(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
鋳型の長辺面銅板に埋設した測温素子の測温データを取得し、該測温データに基づいてスラブにおける表面欠陥発生の有無を判定する連続鋳造スラブの表面欠陥判定方法であって、
前記長辺面銅板に埋設する前記測温素子の配置を、
鋳造方向については、最上段の前記測温素子の位置を湯面制御レベルから下方に200mm以内、最下段の前記測温素子の位置を湯面制御レベルから下方に500mm以上離れた位置、隣り合う前記測温素子間の間隔を250mm以下、段数を４段以上とし、
鋳型幅方向については、前記鋳型の短辺面銅板に最も近い位置に埋設された前記測温素子の位置を前記長辺面銅板と前記短辺面銅板の交線から鋳型幅中央に向かう方向に沿って250mm以内、隣り合う前記測温素子間の間隔を200mm以下、列数を８列以上とし、
上記のように配置された前記測温素子の測温データを所定の時間間隔で取得する測温データ取得工程と、
該測温データ取得工程で前記長辺面銅板毎に取得された前記測温データの各時間における平均値を算出し、該平均値に基づいて前記測温データを規格化する測温データ規格化工程と、
該測温データ規格化工程で規格化された前記測温データの主成分分析を行う主成分分析工程と、
該主成分分析工程で算出された主成分及び主成分スコアにより表される温度と前記測温データとの残差を算出する残差算出工程と、
該残差算出工程で算出された残差の自乗和に基づいて前記スラブにおける表面欠陥発生の有無を判定する表面欠陥発生判定工程を備えたことを特徴とする連続鋳造スラブの表面欠陥判定方法。
【請求項２】
最下段の前記測温素子の位置は、湯面制御レベルから鋳造方向に900mm以内とすることを特徴とする請求項１記載の連続鋳造スラブの表面欠陥判定方法。
【請求項３】
前記表面欠陥発生判定工程は、前記残差の自乗和が予め定めた所定の閾値を超えた場合に前記スラブにおいて表面欠陥の発生有りと判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の連続鋳造スラブの表面欠陥判定方法。
【請求項４】
前記表面欠陥発生判定工程は、鋳造方向に配置された前記測温素子の列毎に判定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の連続鋳造スラブの表面欠陥判定方法。
【請求項５】
鋳型の長辺面銅板に埋設した測温素子の測温データを取得し、該測温データに基づいてスラブにおける表面欠陥発生の有無を判定する連続鋳造スラブの表面欠陥判定装置であって、
前記長辺面銅板に埋設する前記測温素子の配置を、
鋳造方向については、最上段の前記測温素子の位置を湯面制御レベルから下方に200mm以内、最下段の前記測温素子の位置を湯面制御レベルから下方に500mm以上離れた位置、隣り合う前記測温素子間の間隔を250mm以下、段数を４段以上とし、
鋳型幅方向については、前記鋳型の短辺面銅板に最も近い位置に埋設された前記測温素子の位置を前記長辺面銅板と前記短辺面銅板の交線から鋳型幅中央に向かう方向に沿って250mm以内、隣り合う前記測温素子間の間隔を200mm以下、列数を８列以上とし、
上記のように配置された前記測温素子の測温データを所定の時間間隔で取得する測温データ取得手段と、
該測温データ取得手段で前記長辺面銅板毎に取得された前記測温データの各時間における平均値を算出し、該平均値に基づいて前記測温データを規格化する測温データ規格化手段と、
該測温データ規格化手段で規格化された前記測温データの主成分分析を行う主成分分析手段と、
該主成分分析手段で算出された主成分及び主成分スコアにより表される温度と前記測温データとの残差を算出する残差算出手段と、
該残差算出手段で算出された残差の自乗和に基づいて前記スラブにおける表面欠陥発生の有無を判定する表面欠陥発生判定手段を備えたことを特徴とする連続鋳造スラブの表面欠陥判定装置。
【請求項６】
最下段の前記測温素子の位置は、湯面制御レベルから鋳造方向に900mm以内であることを特徴とする請求項５記載の連続鋳造スラブの表面欠陥判定装置。
【請求項７】
前記表面欠陥発生判定手段は、前記残差の自乗和が予め定めた所定の閾値を超えた場合に前記スラブにおいて表面欠陥の発生有りと判定するものであることを特徴とする請求項５又は６に記載の連続鋳造スラブの表面欠陥判定装置。
【請求項８】
前記表面欠陥発生判定手段は、鋳造方向に配置された前記測温素子の列毎に判定するものであることを特徴とする請求項５乃至７のいずれか一項に記載の連続鋳造スラブの表面欠陥判定装置。
【請求項９】
請求項４に記載の連続鋳造スラブの表面欠陥判定方法を用いた鋼鋳片の製造方法であって、
前記表面欠陥発生判定工程において表面欠陥発生有りと判定された前記測温素子の列に対応する鋳型内相対位置を特定する鋳型内相対位置特定工程と、
該鋳型内相対位置に基づいて鋳型内における溶鋼流動異常を推定し、該推定された溶鋼流動異常を解消するように溶鋼流動を制御する溶鋼流動制御工程とを備えたことを特徴とする鋼鋳片の製造方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鋳型に溶鋼を吐出して鋳型の下端からスラブ（鋳片）を引き抜くことにより連続してスラブを製造する連続鋳造に関し、特に、スラブ自体又は製品における表面欠陥発生の有無を判定する連続鋳造スラブの表面欠陥判定方法及び装置、該表面欠陥判定方法を用いた鋼鋳片の製造方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、連続鋳造用鋳型に複数の熱電対を設置して、操業トラブルや品質異常を検知することが行われている。
例えば、特許文献１や２では、鋳型の湯面近傍に３段（行）の熱電対を設置し、凝固シェル厚が10mm程度になる鋳型範囲における温度測定値から鋳型内の溶鋼流動を予測し、表面欠陥の起因となる介在物や気泡の存在有無を判定する方法が開示されている。
また、特許文献３や４では、同様に鋳型に熱電対を設置して、温度測定値からスラブの縦割れを検知する方法が開示されている。
さらに、特許文献５では、多数（多種類）の操業データを少数（少種類）の変数（特徴量と称する）で表現できるように変換し、その代表値となる特徴量と品質データとの対応についての実績データベースを用いて製品品質を予測する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１１２５８号公報
【特許文献２】特開２０１２−６６２７８号公報
【特許文献３】特開２０１１−２０６８１０号公報
【特許文献４】特開２０１１−５２２７０４号公報
【特許文献５】特許第５１６９０９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記従来技術には以下の問題点がある。
