans un module de surveillance utilisé dans cette invention pour surveiller une nouvelle opération de change-ment de BES, pour prédire l'imminence d'une rupti:re en cou- lée transitoire et pour identifier les variables de traite-ment qui sont le plus vraisemblablement en relation avec la rupture prédite; la figure 15 est un schéma d'une architecture de système de réseau d'ordinateurs pour mettre en oeuvre le système de surveillance de changement de BES pour prédire des ruptures en coulée transitoire; la figure 16 est un graphique pour illustrer les états du système et les changements d'état pour intégrer la surveil-lance de l'opération au démarrage, la surveillance de l'opération courante, et la surveillance des Dpérations transitoires dans un système d'ordinateurs intégr5s; la figure 17a est un graphique montrant un tracé de contribution de l'état de la technique antérieure; et 2870762 - 15 - la figure 17b est un graphique pour démontrer un tracé de contribution modifié utilisé dans cette invention pour identifier les variables de traitement qui sont le plus vraisemblablement en relation avec la rupture prédite. Meilleur mode de mise en oeuvre de l'invention [0017] Cette invention est un système en temps réel pour surveiller des opérations transitoires dans un appareil de Io coulée continue et pour prédire des ruptures en coulée transitoire en utilisant la technologie ACPM et le procédé associé pour développer un tel système. Le système est mis en oeuvre par un système d'ordinateurs de prccessus qui peut être appliqué à toute une variété d'appareils de cou- i5 lée continue, qui ne seront pas limités par leurs caractéristiques de conception individuelles, comme 7.e type de produit (c'est-à-dire billette, lingot ou brame), le type de moule (c'est-à-dire moule tubulaire ou moule à plaques), etc.. Le système peut être aussi appliqué à toute une va- riété d'opérations transitoires dans un appareil de coulée continue, ces opérations transitoires incluant, niais sans y être limitées, les changements de BES, les changements du panier de coulée flottant, les changements de nuances de produit, etc. Bien que dans la description suivante d'un mode de réalisation préféré de cette invention, l'opération transitoire se réfère à un changement de BES à titre d'exemple particulier, un homme de métier devrait réaliser que d'autres opérations transitoires, comme des changements du panier de coulée flottant, des changements de nuances de produit, et analogues, présentent une dynamique de processus similaire à celle des changements de BES, de sorte que le système en temps réel et le procédé divulgués dans cette invention peuvent être aussi appliqués à ces derniers, et - 16 - que par conséquent cette invention n'est pas limitée à cet égard. 8] Comme précédemment décrit, un exemple d'appareil de coulée continue pour brame est montré dans la figure 1. Pour un tel appareil de coulée continue, le;schéma-bloc fonctionnel d'un système en temps réel capable de surveiller les opérations transitoires et de prédire des ruptures en coulée transitoire est illustré dans la figure 3. En Io plus de la partie concernant le processus, il existe de nombreux types différents de capteurs 70 situés dans la totalité de l'appareil de coulée continue, et chaque capteur obtient une mesure différente qui représente la condition de fonctionnement actuelle de l'appareil de collée conti- 1.5 nue. Ces mesures peuvent inclure, mais sans y être limitées, le poids du panier de coulée, les températures du moule, le niveau d'acier en fusion dans le moule, les températures et les débits de l'eau de refroidissement à l'entrée et à la sortie, etc. On notera que les capteurs et les mesures de processus obtenues peuvent être différentes dans diverses conceptions du processus dans des appareils de coulée continue, et que l'invention n'y est pas limitée. Les mesures obtenues depuis ces capteurs sont recueillies en-ligne, en temps réel, par un module d'accès de données 72, et sont ensuite envoyées à un module de surveillance de traitement en- ligne 80. Une fois que le module de surveil-lance de traitement reçoit les mesures de traitement en temps réel, on exécute une série de calculs en se basant sur un modèle statistique donné à variables multiples 78 pour prédire l'imminence d'une rupture en coulée transitoire, ou d'autres anomalies de traitement. Un module de développement de modèle 76 est utilisé pour développer le modèle ci-dessus hors-ligne, dans lequel l'opéra:ion transitoire normale d'un appareil de coulée continue pst carac- térisée par le modèle établi à partir des données de pro- 2870762 - 17 - cessus choisies dans une mémoire de données historiques de processus 74. Le module de surveillance de processus est responsable pour envoyer les données de processus en temps réel à la base de données historiques dans le rut d'archi- ver les données. Les alarmes de ruptures engendrées et les variables de processus identifiées qui sont le plus vrai-semblablement en relation avec la rupture prédite sont envoyées à une interface homme/machine (IHM) 82 et affichées dans celle-ci. Un module d'évaluation de performances 84 Io est ajouté dans le système pour surveiller les alarmes de ruptures en coulée transitoire et pour déterminer s'il est nécessaire d'affiner le modèle ou de le reconstruire en se basant sur des critères de performances de modèle prédéterminés, comme le taux de fausses alarmes, le taux d'alarmes manquées, etc. Si nécessaire, le modèle statistique à variables multiples peut être reconstruit hors-ligne par le module 76. Le modèle résultant comporte aussi certains paramètres ajustables pour l'affinage en-ligne afin d'améliorer les performances du modèle. Par exemple, de tels para- mètres ajustables peuvent être affinés en-ligne (module 86) pour compenser partiellement des éventuelles dérives depuis une région de fonctionnement normale pour le changement de BES qui n'est pas caractérisée par les modèles. 9] La figure 4 est un organigramme qui énonce les étapes dans le module de développement de modèle 76 (figure 3) de cette invention pour construire un modèle ACPM à par-tir des données historiques choisies, afin de caractériser le fonctionnement normal des opérations transitoires del'appareil de coulée. Chaque étape est décrite ci-dessous en détail en se référant à un mode de réalisaticn préféré, dans lequel l'opération transitoire concerne particulière-ment un changement de BES. Il existe un certain nombre d'aspects de l'invention qui ont un impact sur sa réalisation avec succès, ainsi que décrit ci-dessous. - 18 - Construction du groupe de données de modélisation [0020] Afin de construire un modèle ACPM pour caractéri- ser l'opération transitoire normale des changements de BES, il est nécessaire de disposer d'un groupe de données de modélisation qui contient une grande quantité de données de fonctionnement historiques et qui soit capable de couvrir la plupart des régions de fonctionnement normal La procédure de construction du groupe de données de modélisation à l'étape 92 va maintenant être décrite en détail. 1] Un total de 124 variables de traitement, qui incluent des mesures réelles provenant des capteurs et des variables techniques calculées (qui incluent les différences de température, les transferts thermiques, etc.) de l'appareil de coulée continue, sont recueillies depuis la base de données historiques du processus, à un intervalle d'échantillonnage de 400 millisecondes sur une période d'environ 12 mois. On notera que la période temporelle et l'intervalle d'échantillonnage spécifié ici sont des illustrations de paramètres préférés pour collecter une quantité de données suffisante à une fréquence d'échantillonnage satisfaisante par comparaison avec la vitesse de fonctionne- ment de l'appareil de coulée continue, et que par conséquent cette invention n'y est pas limitée. La récupération des données donne en résultat un groupe de données bidimensionnelles avec 124 variables de processus à raison de 216 000 observations pendant une période de fonctionnement de 24 heures, et une matrice de données tout à fait importante sur la période de 12 mois. Il est nécessa.Lre de réduire un tel groupe de données pour le rendre lui-même convenable à l'objectif de développement d'un modèle. Dans un mode de réalisation préféré, la réduction du groupe de - 19 - données est assurée en choisissant les variables de processus appropriées qui sont capables de représenter la nature des opérations transitoires de l'appareil de coulée et en choisissant les données dans une durée correctement défi- nie. 2] Le choix des variables de processus appropriées est une question cruciale pour le succès de la réduction de données et pour le développement d'un modèle futur. Les procédures pour choisir des variables de processus appropriées suivent un certain nombre de méthodes simples, comme en utilisant la connaissance du processus, la v=rification des conditions ou des calculs statistiques, etc,, que l'on peut utiliser individuellement, ou de préférence en combi- naison, pour choisir les variables de processus ayant un impact significatif sur les changements de BES ou les ruptures en coulée transitoire. 3] Comme précédemment indiqué, un total de 124 va- riables de processus sont récupérées de la base de données historiques, et on peut les ranger dans les catégories sui- vantes: lectures de thermocouples, qui incluent un total de 44 25 températures dans le moule et leurs différences défi- nies ci-dessous; informations concernant le moule, et compris fréquence d'oscillations du moule, position de la tige d'arrêt, profondeur d'immersion de la BES, largeur du moule, etc.; - 20 - -- informations concernant le panier de coulée, incluant le poids net du chariot du panier de coulée, le débit d'argon dans la BES, etc.; -- informations concernant l'eau de refroidissement, y compris les débits d'eau de refroidissement à :L'entrée et à la sortie ainsi que leur température; - - informations concernant les transferts thermiques, in-10 cluant les flux de chaleur transférés à travers les fa-ces du moule; et - - informations concernant la composition, incluant la composition de carbone, manganèse, silicium, etc., dans 15 l'acier en fusion. 