特許文献１や２に開示された方法では、鋳型に設置した熱電対から間接的にスラブ温度を測定しても、溶鋼内部温度を予測し、さらには溶鋼流動を予測することは実際には難しい。また、たとえうまく予測できたとしても、実際のスラブ表面欠陥は気泡や介在物等、溶鋼流動の異常によるものだけでなく、例えばフラックスの巻込み（噛込み）や流れ落ちといった不均一流入、オシレーション割れ、或いは鋳型直下の冷却異常による冷却斑等に起因するものも多いのが事実であり、これらの発生をスラブの温度測定により予測するのは困難である。
【０００５】
特許文献３は、鋳型幅方向の温度分布を数値処理し、ある閾値を超えるものを温度分布異常として検出する方法であるが、この方法では縦割れの検知はできても、他の表面欠陥の原因となる異常の検知は難しい。また、鋳型幅方向の温度分布は重要な情報であるが、実際には鋳型内の浸漬ノズルの深さ変更や、特に電磁制御している場合等においては内部の溶鋼流動が複雑かつ非対称になるため、温度分布異常を誤検知しやすい。
【０００６】
特許文献４は、割れのない状態で求めた温度測定値に基づいて、鋳型内に配置された熱電対によって測定された実際の温度値を計算に入れて、縦割れのブレークアウトが生じるリスクに関する統計的評価を行うものであるが、実際の製造現場では、溶鋼温度（出鋼温度）の違い（ばらつき含む）や、操業中における浸漬ノズルや鋳造速度等の連続的な変化があるため、リファレンスとなる「割れのない状態で求めた温度測定値」との数値的比較評価は難しい。
【０００７】
特許文献５は、データベースを用いた製品品質予測技術であるが、データベースの保管・管理・読出しのための設備や制御システムが必要となり、設備投資費の高騰化が懸念される。また、特許文献５の実施例では、鋳型銅板温度を用いた製品品質予測例が提示されているが、品質予測に必要な銅板温度データ数（銅板に埋設する熱電対の本数）に関する言及や、欠陥発生位置の特定はされていない。
【０００８】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、連続鋳造で製造されたスラブ自体又は製品における表面欠陥発生の有無の判定及びその発生位置の特定を行う連続鋳造スラブの表面欠陥判定方法及び装置、該表面欠陥判定方法を用いた鋼鋳片の製造方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
（１）本発明に係る連続鋳造スラブの表面欠陥判定方法は、鋳型の長辺面銅板に埋設した測温素子の測温データを取得し、該測温データに基づいてスラブにおける表面欠陥発生の有無を判定するものであって、前記長辺面銅板に埋設する前記測温素子の配置を、鋳造方向については、最上段の前記測温素子の位置を湯面制御レベルから下方に200mm以内、最下段の前記測温素子の位置を湯面制御レベルから下方に500mm以上離れた位置、隣り合う前記測温素子間の間隔を250mm以下、段数を４段以上とし、鋳型幅方向については、前記鋳型の短辺面銅板に最も近い位置に埋設された前記測温素子の位置を前記長辺面銅板と前記短辺面銅板の交線から鋳型幅中央に向かう方向に沿って250mm以内、隣り合う前記測温素子間の間隔を200mm以下、列数を８列以上とし、上記のように配置された前記測温素子の測温データを所定の時間間隔で取得する測温データ取得工程と、該測温データ取得工程で前記長辺面銅板毎に取得された前記測温データの各時間における平均値を算出し、該平均値に基づいて前記測温データを規格化する測温データ規格化工程と、該測温データ規格化工程で規格化された前記測温データの主成分分析を行う主成分分析工程と、該主成分分析工程で算出された主成分及び主成分スコアにより表される温度と前記測温データとの残差を算出する残差算出工程と、該残差算出工程で算出された残差の自乗和に基づいて前記スラブにおける表面欠陥発生の有無を判定する表面欠陥発生判定工程を備えたことを特徴とするものである。
【００１０】
（２）上記（１）に記載のものにおいて、最下段の前記測温素子の位置は、湯面制御レベルから鋳造方向に900mm以内とすることを特徴とするものである。
【００１１】
（３）上記（１）又は（２）に記載のものにおいて、前記表面欠陥発生判定工程は、前記残差の自乗和が予め定めた所定の閾値を超えた場合に前記スラブにおいて表面欠陥の発生有りと判定することを特徴とするものである。
【００１２】
（４）上記（１）乃至（３）のいずれかに記載のものにおいて、前記表面欠陥発生判定工程は、鋳造方向に配置された前記測温素子の列毎に判定することを特徴とするものである。
【００１３】
（５）本発明に係る連続鋳造スラブの表面欠陥判定装置は、鋳型の長辺面銅板に埋設した測温素子の測温データを取得し、該測温データに基づいてスラブにおける表面欠陥発生の有無を判定するものであって、前記長辺面銅板に埋設する前記測温素子の配置を、鋳造方向については、最上段の前記測温素子の位置を湯面制御レベルから下方に200mm以内、最下段の前記測温素子の位置を湯面制御レベルから下方に500mm以上離れた位置、隣り合う前記測温素子間の間隔を250mm以下、段数を４段以上とし、鋳型幅方向については、前記鋳型の短辺面銅板に最も近い位置に埋設された前記測温素子の位置を前記長辺面銅板と前記短辺面銅板の交線から鋳型幅中央に向かう方向に沿って250mm以内、隣り合う前記測温素子間の間隔を200mm以下、列数を８列以上とし、上記のように配置された前記測温素子の測温データを所定の時間間隔で取得する測温データ取得手段と、該測温データ取得手段で前記長辺面銅板毎に取得された前記測温データの各時間における平均値を算出し、該平均値に基づいて前記測温データを規格化する測温データ規格化手段と、該測温データ規格化手段で規格化された前記測温データの主成分分析を行う主成分分析手段と、該主成分分析手段で算出された主成分及び主成分スコアにより表される温度と前記測温データとの残差を算出する残差算出手段と、
該残差算出手段で算出された残差の自乗和に基づいて前記スラブにおける表面欠陥発生の有無を判定する表面欠陥発生判定手段を備えたことを特徴とするものである。
【００１４】
（６）上記（５）に記載のものにおいて、最下段の前記測温素子の位置は、湯面制御レベルから鋳造方向に900mm以内であることを特徴とするものである。
【００１５】
（７）上記（５）又は（６）に記載のものにおいて、前記表面欠陥発生判定手段は、前記残差の自乗和が予め定めた所定の閾値を超えた場合に前記スラブにおいて表面欠陥の発生有りと判定するものであることを特徴とするものである。
【００１６】
（８）上記（５）乃至（７）に記載のものにおいて、前記表面欠陥発生判定手段は、鋳造方向に配置された前記測温素子の列毎に判定するものであることを特徴とするものである。
【００１７】
（９）本発明に係る表面欠陥判定方法を用いた鋼鋳片の製造方法は、上記（４）に記載の連続鋳造スラブの表面欠陥判定方法を用いたものであって、前記表面欠陥発生判定工程において表面欠陥発生有りと判定された前記測温素子の列に対応する鋳型内相対位置を特定する鋳型内相対位置特定工程と、該鋳型内相対位置に基づいて鋳型内における溶鋼流動異常を推定し、該推定された溶鋼流動異常を解消するように溶鋼流動を制御する溶鋼流動制御工程とを備えたことを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１８】
本発明においては、鋳型の長辺面銅板内の鋳造方向及び鋳型幅方向の比較的広い範囲に埋設した測温素子の測温データを取得する測温データ取得工程と、該取得された測温データの平均値を鋳型の長辺面銅板毎に算出し、該平均値を用いて前記各測温データを規格化する測温データ規格化工程と、該測温データ規格化工程で規格化された前記測温データの主成分分析を行う主成分分析工程と、該主成分分析工程で算出された主成分及び主成分スコアにより表される温度と前記測温データとの残差を算出する残差算出工程と、該残差算出工程で算出された残差の自乗和が予め定めた所定の閾値を超えた場合に表面欠陥の発生有りと判定する表面欠陥発生判定工程を備えたことにより、種々条件で鋳造されたスラブに対して溶鋼流動の異常に起因する介在物や気泡の存在、フラックスの不均一流れ込み（パウダー巻込み・噛み込み等）や冷却斑といったスラブ自体又は製品における表面欠陥発生の有無の判定及びその発生位置の特定を的確に行うことができるようになる。
これにより、鋳造後のスラブに対する表面手入れの要否や引当てグレードの変更を効率良く行うことが可能となる
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の一実施の形態に係る連続鋳造スラブの表面欠陥判定装置の説明図である。
【図２】本発明の一実施の形態に係る測温素子の配置例の説明図である。
【図３】本発明の一実施の形態に係る連続鋳造スラブの表面欠陥判定方法のフローチャートである。
【図４】本発明の実施例１に係る逸脱度（残差の自乗和）の時系列的変化の結果である（その１）。
【図５】本発明の実施例に係る残差の逸脱度（残差の自乗和）の時系列的変化の結果である（その２）。
【図６】本発明の実施例に係る残差の逸脱度（残差の自乗和）の時系列的変化の結果である（その３）。
【図７】本発明の実施例に係る残差の逸脱度（残差の自乗和）の時系列的変化の結果である（その４）。
【図８】本発明の他の実施の形態に係る鋼鋳片の製造方法のフローチャートである。
【図９】本発明の他の実施の形態に係る測温素子のグループ分けの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
[実施の形態１]
本発明の一実施の形態に係る連続鋳造スラブの表面欠陥判定装置（以下、単に「表面欠陥判定装置１」という）は、図１に示すように、鋳型３の長辺面銅板３ａに埋設された熱電対５と、熱電対５の測温データを取得して主成分分析を行い、スラブ（図示なし）の表面欠陥発生の有無を判定するための演算装置１０を備えている。
以下、本実施の形態１に係る熱電対５の配置及び演算装置１０の構成について説明するに前に、まず、本実施の形態１に係る測温データの主成分分析の概要を説明する。
【００２１】
＜主成分分析＞
主成分分析とは、多くの観測変数から特徴を表す新たな変数を合成する統計的解析手法であり、本願発明のように多くの測温データにおける特異点を見出すのに適した手法である。測温データの時系列情報に対して主成分分析を行うと、複数の基底及び基底係数が求められる。
【００２２】
主成分分析の解析手法について、鋳型３の長辺面銅板３ａに埋設した熱電対５の本数が100本、すなわち、100点の測定地点において得られる時系列データに対して主成分分析を行う場合を例として説明する。
1秒間隔で100本の熱電対５から測温データを取得する場合、t秒間分の温度の時系列データXは下式（１）のように表すことができる。式（１）において、Tは温度を表し、下付き数字は熱電対番号、上付き数字は時間を表す。
【００２３】
【数１】
0006358199.tif 000002
【００２４】
また上記の時系列データをまとめて、次式のように行列Xと記す。
【００２５】
【数２】
0006358199.tif 000003
【００２６】
この行列Xに対する主成分ｙは、下式で求められる共分散行列の固有ベクトルとして求めることができる。
【００２７】
【数３】
0006358199.tif 000004
【００２８】
ここでは、求めた固有ベクトルの中から固有値の大きい順に３つのベクトルを選択した。これらのベクトルをy1、y2、y3とする。
ベクトルy1、y2、y3の要素数は熱電対の本数と等しい１００である。また、y1、y2、y3はノルムが１に正規化されているとする。
【００２９】
このように温度の時系列データXに対し、主成分分析により例えば３つの基底を計算した場合、下式（２）に示す３種類の100次元ベクトルy1、y2及びy3（基底１〜基底３）が得られる。この基底１〜基底３は、温度の時系列データXを表現するための代表的なパターン（時間に対する値の変化）であり、これら３つの基底それぞれに重み付けをし、それらを組み合わせることによって温度の時系列データXを表現しようとするものである。
【００３０】
【数４】
0006358199.tif 000005
【００３１】
このy1、y2、y3を「基底」と称する。
主成分分析においては、基底１〜基底３に対してt秒間分の温度の時系列データ（X1、X2〜Xt）毎に基底係数aijが計算される。基底係数aijとは、上述の基底１〜基底３への重み付けの値である。
基底１〜基底３それぞれに対する基底係数aijを用いることで、温度の時系列データのパターン（時間に対する値の変化する形態）を特徴づけることが可能となり、特異点を抽出することができるようになる。
式（１）で表される温度の時系列データは、基底１〜基底３（y1、y2、y3）と基底係数aijを用いて下式（３）で近似できる。
【００３２】
【数５】
0006358199.tif 000006
【００３３】
式（３）を行列で記述すると、次のように表される。
【００３４】
【数６】
0006358199.tif 000007
【００３５】
しかしながら、有限個数の基底（上記の例ではy1、y2及びy3の３個）では実際に測定された温度の時系列データXを厳密に表すことはできず、基底と基底係数により近似された温度と実際に測定された温度との間に誤差が生じる。
そこで、本発明者らは、下式(４)に示すように残差αをさらに用いて温度の時系列データXを表すことを考えた。
【００３６】
【数７】
0006358199.tif 000008
【００３７】
これを複数の熱電対温度について行列で表すと、αはxtresに対応し、以下のように表される。
【００３８】
【数８】