4] Dans un mode de réalisation préféré, on applique une série de critères pour choisir des variables de processus appropriées: les variables seront choisies st l'on sait qu'elles sont cruciales aux changements de BES ou qu'elles sont pertinentes pour les ruptures en coulée transitoire, ou si elles révèlent une transition dynamique pendant les changements de BES; tandis que les variables ne seront pas choisies si, pendant les changements de BES, elles présen- tent des changements très peu fréquents par comparaison avec la dynamique du processus, ou si elles contiennent plus de 20 % de données manquantes, ou encore si elles pré-sentent une très faible variance quant à la déviation par rapport à leur trajectoire moyenne (calculée à partir des données historiques disponibles). 2870762 - 21 - [0025] L'application des critères ci-dessus a pour résultat que l'on choisit 60 des 124 variables de processus dans un mode de réalisation préféré. Il s'agit de: -- lecture des thermocouples de moule; -- différences de température entre les paires de thermocouples prédéfinies (voir ci-dessous); -- position de la tige d'arrêt; -- débits d'eau de refroidissement dans le moule; -- différence de température entre l'eau de refroidissement 15 à l'entrée et à la sortie du moule; et -- flux thermiques calculés transférés à travers chaque face du moule. 6] Les emplacements des thermocouples autour du moule dans cette invention sont montrés dans la figure 5. Dans chacune des faces étroites du moule (c'est-à-dire la face est 110 et la face ouest 114) il existe deux thermocouples formant une paire verticale (illustrée par 118) respectivement. Dans chacune des grandes faces du moule (c'est-à-dire la face sud 116 et la face nori 112) il existe treize thermocouples respectivement, et douze d'entre eux forment six paires verticales. Deux paires supplémentaires sont formées par les thermocouples 124 et 126 dans la face sud et les thermocouples 120 et 122 dans la face nord. Dans une opération transitoire normale, la différence de température de chaque paire de thermocouples de- 2870762 - 22 - vrait être supérieure à une certaine valeur pour indiquer une correcte solidification de l'acier en fusion. Il convient de noter que, dans le moule montré dans la figure 5, les deux faces étroites (110 et 114) peuvent être dépla- cées pour ajuster la largeur du moule. Par conséquent, trois modes de fonctionnement sont définis comme suit: -- mode de coulée large, dans lequel la largeur du brin coulé est supérieure à 1,5 m; mode de coulée intermédiaire, dans lequel la largeur du brin coulé est supérieure à 1 m et inférieure ou égale à 1,25 m; et -- mode de coulée étroit, dans lequel la largeur du brin coulé est inférieure ou égale à 1 m. 7] En raison du changement de la largeur du moule, certains thermocouples à l'extérieur des grandes faces peu-20 vent ne plus représenter la température de l'acier dans le moule lorsque le moule fonctionne dans le mode de coulée intermédiaire ou le mode de coulée étroit. 8] Le flux thermique transféré à travers chaque face 25 du moule est calculé comme suit: Q = Cp * Fw * ^T/A dans laquelle Q est le flux thermique calculé, Cp est la capacité thermique de l'eau de refroidissement, Fw est le débit d'eau de refroidissement, ^T est la différence de température entre l'eau de refroidissement à l'entrée et à la sortie, et A est la superficie de la face du moule. Le choix des variables du flux thermique est basé sur le fait que le transfert thermique à travers le moule est responsa- io - 23 - ble pour la qualité de surface de la brame et pour la productivité de l'appareil de coulée. Une évacuation excessive ou insuffisante de la chaleur depuis le brin en solidification peuvent mener toutes deux à une rupture. 9] Le choix des variables de processus est une procédure itérative, dans laquelle les variables dei processus peuvent être ajoutées ou enlevées selon les performances des modèles développés. Un homme de métier va rÉaliser que Io si d'autres variables de processus deviennent disponibles qui satisfont les critères ci-dessus, elles seront incluses afin d'améliorer la qualité du modèle et d'améliorer encore les performances de la prédiction de rupture en coulée transitoire. Il en résulte que l'invention n'y est pas li- mitée. 0] Afin de surveiller un changement de BES et de prédire l'imminence d'une rupture en coulée transitoire en utilisant la technologie ACPM, on doit définir 3e manière distincte la durée du changement de BES. Un changement de BES est habituellement exécuté toutes les trois à quatre heures pendant une production en coulée continue. Si l'on se réfère au profil de vitesse de coulée 132 d'in change-ment de BES montré dans la figure 6, il comprend typique- ment trois stades opérationnels: [0031] du point A au point B: ralentissement de l'appareil de coulée depuis la vitesse de coulée à l'é=at permanent en fonctionnement continu (au niveau du point A) jus- qu'à approximativement 0,6 m/minute; [0032] du point B au point C: remplacement manuel de la BES usée par une nouvelle alors que la vitesse de coulée 2870762 - 24 - reste sans changement (la vitesse de coulée entre les points B et C est désignée comme vitesse de maint=ien); [0033] du point C au point E: remontée progressive de la 5 vitesse de coulée en retour à la condition de:.onctionnement normale désirée (au point E). 4] Pour le groupe donné de données historiques de grande taille, les points A, B, C et E de chaque changement de BES peuvent être approximativement identifiés dans la séquence suivante: [0035] étape 1: le point B est déterminé par le premier point dans les données de fonctionnement historiques auquel la vitesse de coulée à ce point est inférieure à 0,65 m/minute et supérieure à 0,55 m/minute, et la commande de niveau du moule est simultanément dans un mode manuel; [0036] étape 2: le point A est déterminé de telle façon que A est le dernier point avant le point B auquel la vitesse de coulée moyenne pendant une durée de cinq minutes juste avant le point A est supérieure à 0,7 m/mirute, et la déviation standard de la vitesse de coulée pendent la période de cinq minutes est inférieure à 5e-3; [0037] étape 3: le point C est déterminé par le premier point après le point B auquel le gradient de la vitesse de coulée est supérieur à 1,5 x 10-3 m/mine; [0038] étape 4: le point E est déterminé de telle façon que E est le premier point après C auquel la vitesse de coulée moyenne, pendant une durée de cinq minute3 immédiatement après le point C est supérieure à 0,7 m/minute, et - 25 - la déviation standard de la vitesse de coulée pendant la durée de cinq minutes est inférieure à 5e-3; et [0039] étape 5: enregistrement de toutes les données de fonctionnement des variables de processus choisies entre le point A et le point E, et élimination du groupe de données historiques de grande taille. Retour à l'étape 1 pour le changement suivant de la BES jusqu'à ce que l'on ne trouve le plus de point B dans le groupe de données historiques. 0] En pratique, il existe un certain nombre de variations dans les changements de BES en raison des nuances d'acier différentes et des changements de condition de fonctionnement. Par exemple, comme montré dans la figure 7a, la vitesse à l'état permanent au point A peul: varier de 0,8 à 1,7 m/minute; la durée temporelle du point B au point C peut varier selon le temps nécessaire aux opérateurs pour changer manuellement une BES; et l'accélération de la vitesse de coulée entre le point C et le point E peut aussi varier; par exemple, la vitesse de coulée peut augmenter, peut rester constante, on peut même diminuer à tout moment pendant cette durée. Les variations ci-dessus mènent à di-verses dynamiques dans le processus qui se présente à chaque changement de BES. Des exemples de trajectoires du pro- cessus pour la température d'un thermocouple supérieur du moule sont illustrés dans la figure 7b. 1] Au lieu de définir la durée du changement de BES par les points A et E, dans la présente inventior.., elle est définie comme suit dans le but de synchroniser les trajec- toires de processus, comme cela sera décrit ci-dessous: [0042] lorsqu'on se réfère à la figure 6, la durée du changement de BES commence au point A; une va:niable 134 2870762 - 26 correspondant à la longueur du brin, désignée par L, est fixée à 0 à l'instant de départ quand l'appareil de coulée démarre initialement, et la longueur du brin à tout moment pendant la séquence de coulée peut être calculée par l'in- tégrale de la vitesse de coulée au cours du t=emps entre l'instant de démarrage et l'instant en question. Ainsi, la durée du changement de BES se termine au point F, F étant déterminé de telle façon que L(F) - L(C) = 2,4 m. La valeur de 2,4 m est initialement choisie en se basant sur la Io connaissance antérieure du processus et elle est ensuite vérifiée par la détection à l'état permanent pour s'assurer que la majeure partie des opérations de l'appareil de coulée atteindront un état permanent à la fin du changement de BES. Un homme de métier va réaliser que cette valeur peut varier selon les différents processus de coulée tout en produisant encore des résultats acceptables Et que par conséquent la présente invention n'y est pas lim:Ltée. 3] Une fois que la durée du changement de BES est définie, seules les données dans la durée identifiée (entre le point A et le point F) sont choisies depuis le groupe de données historiques pour construire le groupe de données de modélisation. 4] Après avoir réduit le groupe de données de grande taille récupérées depuis la base de données historiques en choisissant les données des variables de processus appropriées dans la durée définie pour le changement de BES, le groupe de données réduit est réorganisé sous:=orme d'un bloc de données tridimensionnelles 144, comme montré dans la figure 8, dans lequel chaque opération de changement de BES 146 est décrite sous la forme d'une matrice de données bidimensionnelle avec des variables choisies par un certain nombre d'échantillons de mesure pendant la durée du change- - 27 - ment de BES. Plus spécifiquement, l'élément (i,j,k) du bloc de données 144 se réfère à la valeur de la variable j de l'échantillon i lors de la k-ième opération de changement de BES. On notera que dans ce bloc de données, chaque opé- s ration de changement de BES présente l'interval].e d'échantillonnage identique de 400 millisecondes; cependant, il peut exister un nombre différent d'échantillons de mesure puisque la durée du changement de BES peut varier d'une opération à une autre, comme précédemment décrit. 