0006358199.tif 000009
【００３９】
このベクトルxtresの要素数は熱電対本数100である。また、残差は鋳型３の長辺面銅板３ａに２次元的に埋設された熱電対の各列に由来した成分に分解することができる。すなわち、通常の変動からの逸脱度を、鋳造方向に配置した熱電対の列毎に定義できる。
例えば、Ａ列の熱電対の熱電対番号を1、21、41、61、81とした場合、ベクトルxtresは次式のように表される。
【００４０】
【数９】
0006358199.tif 000010
【００４１】
また、この残差の自乗和によりＡ列に関する逸脱度Qt（A）を次式のように定義できる。他の列についても同様である。
【００４２】
【数１０】
0006358199.tif 000011
【００４３】
この逸脱度Qtの時系列的な変化を図示したのが図４〜図７である。図４〜図７において、横軸はmin、縦軸はK2（K：絶対温度）である。
【００４４】
残差αは基底（y1、y2、y3、…）と基底係数aijだけでは近似できない誤差であり、通常の状態からの逸脱度を表すものと捉えることができる。ここで、通常の状態とは、「製品の表面欠陥が発生していない場合」の鋳型内溶鋼流動状態であり、鋳造時間の大半を占める。
すなわち、残差の自乗和の変化をモニタリングすることで、非定常的かつ局所的な温度挙動を検知することができ、その結果、スラブにおける表面欠陥発生の有無が判定可能になると考えられる。
なお、以降の説明において、基底１〜基底３を「第１主成分」〜「第３主成分」、基底係数を「主成分スコア（主成分得点）」と表記する。
【００４５】
＜熱電対の配置＞
鋳型３の長辺面銅板３ａ内の鋳造方向及び鋳型幅方向に埋設する熱電対５の好適な配置について、鋳造方向、鋳型幅方向のそれぞれの方向毎に精査した。その結果、以下に示す知見（知見i〜知見vi）を得た。以下、各知見について順に説明する。
【００４６】
≪鋳造方向の配置≫
熱電対５の鋳造方向に配置する範囲及び間隔について以下の知見が得られた（知見i、知見ii、知見iii）。なお、以下の説明において「位置」とは、湯面制御レベルを基点とした鋳造方向の位置を表しており、湯面制御レベルとは、タンディッシュから溶鋼を鋳型３に注入する際、注入量制御の目標とする湯面レベルのことである。
【００４７】
湯面制御レベルから鋳造方向に200mmまでの範囲ではスラブに表面欠陥が発生しやすく、熱電対５の最上段の位置が湯面制御レベルから200mmの範囲外にある場合、スラブの極表層における鋳造欠陥の発生を見落とすケースが見られた。従って、熱電対５の最上段位置は、湯面制御レベルから200mmの範囲内、より好ましくは湯面制御レベルから180mmの範囲内とすることが望ましい（知見i-1）。
【００４８】
熱電対５の最下段位置については、湯面制御レベルから500mmより下方であれば、浸漬ノズルからの吐出流による溶鋼流動を十分に捉えることができ、かつ、製品の表面欠陥の原因となる鋳造欠陥（介在物、気泡）のうち、スラブ表面から8〜12mm程度の深い位置での構造欠陥の発生を見逃すことはない。従って、熱電対５の最下段位置の上限は湯面制御レベルから500mmより下方とすることが望ましい（知見i-2）。
【００４９】
もっとも、熱電対５の最下段位置の下限を湯面制御レベルから900mmまでの範囲内とすることが望ましい（知見i-3）。この理由は以下のとおりである。
湯面制御レベルから900mm以上の位置においては既に凝固シェルが十分に形成されており、この位置において表面欠陥の起因となるモールドパウダーや脱酸生成物を補足してもスラブ温度に反映されにくいこと、及び湯面制御レベルから900mmより下方の位置で捉えられたモールドパウダーや脱酸生成物は比較的スラブ内部にあるので、圧延されても表面欠陥となりにくいことが考えられる。
【００５０】
従って、熱電対５の最下段位置の下限は900mmとすることが望ましい。つまり、湯面制御レベルから鋳造方向に900mmの範囲に熱電対５を埋設すれば足り、それより下方に熱電対５を埋設することは、鋳型直下の冷却異常を検知するのに有効な場合はあるものの、スラブに発生した表面欠陥の検知という観点からは必ずしも必要ではなく、仮に900mmより下方に熱電対５を埋設しても熱電対コストの増加及びデータ処理の負荷増加を招くのみである。
【００５１】
上記の知見（i-1）〜知見（i-3）より、熱電対５を鋳造方向に配置する範囲は、最上段を湯面制御レベルから200mmまでの範囲内、最下段を500mmから900mmの範囲内とすることが望ましい（知見i）。
【００５２】
熱電対５を鋳造方向に配置する間隔としては、前記湯面制御レベルを基点として、鋳造方向に50mmから900mmの範囲内に熱電対５を配置する間隔が250mm以下であれば、表面欠陥を十分に判定できることが明らかとなった（知見ii）。
熱電対５を配置する間隔が250mmより大きくなると、ヘゲ発生の挙動を見落とすケースが見られた。
【００５３】
熱電対５を鋳造方向に配置する段数については、熱電対５の測温データを主成分分析するにあたって十分な解析対象データ数を確保する観点から、４段以上とすることが望ましい（知見iii）。
【００５４】
≪鋳型幅方向の配置≫
上記の熱電対５の鋳造方向の配置と同様に、熱電対５を鋳型幅方向に配置する範囲、間隔及び列数について検討した。その結果、以下の知見（知見iv、知見v及び知見vi）が得られたので、順に説明する。
【００５５】
まず、長辺面銅板３ａの鋳型幅方向において短辺面銅板３ｂに最も近い位置に配置される熱電対５は、短辺面銅板３ｂと長辺面銅板３ａの交線から鋳型幅方向に250mm以下の範囲にあることが望ましく、より好ましくは240mm以下の範囲にあることが望ましい（知見iv）。
当該範囲に熱電対５が配置されていない場合、短辺面銅板３ｂ近傍における鋳造欠陥発生の挙動を見落とすケースが見られた。
【００５６】
連続鋳造においては、製品の要求寸法に応じて鋳造幅を変更して操業することが行われている。今回調査した操業条件における鋳造幅は概ね700mm〜2100mmであったが、この場合、鋳型幅方向における熱電対５の間隔が200mm以下、より好ましくは180mm以下であれば、表面欠陥発生の有無を十分に判定できることが分かった（知見v）。
鋳型幅方向に熱電対５を配置する間隔が200mmより大きくなると、ヘゲ発生の挙動を見落とすケースが見られた。
【００５７】
鋳型幅方向に配置する熱電対５の列数に関しては、８列より少なくなると、主成分分析を行う際に解析対象データの元となる測温データを十分に確保できなくなったため、鋳型幅方向に配置する熱電対５の列数は８列以上とすることが望ましい（知見vi）。
【００５８】
図２に、長辺面銅板３ａに埋設した熱電対５の配置例を示す。図２において、鋳造方向における熱電対５の配置は、最上段位置が湯面制御レベルから50mm、最下段位置が湯面制御レベルから850mm、隣り合う熱電対５の間隔が120mm〜170mm、段数が７段であり、鋳型幅方向における熱電対５の配置は、短辺面銅板３ｂに最も近い熱電対５の位置が250mm、隣り合う熱電対５の間隔が133mm、列数がＡ列〜Ｐ列までの１６列である。従って、鋳造方向と鋳型幅方向ともに、熱電対５の配置は上記知見i〜知見viを満たすものである。
【００５９】
なお、熱電対５は、長辺面銅板３ａの鋳型フレーム（図示なし）に接触する面から溶鋼に接触する面に向かって穿孔し、穿孔した先端底部に熱電対５の温接点が接触するように埋設される。図２に示す配置例においては、前記先端底部から長辺面銅板３ａの溶鋼に接触する面までの距離は15mmである。
【００６０】
なお、本実施の形態１では、測温素子として熱電対５を用いているが、例えば、光ファイバー方式のセンサー等、温度を正確に測定できるものであればどのような方式の測温素子でも問題はない。
【００６１】
＜演算装置＞
演算装置１０は、PC等のコンピュータによって構成され、長辺面銅板３ａに埋設された熱電対５の測温データを取得する測温データ取得手段１１と、該取得された測温データを規格化する測温データ規格化手段１３と、該規格化された測温データの主成分分析を行う主成分分析手段１５と、主成分分析手段１５で算出された主成分と主成分スコアにより近似される温度と前記測温データとの残差を算出する残差算出手段１７と、残差算出手段１７で算出された残差の自乗和に基づいてスラブ表面における欠陥発生の有無を判定する表面欠陥発生判定手段１９とを備えている。
【００６２】
≪測温データ取得手段≫
測温データ取得手段１１は、長辺面銅板３ａに埋設された熱電対５（図１参照）からの測温データを所定の時間間隔で取得する手段である。
本実施の形態１において、前記測温データを取得する所定の時間間隔は、1秒以上30秒以下の間隔であることが望ましい。この理由は次の通りである。温度変動を検知するには、1秒以上30秒以下でも十分であり、1秒よりも短い間隔で温度を取得する場合には、鋳型振動等の外乱の影響を拾いやすくなる。また、30秒を超える間隔での測定では異常発生による温度変動を見落とすリスクが高まる。
【００６３】
≪測温データ規格化手段≫
測温データ規格化手段１３は、測温データ取得手段１１で取得された測温データの長辺面銅板３ａ毎の平均値を各時間において算出し、前記各測温データから当該平均値を差し引くことにより前記各測温データを規格化するものである。
【００６４】
実際の製造現場においては溶鋼温度（出鋼温度）の違いや、浸漬ノズル深さや鋳造速度等といった鋳造中の連続的な操業条件の変更があるため、測温データ取得手段１１で取得された測温データをそのまま主成分分析手段１５により主成分分析するだけでは、リファレンスとなる値との数値的比較評価は難しい。そのため、測温データ規格化手段１３において、鋳型３の相対する２面の長辺面銅板３ａのうち片面毎の平均値を各時間において算出し、各測温データから当該平均値を差し引く規格化をすることによって、測温データのバイアスが除去され、各熱電対位置における温度の相対変化が得られる。
【００６５】
≪主成分分析手段≫
主成分分析手段１５は、測温データ規格化手段１３で規格化された測温データの主成分分析を行って、主成分と主成分スコアを算出する手段である。主成分分析手段１５には、例えば、汎用の統計解析ソフトを用いることができ、測温データ取得手段１１による測温データの取得と同時に主成分分析を行うことで、主成分と主成分スコアをリアルタイムに算出することが可能である。
【００６６】
≪残差算出手段≫
残差算出手段１７は、主成分分析手段１５で算出された主成分及び主成分スコアから近似される温度と熱電対５の測温データとの残差（式(4)中のα）を算出するものである。
残差の算出に際しては、少なくとも第２主成分以上の主成分を以って温度を近似することが望ましく、より好ましくは第３主成分までを用いて温度を近似することが望ましい。
【００６７】
≪表面欠陥発生判定手段≫
表面欠陥発生判定手段１９は、残差算出手段１７で算出された残差に基づいてスラブにおける表面欠陥発生の有無を判定するものであり、残差の自乗和が予め定めた所定の閾値を超えた場合、スラブに表面欠陥の発生「有」と判定する。
残差の自乗和に対する閾値を設定することにより、スラブの手入れによって救済可能な比較的軽微な欠陥や、製品として成立が困難な重篤な欠陥のいずれも高い確率で網羅して検出できる。
さらに、残差αの自乗和を、鋳造方向に配置された熱電対５の列毎に判定することで、表面欠陥の発生位置を特定し、後の工程におけるスラブ手入れの効率化を図ることができる。
【００６８】
≪記憶装置、記録・出力装置≫
表面欠陥発生判定手段１９により得られた判定結果は、メモリ等の記憶装置に格納及び／又はモニター、ディスプレイ又はプリンター等の記録・出力装置を介して出力される。当該出力された判定結果によってスラブは検品され、必要とあれば手入れ等の処置が施され、次工程、例えば熱間圧延や冷間圧延等を施す工程へと搬送される。
【００６９】
従って、この判定結果の出力に基づいて、鋳造後のスラブに対する手入れの要否や引当てグレードの変更を効率良く行うことが可能となる。
ここで、スラブに対する手入れとしては、例えば、スラブ表面をスカーフマシーンやグラインダー等による欠陥除去が挙げられる。軽微な欠陥に関しては、この手入れ処理後、次工程へと搬送される。
一方、表面欠陥発生判定手段１９において残差の自乗和が閾値以下で表面欠陥の発生「無」と判定された場合、上記手入れせずにスラブを次工程へと搬送することが可能となる。
【００７０】
また、表面欠陥の発生有りと判定されたチャージに対しては、鋳造条件の変更を施すフィードバック制御により、これ以降に製造された鋳造スラブに欠陥が発生するのを未然に防止することも可能となる。
なお、この点に関する具体的な方法の一例については、後述する実施の形態２において説明する。
【００７１】
上記のような表面欠陥判定装置１は、従来技術（例えば特許文献５）のようにデータベースを用いていないため、設備投資費が高騰化することがなく、大量の操業データも不要のため簡便である。
【００７２】
以上のように構成された表面欠陥判定装置１を用いた連続鋳造スラブの表面欠陥判定方法（以下、単に「表面欠陥判定方法」という場合がある）について、表面欠陥判定装置１の動作と共に、図３に示すフローチャートに基づいて説明する。
【００７３】
＜連続鋳造スラブの表面欠陥判定方法＞
本発明の実施の形態１に係る連続鋳造スラブの表面欠陥判定方法は、図３に示すように、長辺面銅板３ａに埋設された熱電対５によって測定された鋳型３の測温データを取得する測温データ取得工程Ｓ１と、該取得された測温データを規格化する測温データ規格化工程Ｓ３と、該規格化された測温データの主成分分析を行う主成分分析工程Ｓ５と、該主成分分析工程で算出された主成分と主成分スコアにより表される温度と前記測温データとの残差を算出する残差算出工程Ｓ７と、残差算出工程Ｓ７で算出された残差の自乗和に基づいてスラブにおける表面欠陥発生の有無を判定する表面欠陥発生判定工程Ｓ９とを備えている。