5] Les opérations de changement de BES dans le bloc de données 144 peuvent être groupées en deux catégories: le groupe A et le groupe B, en appliquant les critères suivants: -- une opération de changement de BES appartient au groupe A s'il se produit une rupture en coulée transitoire dans cette opération; -- une opération de changement de BES appartient au groupe B s'il ne se produit pas de rupture en coulée transitoire dans cette opération, et si les conditions sui-vantes sont satisfaites: il n'y a pas de données manquantes dans la vitesse de coulée; la vitesse de coulée diminue de façon monotone entre le point A et le point B; la vitesse du brin coulé ne change pas Rendant le changement de BES; et l'accélération de coulée moyenne entre le point C et le point F tombe dans une certaine plage prédéterminée; -- si l'opération de changement de BES ne satisfait pas les conditions ci- dessus, elle est rejetée. - 28 - [0046] En résultat, le groupe de données de modélisation est construit à l'étape 92 dans la figure 4, dans un mode de réalisation préféré, en choisissant arbitrairement 80 % des changements de BES dans le groupe B. Les 20 % restants des changements de BES dans le groupe B, ensemble avec tous les changements de BES dans le groupe A, forment. un groupe de données de validation. Le groupe de modélisation est utilisé pour développer des modèles ACPM pour prédire les ruptures en coulée transitoire pendant les chargements de BES; de même, le groupe de données de validation est utilisé pour valider les performances de prédiction des modèles développés lorsqu'on les présente avec une nouvelle opération de changement de BES. 7] Le groupe de données de modélisation devrait couvrir la majeure partie de la région de fonctionnement nor-mal, et il est désirable, dans un mode de réalisation préféré, que le groupe de données de modélisation contienne au moins 500 opérations de changement de BES. 8] On notera que les paramètres ci-dessus pour construire les groupes de données de modélisation et de validation peuvent changer dans différents modes de réalisation et que l'invention n'y est pas limitée. Synchronisation des trajectoires de processus [0049] L'invention construit un modèle statistique pour la déviation de chaque variable de processus choisie depuis sa trajectoire moyenne en utilisant les données Listoriques des changements normaux de la BES. Ensuite, elle compare la déviation depuis la trajectoire moyenne des mêmes variables de processus dans un nouveau changement de BES avec la do- - 29 - cumentation historique caractérisée par le modèle: toute différence qui ne peut pas être statistiquement attribuée à des variations de processus communes indique cue la nouvelle opération est différente d'une opération normale. Dans cette invention, une telle comparaison exige que toutes les trajectoires dans des opérations différentes de changement de BES aient des durées égales et qu'elles soient synchronisées avec la progression des opérations de changement de BES. 0] Comme précédemment indiqué, que ce scit dans un groupe de données de modélisation ou dans un groupe de don-nées de validation, chaque changement de BES comprend un nombre différent d'échantillons de mesure en raison de la variation de durée du changement de BES. De tel].es données ne conviennent pas pour construire un modèle ACPM, et elles doivent être synchronisées. 1] Dans un mode de réalisation préféré de l'inven- tion, une procédure de synchronisation des trajectoires du processus, à l'étape 94 dans la figure 4, est développée en se basant sur un schéma de synchronisation unique à deux stades. En se référant à la figure 6, une opération entière de changement de BES est divisée en deux stades. Le premier stade 136, désigné comme stade B, commence au point A et se termine au point C, auquel la vitesse de coulée diminue en continu et par gradins et peut par conséquent être utilisée pour représenter la progression de ce stade. Le second stade 138, désigné comme stade U, va du point C au point F, auquel la longueur prédéfinie L du brin coulé a.igmente de façon monotone, et elle est utilisée pour caractériser l'évolution du stade U. Ainsi, les trajectoires de processus d'un changement de BES peuvent être synchronisées dans les deux stades définis en se basant sur la vitesse de cou- - 30 - lée 132 et sur la longueur du brin coulé 134, respective-ment, comme décrit en détail ci-dessous. 2] Dans cette invention, on suit trois étapes pour 5 synchroniser les trajectoires de processus dans Le stade D: [0053] étape 1: la vitesse de coulée minimum et la vitesse de coulée maximum sont déterminées en se basant sur la connaissance antérieure du processus ou sur le groupe de io données historiques de grande taille. Elles sont désignées par Vmax et Vmin respectivement. Dans un mode de réalisation préféré de cette invention, Vmax = 1,7 n/minute et Vmin = 0, 55 m/minute; [0054] étape 2: l'échelle de synchronisaticn pour le stade B est définie par: r(i) = Vmax - i * (Vmax - Vmin)/(M - 1), i 0,..., M dans laquelle i est l'indice de r et M est le nombre d'échelles dans le stade D. Une directive pour déterminer 20 la valeur de M est donnée par: M = min {n 1 (Vmax -Vmin)/n 0} dans laquelle dV est le changement en gradin minimum de la vitesse de coulée pendant le stade D; [0055] étape 3: toutes les trajectoires de processus dans le stade D sont synchronisées en les interpolant, en se basant sur l'échelle de synchronisation définie sur la vitesse de coulée. Les valeurs synchronisées de chaque échelle de synchronisation sont désignées comme étant une observation. 2870762 - 31 - [0056] De façon similaire, on suit quatre étapes pour synchroniser les trajectoires de processus dans le stade U: [0057] étape 1: on obtient un profil de vite;3se de cou- lée nominal dans le stade U à partir de ses données historiques. Une fonction linéaire est utilisée pour décrire approximativement le profil de vitesse de coulée qui augmente, désignée par vo, par rapport au temps t: vo (t) = a * t + b dans laquelle, dans un mode de réalisation préféré, t = 0 au point C, le paramètre a est égal à 4,15 x 10-5, et b est égal à 1,7 x 10-3; [0058] étape 2: la longueur de brin nominale dans le 15 stade U, désignée par Lo, peut être obtenue en calculant l'intégrale de la vitesse de coulée nominale: Lo (t) = 0,5 * a * t2 + b * t; [0059] étape 3: la longueur de brin nominale est ré-20 échantillonnée par les échelles de synchronisation non-uniformes, ce qui est désigné par s et déterminé par: s (i) = 0,5 * a * (i * T/N) 2 + b * (i * T/N), i = 0,... , N dans laquelle i est l'indice de s; T est la valeur nominale de la durée du changement de BES, qui est calculé par Lo(T) = 2,4 m; et N est le nombre d'échelles dans la longueur du brin. Les échelles de synchronisation non-uniformes dans le stade U sont illustrées par 148 dans la figure 3. Une directive pour déterminer la valeur de N est donnée par: N = min {n 1 T/n 0) - 32 - dans laquelle ts est l'intervalle d'échantillonnage qui est égal à 400 millisecondes dans un mode de réalisation préféré de cette invention; et [0060] étape 4: une fois que l'on a déterminée les échelles de synchronisation dans la longueur du brin, la synchronisation de trajectoires est exécutée en interpolant les trajectoires d'autres variables de processi:.s choisies en se basant sur les échelles dans la longueur du brin, ce qui est illustré dans la figure 9. 1] Ainsi, dans une trajectoire de processus synchronisée, chaque observation correspond à une échelle de synchronisation de la vitesse de coulée dans le stade D ou à une échelle de synchronisation de la longueur du brin dans le stade U. Les exemples de trajectoires de processus synchronisées 150 d'une température d'un thermocouple supérieur du moule sont donnés dans la figure 10. 2] Il est nécessaire de donner certaines considérations spéciales quant aux questions suivantes durant la synchronisation des trajectoires de processus. 3] Premièrement, pendant le stade D, la vitesse de coulée est diminuée par gradins, ce qui implique qu'une multiplicité d'échantillons de mesure de processes peuvent correspondre à une vitesse de coulée. Quand on exécute l'interpolation pour synchroniser les trajectoires de processus, dans le schéma proposé par cette invention, la me- sure de processus pour cette vitesse de coulée es: déterminée par la moyenne de cette multiplicité d'échantillons de mesure. 2870762 - 33 - [0064] Deuxièmement, un changement pratique 3e BES peut présenter différentes vitesses à l'état permanent et différentes vitesses de maintien, qui sont égales à une valeur entre Vmax et Vmin. Ainsi, il existera des données manquan- tes dans les trajectoires de processus synchro:üisées dans le stade D en raison du schéma de synchronisation appliqué, comme illustré dans la figure 10. Ces données manquantes sont inévitables et elles seront traitées ultérieurement dans le développement de modèles et dans les procédures de Io surveillance en-ligne qui vont suivre. 5] De plus, au lieu d'appliquer des échelles de synchronisation non uniformes dans la longueur du brin, on peut aussi appliquer des échelles uniformes à ].a longueur du brin dans le but de synchroniser les trajectoires dans le stade U. Ceci implique que la longueur du brin est ré-échantillonnée de façon régulière à raison de I\ échantillons. Cependant, ce procédé amène à exécuter le calcul ACPM moins fréquemment au commencement du stade U qu'à la fin de celui-ci, étant donné que la vitesse de coulée augmente pratiquement toujours au cours du stade U. Ccmme on le sait, le commencement du stade U présente normalement plus de perturbations dans le processus. Par conséquent, un pro-cédé de mise à l'échelle uniforme peut avoir pour résultat de perdre des occasions de détecter les ruptures en coulée transitoire à un stade précoce. 