以下、各工程について説明する。
【００７４】
≪測温データ取得工程≫
測温データ取得工程Ｓ１は、測温データ取得手段１１を用いて長辺面銅板３ａに埋設した熱電対５からの測温データを所定の時間間隔で取得する工程である。
測温データを取得する時間間隔は1秒以上30秒以下が望ましい。
【００７５】
≪測温データ規格化工程≫
測温データ規格化工程Ｓ３は、測温データ規格化手段１３を用い、測温データ取得工程Ｓ１で取得された測温データから各鋳造時間における長辺面銅板３ａ毎の平均値を算出し、各測温データと当該平均値との差を算出することで各測温データを規格化する工程である。
【００７６】
≪主成分分析工程≫
主成分分析工程Ｓ５は、主成分分析手段１５を用い、測温データ規格化工程Ｓ３で規格化された各測温データの主成分分析を行い、各測温データの主成分と主成分スコアを算出する工程である。
【００７７】
≪残差算出工程≫
残差算出工程Ｓ７は、残差算出手段１７を用い、主成分分析工程Ｓ５で算出された主成分及び主成分スコアにより近似される温度と実際の測温データとの残差（式（４）中のα）を算出する工程である。
【００７８】
≪表面欠陥発生判定工程≫
表面欠陥発生判定工程Ｓ９は、表面欠陥発生判定手段１９を用い、残差算出工程Ｓ７で算出された残差に基づいてスラブにおける表面欠陥発生の有無を判定する工程である。具体的には、残差の自乗和が予め定めた所定の閾値を超えた場合、スラブに表面欠陥の発生「有」と判定し、残差の自乗和が前記閾値以下の場合、表面欠陥の発生「無」と判定する。
【００７９】
表面欠陥発生の判定結果は、メモリ等の記憶装置に格納及び／又はモニター、ディスプレイ又はプリンター等の記録・出力装置により出力し、その判定結果に基づいてスラブを検品し、必要とあれば手入れ等の処置を施して、次工程へと搬送する。
ここで、残差の自乗和を熱電対５の列毎に判定することで、スラブを検品する際に表面欠陥が発生した位置を効率よく特定することができる。
【００８０】
鋳造されたスラブは、表面欠陥発生の判定結果に基づいてスラブ処置工程Ｓ１１においてスラブ処置を施した後、圧延工程Ｓ１３へと搬送される。
スラブ処置としては、例えば、長辺面銅板３ａに埋設された熱電対５の鋳造方向の列において表面欠陥の発生「有」と判定された場合、熱電対５の当該列の位置に対応するスラブ部位の表面をスカーフやグラインダー等による手入れが挙げられ、このような手入れによって表面欠陥を除去したスラブを圧延工程Ｓ１３へ搬送する。
一方、表面欠陥の発生「無」と判定された場合、鋳造されたスラブは表面手入れせずに圧延工程Ｓ１３へと搬送する。
【００８１】
以上のように、本実施の形態１においては、鋳型３の長辺面銅板３ａに埋設された測温素子（熱電対５）の配置を、鋳造方向については、最上段の測温素子の位置が湯面制御レベルから200mm以内、最下段の測温素子の位置が湯面制御レベルから500mm以上離れた位置、隣り合う測温素子間の間隔が250mm以下、段数を４段以上とし、鋳型幅方向については、両短辺に最も近い箇所に配置された測温素子の位置が測定対象のスラブ幅の短辺面と長辺面の交線の位置から鋳型幅中央に向かう方向に沿って250mm以内、隣り合う測温素子間の間隔が200mm以下、列数を８列以上とし、測温データ取得工程Ｓ１と、測温データ規格化工程Ｓ３と、主成分分析工程Ｓ５と、残差算出工程Ｓ７と、表面欠陥発生判定工程Ｓ９を経て、表面欠陥発生の判定結果をメモリに格納及び／又はプリンターやディスプレイ等に記録・出力することによって、設備投資費を高騰化させることなくスラブにおける表面欠陥発生の有無を良好に判定することが可能となり、判定結果に基づいて適切なスラブ処置を施すことで優れた表面品質のスラブを効率良く製造することができる。
【００８２】
[実施の形態２]
本発明の他の実施の形態に係る表面欠陥判定方法を用いた鋼鋳片の製造方法は、本発明に係る実施の形態１で述べた鋼の連続鋳造時における連続鋳造スラブの表面欠陥判定方法を用いて表面欠陥発生の有無を判定し、表面欠陥発生有りと判定された場合、表面欠陥の発生位置から鋳型内における鋳型流動異常を推定し、該溶鋼流動異常を解消するように溶鋼流動を制御して鋼鋳片を製造するものであり、図８に示すように、鋳型３の測温データを取得する測温データ取得工程Ｓ１と、該取得された測温データを規格化する測温データ規格化工程Ｓ３と、該規格化された測温データの主成分分析を行う主成分分析工程Ｓ５と、該主成分分析工程で算出された主成分と主成分スコアにより表される温度と前記測温データとの残差を算出する残差算出工程Ｓ７と、残差算出工程Ｓ７で算出された残差の自乗和に基づいてスラブにおける表面欠陥発生の有無を熱電対５の列毎に判定する表面欠陥発生判定工程Ｓ９と、表面欠陥発生有りと判定された熱電対５の列に対応する鋳型幅方向の鋳型内相対位置を特定する鋳型内相対位置特定工程Ｓ１５と、鋳型内相対位置特定工程Ｓ１５で特定された鋳型内相対位置に基づいて溶鋼流動を制御する溶鋼流動制御工程Ｓ１７とを備えたものである。
【００８３】
測温データ取得工程Ｓ１、測温データ規格化工程Ｓ３、主成分分析工程Ｓ５、残差算出工程Ｓ７、表面欠陥発生判定工程Ｓ９は、本発明に係る実施の形態１に記載した内容と同一であるため、以下、鋳型内相対位置特定工程Ｓ１５と、溶鋼流動制御工程Ｓ１７の各工程について詳細に説明する。
【００８４】
＜鋳型内相対位置特定工程＞
鋳型内相対位置特定工程Ｓ１５は、表面欠陥発生判定工程Ｓ９で表面欠陥発生有りと判定された熱電対５の列に対応する鋳型幅方向の鋳型内相対位置を特定する工程である。
当該鋳型幅方向の鋳型内相対位置の特定方法の一例を以下に説明する。
【００８５】
まず、鋳型３の長辺面銅板３ａに埋設された熱電対５について、鋳型幅方向に隣り合う２列以上の熱電対５を列単位で１グループとし、長辺面銅板３ａ毎に３グループ以上にグループ分けする。
【００８６】
次に、グループ分けされた各グループの鋳型幅方向の鋳型内相対位置を定める。
そして、表面欠陥発生判定工程Ｓ９で表面欠陥発生有りと判定された熱電対５の列が含まれるグループの鋳型内相対位置に基づいて、表面欠陥発生有りと判定された熱電対５の列に対応する鋳型幅方向の鋳型内相対位置を特定する。
【００８７】
本実施の形態２で特定される前記鋳型内相対位置は、鋳型３の端部（鋳型３の短辺面付近）又は中央部付近とする。
【００８８】
前記鋳型内相対位置が鋳型３の端部であるグループは、鋳型３の短辺面に最も近い１つ又は２つのグループ（鋳型３の両短辺面に対して２又は４つのグループ）とする。
【００８９】