6] En résultat de l'exécution des synchronisations de trajectoires, on obtient un nouveau bloc de données tri- dimensionnel 162, comme montré dans la figure 11. dans le-quel toutes les trajectoires de processus dans différents stades des changements de BES sont alignées par rapport aux échelles de synchronisation de données 160 définies soit - 34 - par la vitesse de coulée soit par la longueur du brin cou-lé. 7] À ce stade, les valeurs moyennes et les dévia- tions standards sont calculées pour chaque colonne dans le bloc de données 162, et elles seront utilisées pour la poursuite du traitement préalable des données, qui inclut un centrage sur la moyenne et une mise à l'échelle automatique. Développement du modèle ACPM avec données manqua:ztes [0068] Un modèle ACPM est développé à l'étape 96 (figure 4) en se basant sur les données synchronisées dans le groupe de données de modélisation. Les données d'ans le bloc de données bidimensionnel synchronisé 162 sont centrées sur une moyenne et mises automatiquement à l'échelle par rap- port à une variance unitaire avec moyenne à zéro, colonne par colonne. Le centrage sur une moyenne est utilisé pour soustraire la trajectoire moyenne de chaque variable de processus de telle façon que les données vont uniquement représenter la déviation par rapport à la trajectoire moyenne, et par conséquent l'absence de linéarité du processus est, au moins partiellement, supprimée. La mise à l'échelle automatique est utilisée pour obtenir une distribution de variance unitaire avec moyenne à zéro pour chaque variable à chaque observation afin d'attribuer la. même pondération de priorité à la variable. 9] En se référant à la figure 12, le concept essentiel de la technologie ACPM consiste à déployer le bloc de données tridimensionnel résultant 164, centré sur une moyenne et mis automatiquement à l'échelle, pour préserver - 35 - la direction des opérations 166. Le bloc de données 164 est recoupé verticalement le long de la direction d'observation 168. Les tranches obtenues 172 sont juxtaposes afin de construire une matrice de données bidimensionnelle X 174 avec une grande dimension en colonne, de sorte que chaque rangée correspond à une opération de changement de BES. Un algorithme standard ACP est alors appliqué à cette matrice de données déployée X: les données dans cette matrice sont projetées vers un nouvel espace variable latent défini par une matrice de chargement P, dans laquelle la majeure par-tie de la variance de processus contenue dans les données d'origine est capturée par uniquement un petit nombre de variables latentes, que l'on connaît également comme composantes principales. Les valeurs des composantes principales pour chaque opération de changement de BES son: dénommées "marques", désignées par T. Il convient de noter que, en raison de l'application du schéma de synchronisation de trajectoires de processus dans le stade D, la matrice X contient certaines donnéesmanquantes. Le motif Ses données manquantes dans la matrice X est illustré par].76 dans la figure 13, dans laquelle les données manquantes sont montrées au commencement (178) ou à la fin (179) du stade D du changement de BES. Afin de traiter de telles données manquantes, on adopte l'algorithme H. Wold's NIPPLS (décrit par Geladi et autres dans Analtica Chemica Acta, volume 185, 1986), dans lequel on exécute des régressions linéaires entre les colonnes (ou rangées) de la matrice de don-nées X et les vecteurs de marque (ou de chargement), de façon itérative pour obtenir les marques convergentes T et la matrice de chargement P. Particulièrement dans cette invention, lorsqu'il manque des données dans l'une quelconque des colonnes ou des rangées de la matrice de données X, el-les sont traitées de telle façon que l'on exécute les régressions linéaires simplement en ignorant les points man- quants. Ainsi, l'effet des données manquantes engendrées - 36 - par la procédure de synchronisation de la trajectoire de processus est éliminé du développement du modèle ACPM. 0] Deux statistiques, à savoir "Carré de l'Erreur de Prédiction" (CEP) et "Hotelling T" (HT) sont définies à chaque observation en se basant sur la matrice de charge-ment P et sur les marques T, de sorte qu'elles seront capables de décrire de quelle façon chaque opération dans le groupe de modélisation coïncide avec l'opération normale alors que l'opération évolue avec la diminution de la vitesse de coulée dans le stade D et l'augmentation de la longueur du brin dans le stade U. La définitio:Z détaillée de CEP et de HT sont décrites par Nomikos et autres dans Technometrics, volume 37, 1995. De façon similaire à la philosophie de la commande de processus statistique à variable unique, les limites de commande pour CEP et pour HT doivent nécessairement être déterminées à l'étape 98 (figure 4) afin de surveiller un nouveau changement de BES. Théoriquement, ces deux statistiques suivent des distribu- tions de probabilité connues en supposant que toutes les variables de processus et les marques résultantes T sont distribuées de façon multi- normale. Une telle supposition ne s'applique cependant pas à l'opération de changement de BES. Dans un mode de réalisation préféré de cette inven- tion, les limites de commande à la fois pour CEP et pour HT sont déterminées par les données historiques dans le groupe de modélisation, comme suit. Prenant CEP comme exemple, lors de l'observation k, les valeurs CEP pour toutes les opérations normales de changement de BES dans le groupe de données de modélisation sont calculées et on trace les histogrammes des valeurs résultantes CEP. Une cons:ante CCEP,k est déterminée de telle façon que seul un certain pourcentage (par exemple 5 % dans un mode de réalisation préféré de cette invention) des opérations de changement de BES dans le groupe de données de modélisation a une valeur CEP - 37 - au-delà de CCEP,kÉ Ainsi, la limite de commande CEP à l'observation k est donnée par CLCEP,k = g * CCEP, k dans laquelle g est un paramètre d'ajustement pour compen- ser toute erreur due à la taille limitée du groupe de don-nées de modélisation. La valeur de g est normalement supérieure à 1 et inférieure à 1,75. On applique la même méthode pour déterminer les limites de commande sur HT. Il convient de noter que la supposition sous-jace:te à cette méthode alternative est que l'on dispose d'un grand nombre de données historiques des opérations de changement de BES pour construire le groupe de données de modélisation, et que ces opérations sont capables de couvrir la majorité des régions de fonctionnement. 1] En outre, la contribution de chaque variable CEP ou HT, à chaque observation, est aussi calculée en se basant sur la définition de CEP et de HT. La même méthode que décrite ci-dessus est appliquée pour déterminer les limites de commande pour ces contributions. 2] Il peut être nécessaire de développer un certain nombre de modèles pour couvrir la plage entière des condi- tions de fonctionnement de l'appareil de coulée. Cela dé-25 pend fortement du processus lui-même et, s'il a un cer- tain nombre de conditions distinctes de fonctionnement, chacune d'elles peut requérir un modèle séparé. Les fac- teurs typiques qui peuvent influencer le nombre de modèles requis pour surveiller les changements de BEE incluent, 30 mais sans y être limités, la nuance d'acier, la largeur du brin coulé, etc. Dans un mode de réalisation préféré de cette invention, on développe cependant uniquement un mo- dèle ACPM pour couvrir les trois conditions de:fonctionne- - 38 - ment: coulée large, coulée intermédiaire, et coulée étroite, ainsi que précédemment décrit. 3] Quand l'appareil de coulée fonctionne dans le mode de coulée intermédiaire ou le mode de coulée étroite, certaines paires de thermocouples peuvent ne plus représenter la température de l'acier en fusion dans le moule en raison du changement de la largeur du moule. Si cela est le cas, toutes les variables en relation avec ces thermocou- Io pies seront considérées comme manquantes et traitées de façon correspondante. 4] Un homme de métier va réaliser que l'on pourrait construire trois modèles différents pour chacune des candi- tions de fonctionnement distinctes ci-dessus afin d'améliorer les performances du modèle, et que par conséquent l'invention n'y est pas limitée. Validation du modèle et amélioration 20 [0075] La dernière étape dans le procédé avant d'entrer les modèles ACPM résultants dans un système de surveillance en-ligne consiste à valider le modèle en utilisant les don-nées de changement de BES dans le groupe de données de va- lidation définies à l'étape 100 (figure 4). 6] Comme décrit précédemment, le groupe de données de validation inclut à la fois des opérations de changement normal de BES et des opérations anormales avec des ruptures en coulée transitoire. Trois documentations sont: utilisées dans un mode de réalisation préféré pour valider le modèle résultant: - 39 - -- taux de fausses alarmes, également connu en statistiques comme Erreur de type I; -- taux d'alarmes manquées, également connu en statistiques comme Erreur de type II; et -- temps à la rupture, qui désigne l'intervalle temporel entre la première alarme et une rupture réelle. 7] Les valeurs initiales sont fixées à l) % pour le taux de fausses alarmes, à 5 % pour le taux d'alarmes manquées, et à 10 secondes pour le temps à la rupture. Une fois que le modèle a passé avec succès sa documentation de validation, il est prêt à être mis en oeuvre en-ligne. 8] Un homme de métier peut réaliser que les documentations précitées doivent être équilibrées afin d'obtenir un modèle ACPM pratique à la fois en termes de performances du modèle et de robustesse. C'est-à-dire que le modèle de- vrait présenter un bon taux de prédiction de ruptures en coulée transitoire et être en même temps assez rDbuste vis-à-vis des perturbations de processus habituelles. 9] Certaines méthodes peuvent être utilisées pour reconstruire le modèle afin de satisfaire les documentations de validation prédéterminées avant sa mise en oeuvre en-ligne. Ces méthodes incluent, mais sans y être limitées: augmentation de la taille du groupe de modélisation en 30 intégrant un plus grand nombre d'opérations de change- ment normal de BES; - 40 - affinage de la liste de variables de processus choisies pour éviter d'oublier une quelconque variable de processus cruciale; -- augmentation du nombre de composantes principales pour mieux capturer la variance du processus, ou diminution de ce nombre pour donner en résultat un modèle plus ro-buste; -- affinage des limites de commande pour les statistiques CEP et HT; et classification des opérations de changement de BES de l'appareil de coulée par conditions (comme:Les nuances de produits, etc.), et développement de modèles pour chaque condition de fonctionnement distincte. 