一方、前記鋳型内相対位置が鋳型３の中央部付近であるグループは、奇数個のグループにグループ分けをした場合、３グループ分けでは鋳型幅方向において中央の１グループ、５グループ分け以上では前記中央の１グループ又は該中央の１グループの両隣のグループを含む３つのグループとし、偶数個のグループにグループ分けした場合、長辺面銅板３ａの鋳型幅方向における中心線の両側にある２又は４つのグループとする。
【００９０】
そして、表面欠陥発生判定工程Ｓ９で表面欠陥発生有りと判定された熱電対５の列が、鋳型３の端部であるグループに属する場合、表面欠陥が発生した鋳型内相対位置は鋳型幅方向の端部であると特定する。
また、表面欠陥発生判定工程Ｓ９で表面欠陥発生有りと判定された熱電対５の列が鋳型３の中央部付近であるグループに属する場合、表面欠陥が発生した鋳型内相対位置は鋳型幅方向の中央部付近であると特定する。
【００９１】
上記の鋳型内相対位置の特定方法を、図９に示すように、熱電対５の列を６グループにグループ分けした場合について具体的に説明する。
図９に示すように、鋳型３の長辺面銅板３ａにＡ列〜Ｐ列の１６列埋設された熱電対５を、Ａ−Ｂ列（グループ１）、Ｃ−Ｅ列（グループ２）、Ｆ−Ｈ列（グループ３）、Ｉ−Ｋ列（グループ４）、Ｌ−Ｎ列（グループ５）、Ｏ−Ｐ列（グループ６）の６つのグループに列単位でグループ分けした場合、鋳型３の短辺面に最も近いグループ１及びグループ６の鋳型内相対位置は鋳型３の端部とする。また、長辺面銅板３ａの中心線Ｃの両側にあるグループ３及びグループ４の鋳型内相対位置は鋳型３の中央部付近とする。
【００９２】
そして、表面欠陥発生判定工程Ｓ９においてＢ列に表面欠陥発生有りと判定された場合、Ｂ列は、鋳型内相対位置が鋳型３の端部であるグループ１に属するため、表面欠陥が発生した鋳型内相対位置は鋳型３の端部であると特定される。
また、表面欠陥発生判定工程Ｓ９においてＦ列に表面欠陥発生有りと判定された場合、Ｆ列は鋳型内相対位置が鋳型３の中央部付近であるグループ３に属するため、表面欠陥が発生した鋳型内相対位置は鋳型３の中央部付近であると特定される。
【００９３】
なお、図９に示した例において、グループ２及びグループ５は鋳型３の端部又は中央部付近のいずれにも相当しない。
【００９４】
＜溶鋼流動制御工程＞
溶鋼流動制御工程Ｓ１７は、鋳型内相対位置特定工程Ｓ１５において表面欠陥発生有りと特定された鋳型内相対位置から鋳型３内における溶鋼流動異常を推定し、該推定された溶鋼流動異常を解消するように溶鋼流動を制御する工程である。
【００９５】
溶鋼流動制御工程Ｓ１７において推定される溶鋼流動異常としては、溶鋼流動不足又は溶鋼流動過剰がある。
溶鋼流動不足の場合、鋳型３内において浸漬ノズル（図示なし）から吹き込まれる不活性ガスの気泡がスラブの凝固シェルに取り込まれて表面欠陥となり、溶鋼流動不足に起因する表面欠陥は、鋳型３の鋳型幅方向の端部に発生しやすい。
これに対し、溶鋼流動過剰の場合、鋳型３内の湯面に浮遊するパウダーがスラブに巻き込まれて表面欠陥となり、溶鋼流動過剰に起因する表面欠陥は、鋳型３の鋳型幅方向の中央部付近に発生しやすい。
【００９６】
そこで、鋳型内相対位置特定工程Ｓ１５において表面欠陥が鋳型３の端部に発生したと特定された場合、溶鋼流動制御工程Ｓ１７においては、溶鋼流動不足であると推定し、溶鋼流動不足を解消するように溶鋼流動を制御する。具体的には、浸漬ノズル（図示なし）からの溶鋼の吹き込み量を増加することによって溶鋼流動を促進することができる。
【００９７】
一方、鋳型内相対位置特定工程Ｓ１５において表面欠陥が鋳型３の中央部付近に発生したと特定された場合、溶鋼流動制御工程Ｓ１７においては、溶鋼流動過剰であると推定し、溶鋼流動過剰を解消するように溶鋼流動を制御する。具体的には、浸漬ノズル（図示なし）からの溶鋼の吹き込み量を減少することによって溶鋼流動を抑制することができる。
【００９８】
上記のように、溶鋼流動制御工程Ｓ１７において溶鋼流動異常を解消するように溶鋼流動の制御条件を調節することにより、表面欠陥の発生有りと判定された後に製造されるスラブに表面欠陥が発生することを防ぐことができる。
【００９９】
以上より、本発明に係る表面欠陥判定方法により表面欠陥発生有りと判定された場合、該判定された測温データを取得した熱電対５の列に基づいて表面欠陥が発生した鋳型内相対位置を特定し、該特定された鋳型内相対位置から鋳型３内の溶鋼流動異常を推定し、推定された溶鋼流動異常を解消するように溶鋼流動を制御するといった対策を施すことにより、当該対策が後続のスラブに反映されるため、同一チャージにおける表面欠陥発生を低減することができる。
【０１００】
なお、上記の鋳型内相対位置特定工程Ｓ１５においては、熱電対５を列単位でグループ分けし、該グループの鋳型幅方向における位置により表面欠陥が発生した鋳型内相対位置を特定するものであったが、熱電対５の列単位でグループ分けせず、熱電対５の列の鋳型幅方向位置に基づいて前記鋳型内相対位置（端部又は中央部）を特定するものであってもよい。
【０１０１】
また、上記の溶鋼流動制御工程Ｓ１７は前記浸漬ノズルからの溶鋼の吹き込み量によって鋳型内溶鋼流動を促進又は抑制といった制御を行うものであったが、電磁流動制御が可能な鋳造機の場合においては、鋳型３内における溶鋼流動を電磁流動制御することも可能である。そのため、本実施の形態２において、溶鋼流動制御工程Ｓ１７は電磁流動制御を行うものであってもよい。なお、溶鋼流動の制御は、オンラインで行うことができる。
【０１０２】
さらに、本実施の形態２では測温素子として熱電対５を用いているが、実施の形態１と同様に、例えば光ファイバー方式のセンサー等、温度を正確に測定できるものであればどのような方式の測温素子であっても問題はない。
【実施例１】
【０１０３】
本発明の連続鋳造スラブの表面欠陥判定方法及び装置における熱電対５の配置の効果について確認するための具体的な実験を行ったので、その結果について以下に説明する。
実験は、図１に示す表面欠陥判定装置１を用いて、鋳型３の長辺面銅板３ａに埋設する熱電対５の配置を変えて表面欠陥判定を行い、実際の表面欠陥的中率を評価するというものである。
熱電対５の配置は、表１に示すように、上記実施の形態１で説明した知見(i)〜知見(vi)を満たす範囲である本発明例１〜本発明例５と、比較例として本発明の範囲に含まれない比較例１〜比較例５について検討した。
【０１０４】
【表１】
0006358199.tif 000012
【０１０５】
熱電対５にはJIS-T型熱電対を用い、長辺面銅板３ａの鋳型フレームに接触する面から溶鋼に接触する面に向かって穿孔し、穿孔した先端底部に熱電対５の温接点が接触するように埋設した。前記先端底部から長辺面銅板３ａの溶鋼に接触する面までの距離は15mmとした。
【０１０６】
このように熱電対５を埋設した垂直曲げ形連続鋳造機を用いて、アルミキルド溶鋼を連続鋳造した。鋳造条件は、鋳造厚み220〜300mm、鋳造幅1900〜2200mm、溶鋼スループットを3.0〜7.5ton／minとした。