0] Ces méthodes peuvent être appliquées individuel- lement, ou de préférence en combinaison pour développer un 20 modèle pratique qui satisfait les exigences réelLes quant à la surveillance des opérations de changement de]3ES. 1] Après avoir terminé avec succès les procédures ci-dessus dans le module de développement de modèles 76 dans la figure 3, un modèle ACPM 78 est mémorisé à l'étape 102 dans la figure 4, et il est prêt pour être mis en oeuvre en-ligne. Le modèle est chargé dans le module de surveillance de processus en-ligne (figure 3) afin de surveiller en-ligne une nouvelle opération de changement de BES, en temps réel, et de prédire l'imminence d'une rupture en coulée transitoire. Le module de surveillance dE processus contient des étapes intensives quant à la manière d'utili- - 41 - ser le modèle ACPM pour atteindre les résulta:s désirés, qui sont décrits comme suit. 2] En se référant à la figure 14, dans un mode de s réalisation préféré, toutes les mesures des capteurs d'un processus de coulée sont collectées en-ligne à l'étape 180, à un intervalle d'échantillonnage prédéterminé de 400 millisecondes. Les mesures en temps réel sont échantillonnées en continu et entrées dans le module de surveillance de io processus, dans lequel un tampon de données temporaires est conçu pour stocker ces données de la façon requise. En se basant sur les mesures en temps réel, une fonction de dé-termination de l'état du processus dans le module de surveillance de processus en-ligne est utilisée pour détermi- is ner l'état actuel du processus, à l'étape 182. Si, et uniquement si, le processus est dans l'état de changement de BES (incluant à la fois le stade D et le stade 17), on exécute alors les calculs suivants. 3] Quand un nouveau changement de BES évolue, les mesures acquises sont d'abord validées avec leurs plages acceptables respectives, et toutes les lectures invalides sont étiquetées comme "manquantes" à l'étape 134. Si des données manquantes sont détectées dans la vitesse de cou- lée, le calcul va alors s'arrêter parce que celle-ci est considérée comme étant une variable critique pour surveiller avec succès un changement de BES; sinon le modèle ACPM est chargé dans le module de surveillance de processus à l'étape 186, les variables de processus requises par le modèle sont alors choisies à l'étape 188. Leurs trajectoires de processus, depuis le début du changement de FES jusqu'à l'instant actuel, sont connues depuis le tampon de données précité, et elles sont synchronisées à l'étape 190 en se basant sur les échelles de synchronisation prédéfinies dé- 2870762 - 42 - terminées à l'étape 94 (figure 4), et alignées par rapport à la vitesse de coulée dans le stade D du changement de BES et à la longueur du brin dans le stade U. Le res:e des trajectoires dans les observations futures n'est pas disponi- ble et elles sont par conséquent estimées à l'étape 192 en supposant que la déviation courante vis-à-vis de la trajectoire moyenne reste constante sur le reste de la durée du changement de BES. Un homme de métier va réaliser que la supposition ci-dessus peut changer pour refléter l'opéra- i0 tion réelle du processus; par exemple, dans certains cas, les trajectoires des observations futures peuvent être directement prédites par les trajectoires moyennes elles-mêmes et peuvent encore produire des résultats acceptables. Les trajectoires estimées et synchronisées réstltantes de variables de processus choisies ont le même nombre d'observations, comme défini par les échelles de synchronisation dans la durée du changement de BES et elles forment une ma-trice de données bidimensionnelles Xnew, dans laquelle l'élément Xnew(j,k) représente la valeur synchronisée de la variable j à l'observation k. 4] La matrice Xnew est prétraitée à l'étape 194 pour centrer chaque variable à chaque observation autour de zéro et la mettre à l'échelle par rapport à la variance unité en se basant sur les valeurs moyennes et sur les déviations standard dérivées des données historiques. Ensuite, le module de surveillance déploie la matrice de données prétraitées en suivant la même méthode décrite à l'étape 96 (figure 4) et ensuite, à l'étape 196, il calcule les marques et les statistiques CEP et HT, en utilisant la matrice de chargement P dans le modèle ACPM. Ces statistiques fournis-sent des informations relatives au fait que la présente opération de changement de BES est statistiquement différente du modèle, ou plus spécifiquement du changement nor- - 43 - mal de BES caractérisé par le modèle, et en déduit par conséquent la condition de l'appareil de coulée. 5] À l'étape 197, si l'une ou l'autre des statisti- ques CEP ou HT d'une nouvelle opération de changement de BES excède sa limite de commande sur trois intervalles d'échantillonnage consécutifs, une alarme est alors engendrée pour indiquer l'imminence d'une rupture en coulée transitoire ou une situation anormale. Une alarme HT impli- Io que que le présent changement de BES dévie par rapport à la région d'opération normale et qu'une rupture en coulée transitoire potentielle peut se produire. De son côté, une alarme CEP indique que la corrélation inhérente à l'intérieur des variables de processus choisies a été rompue et qu'une rupture en coulée transitoire est hautement probable. Ces deux types d'alarme peuvent être engendrés individuellement, ou bien, dans la plupart des cas, ils seront engendrés ensemble. Dans le cas d'une alarme CEP et/ou HT, un certain nombre de variables de processus qii sont le plus vraisemblablement en relation avec la rupture prédite sont identifiées en se basant sur leur contribution à la statistique CEP et/ou HT, à l'étape 198. Les deux alarmes et les variables de processus identifiés sont envoyé(e)s, à l'étape 200, aux écrans de l'interface homme/machine pour notifier les opérateurs, de telle sorte que ceux-ci seront capables de tirer parti de l'information fournie pour exécuter un diagnostic supplémentaire ou prendre une décision de correction pour éviter que se produise réellement la rupture prédite. 6] Un système à ordinateur 202 est conçu pour la mise en oeuvre industrielle d'un système de sL.rveillance des opérations transitoires dans un appareil de coulée continue. L'architecture du système est montrée dans la fi- - 44 - gure 15, et elle comprend deux composants: un système de surveillance en- ligne 204 et un système de modélisation hors-ligne 206. Le système de surveillance er.-ligne est conçu en suivant le canevas standard pour développement de logiciels en trois étages: [0087] L'étage de données 208, dans lequel un serveur d'accès de données 218 est connecté à tous les contrôleurs logiques programmables (PLC) 214 pour acquérir toutes les io données de processus en temps réel. Dans un mode de réalisation préféré de cette invention, on adopte la spécification d'accès de données OPC. Les données en temps réel choisies sont fournies au second étage pour le calcul de modèle 210, et en même temps à une base de données histori- ques de processus 216 pour l'archivage des données. Les données archivées seront utilisées par le système de modélisation hors-ligne, lorsqu'il est nécessaire de reconstruire les modèles ACPM. 8] L'étage de calcul 210, dans lequel un serveur de calcul 220 est capable de recevoir les données eu temps ré-el via l'interface d'accès de données, exécute le calcul ACPM, et envoie les informations en relation avec une alarme à un ordinateur interface homme/machine 222. 9] L'étage de présentation 212, dans lequel un ordinateur interface homme/machine 222, situé dans le pupitre de commande de l'appareil de coulée, est capable d'afficher les conditions opératoires du changement de BES en cours, de donner l'alarme en cas d'imminence de rupture en coulée transitoire ou autre anomalie de traitement lors du change-ment de BES en se basant sur les statistiques CEP et HT fournies, et assurer un support aux opérateurs peur prendre une décision correcte quand une alarme est engendrée. Dans - 45 - un mode de réalisation préféré de cette inventicn, on choisit un dispositif "OSI PI process book" (marque déposée au nom de OSI Soft, Inc.) , pour servir comme interface utilisateur. 0] Le système de modélisation hors-ligne 206 inclut un ou plusieurs ordinateurs de développement 224 qui sont connectés au réseau de production via un routeur pour main-tenir la sécurité du réseau. Les ordinateurs de développe-ment sont capables d'accéder aisément aux données historiques de processus, qui sont principalement utilisées pour le développement de modèle ACPM, l'évaluation des performances de modèle et autres analyses ad hoc. Ces analyses sont très importantes pour garder le système en fonctionne- ment avec un temps de réaction très rapide. 1] Un homme de métier va réaliser que le système d'ordinateur précité peut varier dans des circonstances différentes. Par exemple, on pourra utiliser un système d'acquisition de données sur mesure pour remplacer le serveur d'accès de données, ou bien on pourra intégrer les fonctions d'affichage de l'interface homme/machine dans d'autres systèmes de commande, comme un système de commande distribuée (DCS), etc. Par conséquent, cette invention n'y est pas limitée. 2] Il existe un certain nombre de caractéristiques dans le système enligne qui sont nouvelles et qui ne sont pas évidentes dans la réalisation d'un tel système. Ces ca-30 ractéristiques sont décrites plus en détail dans le texte ci-après. - 46 - Conditions préalables pour la surveillance en-ligne des changements de BES [0093] I1 existe deux conditions préalables afin de sur- veiller en-ligne un changement de BES en utilisant les procédures ci- dessus. Ces conditions préalables et les solutions pour les satisfaire, dans un mode de réalisation préféré, sont décrites en détail dans le contexte qui va suivre. ro 4] En premier, la surveillance en-ligne des changements de BES requiert de déterminer l'état du processus du changement de BES alors que le processus de coulée est en cours. Comme précédemment décrit, dans un processus de cou- lée continue, un fonctionnement continu à long terme suit souvent une opération de démarrage, pendant laquelle se produisent des opérations transitoires, comme des changements de BES, des changements du panier de coulée flottant, des changements de nuances du produit, etc. L'une des ca- ractéristiques développées pour le système en-ligne est la capacité à surveiller des opérations de démarrage, des opérations courantes, et des opérations transitoires dans un système d'ordinateur intégré. Une fonction de détermination de l'état du processus, basée sur des règles, est dévelop- pée à l'étape 182 (figure 14) dans le module de surveil-lance de processus pour déterminer l'état qui s'applique actuellement au processus en se basant sur les données disponibles en temps réel, et choisir automatiquement le modèle approprié pour la surveillance du processus. En se ré- férant à la figure 16, les états multiples dt processus sont définis comme un état d'arrêt 230, un état courant 232, un état de démarrage 234, et un état de changement de BES 236 constitué d'un stade D 238 et d'un stade U 240. À chaque état, on exécute les calculs correspondants, par 2870762 - 47 - exemple les calculs de modèle ACPM décrits dans cette invention sont exécutés lors de l'état de changement de BES, des calculs ACP normaux (décrits par Vaculik et autres dans le document US 6,564,119) sont exécutés lors dei l'état de fonctionnement en cours, et aucun calcul n'est exécuté dans l'état de fermeture. Selon les conditions de fonctionnement actuelles (déterminées par la vitesse de coulée, la longueur du brin, etc.), le système est capable de se déplacer d'un état à un autre et donc de surveiller l'opération de démarrage, l'opération courante, l'opération de changement de BES, ou d'autres opérations transitoires de l'appareil de coulée. Afin de déterminer l'état de changement de BES, un élément matériel formant commutateur, par exemple un bouton-poussoir, dénommé bouton de changement de BES, est installé sur le panneau de commande de l'opérateur et les procédures de fonctionnement standard (PFS) sort révisées pour s'assurer que le bouton de changement de BES soit poussé quand l'opérateur commence à diminuer la vitesse de coulée pour un changement de BES. Le signal du bouton- poussoir est rendu disponible au système de surveillance en-ligne. Ainsi, comme illustré dans la figure 16, le système change de l'état courant à l'état qui correspond au stade D du changement de BES quand la condition 1 est appliquée, c'est-à-dire que la vitesse de coulée est inférieure à Vmax après avoir poussé le bouton de changement de BES. Le système passe du stade D au stade U quand la condition 2 s'applique, c'est-à-dire que le changemezt en gradins de la vitesse de coulée est supérieur à + 0,01 m/min et après que la vitesse de coulée ait atteint la vitesse de maintien pour le changement de BES. Le système retourne en-suite à l'état courant lorsque s'applique la condition 3, c'est-à-dire que la longueur du brin d'acier coulé dans le stade U atteint 2,4 m. Il convient de noter que des conditions très similaires peuvent être appliquées pour détermi- ner le stade des autres opérations transitoires 242 de - 48 - l'appareil de coulée, comme des changements dL panier de coulée flottant et des changements de nuances du produit. 5] En second, la surveillance en-ligne d'un change- ment de BES requiert de diminuer de façon monotone la vitesse de coulée pendant le stade D dans le but de synchroniser la trajectoire de processus, c'est-à-dire que: dV/dt 6] Un homme de métier va réaliser que les solutions précitées pour les conditions préalables à la surveillance en-ligne de changement de BES ne sont pas uniques. Par exemple, la procédure de fonctionnement standard pourra être modifiée afin de forcer les opérateurs à diminuer en continu la vitesse de coulée pour satisfaire la seconde condition préalable. Par conséquent cette invention n'y est pas limitée. Transition continue de l'interface homme/machine entre les états du processus [0097] Comme précédemment indiqué, le systène de surveillance en-ligne est capable de surveiller un processus de coulée continue dans des états de processus différents, - 49 - tels que les alarmes de processus et les variables de processus identifiées qui sont le plus vraisemblablement en relation avec les alarmes sont envoyé(e)s aux opérateurs par le système de surveillance en- ligne via un jeu d'écrans interface homme/machine biens conçus. Une caractéristique importante de cette invention, c'est que le changement des états de processus ci-dessus est transparent et continu pour les opérateurs. À cet effet, un jeu d'écrans interface homme/machine identiques sont définis pour donner aux opérateurs les informations de surveillance (y compris les alarmes et les variables du processus qui sont le plus vraisemblablement la cause des alarmes) et les informations de fonctionnement (y compris l'état actuel du processus, le numéro d'identification de la coulée et de la brame, la nuance du produit, la vitesse de coulée et la longueur du brin, les températures des thermocouples, etc.) pour tous les états du processus. De plus, les statistiques CEP et HT calculées dans chaque état de processus sont mises à l'échelle [0,1] par rapport à leurs limites de commande correspondantes. Ainsi, les limites de commande pour les statistiques CEP et HT mises à l'échelle sont consolidées à une limite pour tous les états du processus. Capacité à traiter les données manquantes en temps réel [0098] Les données manquantes en temps réel sont une question cruciale pour le succès de la surveillance en-ligne des changements de BES. Les données manquantes peu-vent survenir de trois sources dans le système de surveil- lance en-ligne de cette invention. Premièrement lieu, il peut se produire des lectures invalides dans les capteurs à cause de certaines raisons, qui incluent des défaillances des capteurs, des dysfonctionnements du système d'acquisition de données, ou des problèmes concernant le réseau - 50 d'ordinateurs. Deuxièmement, les données manquantes peuvent être introduites dans le système de surveillance par le schéma de synchronisation de trajectoire de processus appliqué dans le stade D des changements de BES, ces données manquantes étant engendrées au commencement du stade D du changement de BES si la vitesse à l'état permanent du changement de BES est inférieure à Vmax et/ou à la fin du stade D si la vitesse de maintien du changement BEE est supérieure à Vmin (voir la figure 10). Finalement, des données manquantes peuvent se présenter dans certaines températures de thermocouples quand l'appareil de coulée fonctionne dans le mode de coulée intermédiaire ou dans le mode de coulée étroite, lorsque ces thermocouples ne représentent plus la température du moule en raison d'un changement de la lar- Beur du moule. 9] L'une des caractéristiques développées pour le système en-ligne est sa capacité à continuer:_a surveil-lance de changement de BES en l'absence d'une partie des mesures de capteur en temps réel. Une fois que le système en-ligne a trouvé des données manquantes, elles sont traitées d'après les règles et les méthodes suivantes: [0100] Si l'on trouve des données manquantes dans la vi-25 tesse de coulée, les données manquantes sont alors rempla- cées par leur valeur précédente. Toutefois, si la valeur précédente est également étiquetée comme manquante, le sys- tème passe alors à l'état à vide, et on n'exécute aucun calcul ACPM pour la surveillance des changements de BES, 30 puisque la vitesse de coulée est considérée corme un élé- ment critique au succès de la mise en oeuvre en-ligne. 2870762 - 51 - [0101] Si l'on trouve des données manquantes dans d'autres variables de processus choisies, elles sont compensées comme suit: dans la synchronisation de trajectoire à l'étape 190 (figure 14), les données synchronisées sont: affectées d'un numéro identifiable et étiquetées comme "manquantes" si elles sont interpolées à partir de données manquantes quelconques; i0 dans le calcul de modèle à l'étape 196 (figure 14) les données manquantes sont remplacées par une estimation basée sur le modèle est on les fait alors passer dans les calculs de modèles. L'algorithme d'estimation est dénommé "projection dans un plan modèle", tel que décrit par Nelson et autres dans Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, volume 35, 1996. Brèves informations pour le diagnostic de défaut 20 [0102] L'identification des variables de prccessus qui sont le plus vraisemblablement en relation avec une rupture prédite en coulée transitoire, à l'étape 198 (figure 14), est une caractéristique importante dans le système de sur- veillante en-ligne des changements de la BES de l'appareil de coulée. Quand une alarme est produite, il est important d'informer rapidement les opérateurs sur ce qui peut être la cause de l'alarme, de sorte qu'ils peuvent exécuter un diagnostic supplémentaire et/ou prendre les actions de corn- mande appropriées pour éviter que seproduise réellement la rupture prédite en coulée transitoire. 2870762 - 52 - [0103] Dans l'état de la technique antérieure de concernant la surveillance de processus statistiques à variables multiples, de telles informations concernant le diagnostic du processus sont normalement dérivées de tracé; de contri- bution. Un tracé de contribution traditionnel ACP inclut toutes les variables de processus impliquées dans le calcul du modèle et les variables de processus qui provoquent le plus vraisemblablement les alarmes sont identifiées par leurs contributions les plus importantes. Cependant, comme illustré par 246 dans la figure 17a, un tel tracé de contribution peut souffrir d'un nombre très important de variables de processus et de leurs observations au cours du temps dans le modèle ACPM (dans un mode de réalisation préféré de cette invention, il existe un total de 60 variables de processus et de 120 observations sur la durée du change-ment de BES pour chaque variable du processus) et cela ne va pas donner aux opérateurs un guide utile pour réagir d'une manière rapide et claire. Par conséquent, on développe dans cette invention un tracé de contribution modi- fié, dans lequel seules les observations qui décrivent les conditions de fonctionnement actuelles instantanées sont présentées aux opérateurs. On s'attend à ce que, dans une observation courante, une certaine variable dL. processus avec une haute contribution à la statistique CEP ou la sta- tistique HT dans tous les changements normaux c!e BES dans le groupe de données de modélisation devrait z.ussi avoir une haute contribution dans une nouvelle opération de changement de BES. Ainsi, dans une situation d'alarme, si une variable du processus présente dans l'observation courante une contribution plus importante que celle qu'elle avait habituellement en fonctionnement normal, elle est: la variable de processus qui a le plus vraisemblablement provoqué l'alarme. En se basant sur les limites de cDmmande de contribution précédemment développées à l'étape 98 dans la figure 4, les variables de processus qui ont le plus vrai- - 53 - semblablement provoqué des alarmes pendant un changement de BES sont alors identifiées par le rapport le plus élevé de contribution lors de l'observation courante à leur limite de commande correspondante, laquelle est montrée par 248 dans la figure 17b. Affinage du modèle en-ligne au moyen de paramètres ajustables [0104] Dans cette invention, les limites de commande des statistiques CEP et HT, et les contributions dei variables de processus aux statistiques CEP et HT fournissent les intervalles de confiance pour déterminer si un changement de BES, ou une certaine variable de processus, est normal par comparaison avec la documentation historique. De telles limites de commande sont calculées en se basant sur un grand nombre de données de fonctionnement historiques, au lieu de certaines fonctions de distribution de probabilité connues en théorie. Bien que l'on s'attende à ce que les données historiques choisies couvrent le plus grand nombre de régions de fonctionnement normal possibles, elles ne peuvent pas couvrir 100 % des régions de fonctionnement en raison de la taille limitée des données historiques disponibles. En outre, la région de fonctionnement normal peut dériver au cours du temps. Toutes ces quest:_ons ont un impact important sur la fiabilité des limites de commande calculées au moment où l'on construit un modèle, et peuvent avoir pour résultat un certain nombre de fausses alarmes ou d'alarmes manquées. 5] Une caractéristique développée pour cette invention, c'est qu'un jeu de paramètres de modèle ajustables sont disponibles à titre de paramètres pour affiner le modèle en-ligne. Ces paramètres se réfèrent au multiplicateur - 54 - "g", une constante qui est utilisée pour définir les limites de commande pour les indices de performance des statistiques CEP, HT, et leur contribution. Dans un mode de réalisation préféré de cette invention, différentes valeurs de g sont attribuées pour obtenir les limites de commande des statistiques CEP et HT dans le stade D et le stade U, respectivement, du changement de BES. En se basant sur les performances du modèle, comme par exemple le taux de fausses alarmes ou le taux d'alarmes manquées, on Feut affiner io en-ligne et en temps réel le paramètre g. Cependant, si les performances désirées pour le modèle ne sont pas atteintes en affinant le paramètre g, cela indique alors qu'il peut être nécessaire de reconstruire le modèle. Application industrielle [0106] En bref, la réalisation d'un système de surveil-lance en-ligne des changements de BES dans un appareil de coulée en utilisant des modèles statistiques i variables multiples du processus requiert de disposer de mesures concernant le processus, comme décrit ci-dessus, dans un système d'ordinateur. Le système d'ordinateur est utilisé pour exécuter des calculs ACPM pour surveiller un change-ment actuellement en cours de BES, pour prédire l'imminence d'une rupture en coulée transitoire et pour notifier aux opérateurs toutes les alarmes concernant des ruptures pré- dites. Les modèles statistiques à variables multiples sont développés hors-ligne en se basant sur des données historiques soigneusement choisies en utilisant la:ethnologie ACPM, dans laquelle on applique un schéma de sjnchronisation de trajectoire de processus unique à deux stades. Les modèles sont validés en évaluant le taux de fausses alarmes, le taux des alarmes manquées, et le temps à la rupture avant de pouvoir l'appliquer en-ligne, en temps réel. - 55 - [0107] Bien que cette invention ait été décrite en se référant à la surveillance du changement de DES dans un processus de coulée continue et à la prédiction des ruptu- res en coulée transitoire pendant un tel changement de BES, elle n'y est pas limitée. En particulier, cette invention peut être appliquée à d'autres opérations transitoires dans un appareil de coulée, comme les changements du panier de coulée flottant, les changements de nuances du produit, Io etc., pour prédire des ruptures en coulée transitoire qui se produisent dans les opérations ci-dessus. On comprendra que l'on peut apporter diverses variantes au mode de réalisation décrit ci-dessus de l'invention, sans quitter la portée de la présente invention. Dofasco Inc. 42J4 006 P-FR Ontario L8N 3J5, CA 13.05.20)5/as/jr/mh Revendications 1. Procédé pour la surveillance en-ligne d'opérations transitoires dans un appareil de coulée continue et pour la prédiction de l'imminence d'une rupture en coulée transi- toire ou d'une autre anomalie de fonctionnement, caractérisé en ce qu'il comprend les opérations suivantes: on récupère des données de traitement historiques d'une pluralité de variables de traitement choisies pendant une durée prédéfinie de fonctionnement transitoire, ]es données de traitement historiques résultantes couvrant la plupart des régions de fonctionnement transitoire normales et étant utilisées pour construire un jeu de données de modélisation on divise les données de modélisation dans chaque opération transitoire en deux stades, et on synchronise les données de modélisation séparément vis-à-vis d'un groupe d'échelles de synchronisation par la vitesse de coulée et par la longueur du brin de coulée, respectivement, dans lesdits deux stades pour définir une série d'observations formant un groupe de données de modélisation synchronisées; on exécute une analyse de composantes principales multiples (ACPM) sur ledit groupe de données de modélisation synchronisées pour développer un modèle statistique à variables multiples pour documenter des opérations transitoires nor- males; et on calcule une matrice de charge P et des va-leurs des composantes principales pour chaque opération transitoire dans le groupe de données de modélisation; on calcule des statistiques d'essai à chaque oDservation sur une durée de fonctionnement transitoire prédéfinie, pour chaque opération transitoire dans le groupe de données - 2 de modélisation, en se basant sur le modèle statistique à variables multiples; on détermine des limites de commande pour lesdites statistiques d'essai et leur contribution à partir de chaque variable de traitement choisie; on acquiert des données de traitement en-ligne de chaque variable de traitement choisie à partir d'un point de dé-part prédéfini jusqu'à un instant actuel t, dans une nouvelle opération transitoire à surveiller; on synchronise les données en-ligne acquises en se basant sur les échelles de synchronisation définies dans les deux stades, et on prédit des trajectoires de traitement futures pour le reste de ladite durée à partir dudit instant actuel t jusqu'à un point terminal prédéfini pour ladite durée d'opération transitoire pour créer des trajectoires de traitement complètes; on calcule des statistiques d'essai en se basant sur le modèle statistique à variables multiples pour les trajectoires de traitement complètes résultantes de ladite nouvelle opération transitoire; on compare les statistiques d'essai calculées à partir de ladite nouvelle opération transitoire avec leurs limites de commande correspondantes; et on engendre un signal d'indication indiquant si ladite nouvelle opération transitoire est statistiquement différente de documentations historiques d'opérations normales dans un processus de coulée continue. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'un signal d'alarme est engendré quand les statistiques d'essai dépassent leurs limites de commande pendant un nombre d'intervalles d'échantillonnage consécutifs cui dépasse un nombre prédéfini, ledit signal d'alarme étant indicatif de l'imminence d'une rupture en coulée transitoire ou d'une autre anomalie de fonctionnement. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce qu'une liste de variables de traitement qui sont des contributeurs les plus vraisemblables du signal d'alarme est engendrée. 4. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'une opération transitoire est caractérisée par un ralentissement de la vitesse de coulée, la vitesse de coulée de l'appareil de coulée continue restant inchangée pendant une courte période, et finalement la vitesse de coulée remonte progressivement vers sa condition de fonctionnement normale sur plusieurs minutes. 5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que les opérations transitoires incluent des changements d'une buse d'entrée submergée (BES), des changements d'un panier de coulée flottant, et des changements des nuances de pro-duits dans un appareil de coulée continue. 6. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que les variables de traitement d'un appareil de coulée continue sont choisies parmi le groupe comprenant: lectures du thermocouple de moule, différences de température entre des paires de thermocouples prédéfinis, position de la tige d'arrêt, poids net du chariot de panier de coulée, écoule-ment d'eau de refroidissement du moule, différence de température entre l'eau de refroidissement à l'entrée et à la sortie du moule, et flux de chaleur transféré à travers chaque face du moule. 7. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que le flux de chaleur transféré à travers chaque face du moule d'un appareil de coulée continue est calculé à partir de la différence de température entre les écoulements d'eau de - 4 refroidissement à l'entrée et à la sortie pour:Flaque face du moule. 8. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la durée d'une opération transitoire dans un processus de coulée continue est définie par deux stades, à savoir: un stade D qui commence audit point de départ quand la vitesse de coulée est diminuée pour une opération:ransitoire et qui se termine à un point final quand la vitesse de coulée est augmentée à partir d'une vitesse de maintien prédéfinie; et un stade U qui commence à la fin du stade D, et qui se ter-mine à un point final auquel la longueur du brin d'acier coulé dans le stade U atteint une longueur prédéterminée. 9. Procédé selon la revendication 8, caractérisé'. en ce que ladite vitesse de coulée diminue en continu dans le stade D jusqu'à une valeur désirée qui est commandée par un dispositif de commande automatique. 10. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que la longueur du brin d'acier coulé dans le stade U est égale à 2,4 m. 11. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que ladite longueur du brin d'acier est calculée en intégrant la vitesse de coulée au cours du temps, et en ce qu'elle augmente de façon monotone dans le stade U. 12. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que les trajectoires de traitement dans le stade D sont synchronisées en se basant sur un groupe d'échelles de synchronisation uniformes définies en utilisant la vitesse de coulée, et en ce qu'il existe des données manquantes au commencement et/ou à la fin du stade D en raison du procédé de synchronisation appliqué pour la trajectoire de traite-ment. 13. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que les trajectoires de traitement dans le stade L sont synchronisées en se basant sur un groupe d'échelles de synchronisation non-uniformes définies en utilisait la longueur du brin de coulée, de telle façon qu'un calcul de surveillance en-ligne est mené plus fréquemment au commencement du stade U qu'à la fin du stade U. 14. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit modèle statistique à variables multiples est développé en utilisant la technologie ACPM, et le nombre de composantes principales est déterminé de telle façon qu'un pourcentage prédéterminé de variance d'opération à opération existant dans le groupe de données de modélisation historique a été capturé. 15. Procédé selon la revendication 1, caractéris& en ce que les statistiques d'essai sont choisies parmi le groupe comprenant le carré de l'erreur de prédiction (CEP) et la méthode "Hotelling T" (HT). 16. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que lesdites limites de commande pour lesdites statistiques d'essai et les contributions de chaque variable de traite-ment choisie sont déterminées en se basant sur les données historiques dans le groupe de données de modélisation, et en ce qu'on utilise en-ligne un multiplicateur ajustable pour ajuster lesdites limites de commande. 17. Procédé selon la revendication 16, caractérisé en ce que ledit multiplicateur pour les limites de commande des- 2870762 - 6 dites statistiques d'essai a des valeurs différentes dans le stade D et dans le stade U. 18. Procédé selon la revendication 3, caractéris6 en ce que les variables de traitement qui sont le plus vraisemblable-ment en relation avec les ruptures ou les ar.omalies de traitement prévues sont identifiées par des valeurs de contribution élevée, par comparaison avec leurs limites de commande correspondantes, lors de l'observation La plus actuelle. 19. Système en temps réel pour surveiller en-ligne des opérations transitoires dans un appareil de coulée continue et pour prédire l'imminence d'une rupture en coulée transitoire ou d'une autre anomalie de traitement, caractérisé en ce qu'il comprend: une pluralité de capteurs de mesure pour obtenir des don-nées de traitement en temps réel dans un appareil de coulée continue; un module d'accès de données pour acquérir lesdites données de traitement en temps réel à partir desdits capteurs, et pour les fournir à d'autres modules dans le système, en tant que nécessaire; un module de détermination d'état de traitement Pour déterminer un état de traitement choisi à partir des états suivants: état de démarrage, état de fermeture, état de fonctionnement courant, état de d'opération transitoire, et pour choisir un module de calcul de modèle pour surveiller les opérations d'un appareil de coulée continue; un module de calcul de modèle, choisi par le modale de dé-termination d'état de traitement en accord avec ledit état de traitement déterminé, pour recevoir lesdites données de traitement en temps réel, pour exécuter des calculs ACPM, et pour calculer des statistiques d'essai; et une interface homme/machine pour afficher des conditions d'opération transitoire actuelles en accord ave: l'état de traitement déterminé. 20. Système selon la revendication 19, caractérisé en ce que ledit état d'opération transitoire inclut des changements de la buse d'entrée submergée (BES), des changements du panier de coulée flottant, et des changements dans la nuance du produit. 21. Système selon la revendication 19, caractérisé en ce que ladite interface homme/machine fournit une information de fonctionnement incluant l'une quelconque des suivantes: identification dudit état de traitement, identificateur de suivi de brame, lecture de capteurs en temps rée1 et information de surveillance incluant des statistiques d'essai, des limites de commande associées aux statistiques d'essai et des variables de traitement identifiées qui sont des contributeurs les plus vraisemblables pour engendrer des alarmes. 22. Système selon la revendication 21, caractérisé en ce que lesdites statistiques d'essai et lesdites valeurs de contribution sont mises à l'échelle de [0,1] par rapport à des limites de commande correspondantes sur une durée d'opération transitoire définie. 23. Système en temps réel pour la surveillance en-ligne d'opérations transitoires dans un appareil de coLlée continue et pour la prédiction de l'imminence d'une rupture en coulée transitoire ou d'une autre anomalie de traitement, caractérisé en ce qu'il comprend: un module de développement de modèle pour recevoir et pour diviser des données de modélisation provenant d'opérations transitoires en deux stades, et pour synchroniser les don- nées de modélisation séparément par rapport à un groupe d'échelles de synchronisation prédéfinies par la vitesse de coulée et par la longueur du brin de coulée, respective-ment, dans lesdits deux stades, ledit module de développe-ment de modèle définissant une série d'observations qui forment un jeu de données de modélisation synchronisées; pour exécuter une analyse de composantes principales multiples (ACPM) sur ledit groupe de données de modélisation synchronisées pour développer un modèle statistique à variables multiples, qui capture la variance d'opération à opération qui existe dans les données historiques pour documenter des opérations transitoires normales; pour calculer une matrice de charge P, et des valeurs des composantes principales pour chaque opération transitoire dans le groupe de données de modélisation; pour calculer des statistiques d'essai à chaque observation sur une durée d'opération transitoire prédéfinie, pour chaque opértion transitoire dans le groupe de données de modélisation, en se basant sur le modèle statistique à variables multiples; et pour déterminer des limites de commande pour lesdites statistiques d'essai et leur contribution vis-àvis des variables de traitement choisies; une pluralité de capteurs de mesure pour acquérir des don-nées de traitement en-ligne de variables de traitement choisies à partir d'un point de départ prédéfini jusqu'à un instant actuel t dans une nouvelle opération transitoire que l'on surveille; un module de synchronisation pour synchroniser les données de traitement en-ligne acquises en se basant sur les échelles de synchronisation définies dans les deux stades, et pour prédire les trajectoires de traitement futures pour le reste de ladite durée d'opération transitoire, à savoir à partir de l'instant actuel t jusqu'à un point terminal pré-défini pour ladite opération transitoire pour créer des trajectoires de traitement complètes; un module de calcul pour calculer des statistiques d'essai en se basant sur le modèle statistique à variables multiples pour les trajectoires de traitement complotes résultantes de ladite nouvelle opération transitoire, et pour comparer les statistiques d'essai calculées depuis ladite nouvelle opération transitoire jusqu'à leurs limites de commande correspondantes; et une interface homme/machine pour afficher les conditions d'opération transitoire actuelles. 24. Système selon la revendication 23, caractérisé en ce qu'il comprend une alarme pour engendrer un signal d'alarme quand les statistiques d'essai excèdent leurs limites de commande sur un nombre d'intervalles d'échantillonnage consécutifs supérieur à un nombre prédéterminé, ledit signal d'alarme indiquant l'imminence d'une rupture en coulée transitoire ou d'une autre anomalie de traitement.. 25. Système selon la revendication 24, caracté:'isé en ce que l'interface homme/machine présente le signal d'alarme. 26. Système selon la revendication 24, caractérisé en ce que l'interface homme/machine affiche une liste de variables de traitement qui sont les contributeurs les plus vraisemblables à l'alarme. 27. Système selon la revendication 23, caractérisé en ce que le module de développement de modèle divise les données de modélisation dans chaque opération transitoire en deux stades, à savoir: un stade D qui commence audit point de départ quand la vitesse de coulée est diminuée pour une opération transitoire et qui se termine à un point final quand la vitesse de coulée est augmentée depuis une vitesse de maintien prédéfinie; et - un stade U qui commence à la fin du stade D, et qui se ter-mine à un point final auquel la longueur du brin d'acier coulé dans le stade U atteint une longueur prédéterminée. 28. Système selon la revendication 23, caractérisé en ce qu'il comprend un multiplicateur ajustable pour ajuster lesdites limites de commande enligne. 29. Système selon la revendication 23, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens pour traiter des données manquantes engendrées par des défaillances des capteurs, par des pertes de fonctionnement de thermocouples en raison à des changements de la largeur du moule de coulée continue, et par ledit module de synchronisation.