溶鋼は浸漬ノズルによりタンディッシュ（図示なし）から鋳型３内へと供給されるが、その浸漬ノズルにおける溶鋼吐出孔の溶鋼吐出角度は下向き15°以上45°以下とし、浸漬深さは湯面制御レベルから溶鋼吐出孔上端までの距離として180mm〜300mmの範囲とした。浸漬ノズルからの吹き込み不活性ガスにはArガスを使用した。鋳型３内の溶鋼には、磁場発生装置から相対する長辺面銅板３ａに沿ってそれぞれ相反する向きの移動磁場を印加することにより、鋳型３内の溶鋼が凝固シェル界面に沿って水平方向に旋回する流動を付与した。
【０１０７】
鋳造したスラブは表面をスカーフやグラインダー等によって手入れ処置することなく（以下、無手入れと表記）、無手入れの状態で圧延する工程へと搬送し、熱間圧延、冷間圧延等を施し、圧延後に表面欠陥をオンライン表面欠陥計で連続的に測定した。そして、表面欠陥判定装置１により得られる表面欠陥発生の判定結果との対比を行い、表面欠陥的中率を評価した。
【０１０８】
主成分分析は同一チャージにおける全ての測温データを対象とし、チャージ毎に測温データに対して主成分分析を１回実施し、第１主成分〜第３主成分と主成分スコアを算出した。そして、主成分と主成分スコアにより近似される温度と実際の測温データとの残差を算出し、残差の自乗和が100K2を超えた場合、当該スラブの表面欠陥発生「有」と判定した。
【０１０９】
実施例１において測温データを取得する時間間隔は5秒とし、主成分分析の解析には、Mathworks社製の技術計算用コンピュータ言語MATLAB(登録商標)を用いた。
【０１１０】
図４〜図７に、熱電対５のＡ列からＰ列まで列毎に算出した残差αの自乗和の経時変化の例を示す。Ｅ列、Ｇ列、Ｈ列、Ｍ列、Ｎ列及びＯ列においては、残差αの自乗和が100K2を超える非定常的な挙動が見られ、表面欠陥の発生「有」と判定された。
【０１１１】
本実施例においては、残差αの自乗和に基づいて表面欠陥の発生「有」と判定したスラブ数（＝X）、実際に圧延した後に表面欠陥が検知されたスラブ数（＝Y）とし、検知率（的中）率Z=Y/X×100[％]を求めた。
さらに、表面欠陥の発生「有」と判定されなかったのに実際に表面欠陥が出た場合のスラブ数（＝Q）を、実際に圧延して表面欠陥が発生したスラブ全数（＝R）で除したものを非検知率（見逃し率）P＝Q/R×100[％]として評価した。
なお、発明例１〜発明例５及び比較例１〜比較例５ともに、それぞれおよそ300チャージ（１チャージあたり約300トン前後）の鋳造量を対象として評価した。
【０１１２】
表面欠陥の検知率及び非検知率の結果を前述の表1に示す。
本発明を満たす熱電対５の配置（発明例１〜発明例５）では、欠陥検知率は81％を超える高い値であり、スラブ表面における表面欠陥の発生を良好に判定できることが示された。また、非検知率は41%〜55%であった。
【０１１３】
比較例１は、熱電対５の段数が４段よりも少ない３段であり、検知率は47%と低く、非検知率は69%と高い値であった。
比較例２は、熱電対５の列数が８列よりも少ない７列であり、検知率は58%と低く、非検知率は80%と高い値であった。
比較例３は、熱電対５の鋳型幅方向における間隔が250mmよりも大きい257mmであり、検知率は57%と、非検知率は65%であり、本発明例よりも低位な結果であった。
比較例４は、熱電対５の鋳造方向の最上段位置が湯面制御レベルから200mmよりも大きい210mmであり、検知率は47%と低く、非検知率は85%と高い値であった。
比較例５は、熱電対５の鋳造方向の最下段位置が湯面制御レベルから500mm〜900mmの範囲外の480mmであり、検知率が67%であり、本発明例より低位な結果であった。
以上から、鋳型３の長辺面銅板３ａに埋設された熱電対５が本発明の範囲に配置されていない場合、スラブにおける表面欠陥発生の有無を良好に判定できないことが示された。
【実施例２】
【０１１４】
実施例２では、図１に示した表面欠陥判定装置１の適用有無による生産性を比較した。
なお、本実施例２では、鋳型３の長辺面銅板３ａに埋設した熱電対５の配置は、表１に示した発明例４の場合と同様であり、実施例１と同様の鋳造条件とした。
【０１１５】
スラブの鋳造開始から、その後の圧延等の処理を経て製品出荷されるまでの所要日数を比較した結果、表面欠陥判定装置１を適用しない場合の日数を規格化して100とした場合、本発明に係る表面欠陥判定装置１を適用した場合の所要日数は88となり、生産から出荷までのリードタイムが12％（＝（100-88）/100×100）向上した。
これは、表面欠陥判定装置１を導入することにより、鋳造後のスラブに対する表面手入れの要否や引き当てグレードの変更を効率よく行うことが可能となったためである。
【０１１６】
以上のように、本発明に係る連続鋳造スラブの表面欠陥判定方法及び装置を適用して連続鋳造を行うことで、圧延工程前にスラブ表面の欠陥発生を検知し、鋳造後のスラブに対する表面手入れの要否や引当てグレードの変更を効率良く行うことで生産性を向上できることが実証された。
【実施例３】
【０１１７】
次に、本発明に係る表面欠陥判定方法を用いた鋼鋳片の製造方法により鋼鋳片を製造した場合のスラブ表面の欠陥発生率を比較する実験を行ったので、その結果について説明する。
【０１１８】
実験は、上記実施例１と同様とし、二つの別チャージのものに対し、本発明に係る表面欠陥発生判定方法を用いて得られた判定結果を基に溶鋼流動の制御を行った場合と、溶鋼流動の制御を行わなかった場合の二つの別チャージに対してスラブ欠陥が実際に発生した割合（欠陥発生率）を求め、両者を比較した。
【０１１９】
本発明に係る鋼鋳片の製造方法を適用した場合、熱電対により得られた測温データの列毎に表面欠陥発生の有無の判定を行い、表面欠陥の発生有りと判定された場合、該表面欠陥が発生した鋳型内相対位置を特定し、該鋳型内相対位置に基づいて溶鋼流動を制御した。
【０１２０】
鋳型３に埋設した熱電対の配置及びグループ分けは、図９に示すように、鋳型幅方向に１６列、６グループとし、グループ１（Ａ−Ｂ列）及びグループ６（Ｏ−Ｐ列）の鋳型内相対位置は鋳型３の端部、グループ３（Ｆ−Ｈ列）及びグループ４（Ｉ−Ｋ列）の鋳型内相対位置は鋳型３の中央部付近とし、連続鋳造されたスラブに表面欠陥発生有りと判定された熱電対の列が属するグループの鋳型幅方向における鋳型内相対位置を特定した。
【０１２１】
本発明に係る表面欠陥判定方法による判定結果を用いて鋳型３内における溶鋼流動を制御しなかった場合において、手入れが必要な欠陥が発生したスラブの割合を100とすると、本発明に係る表面欠陥判定方法による表面欠陥発生の判定結果を用いて鋳型３内における溶鋼流動を制御した場合に手入れが必要な欠陥が発生したスラブの割合は60となり、欠陥発生率は大幅に改善された。
【０１２２】
以上より、本発明に係る表面欠陥判定方法により得られた表面欠陥発生の判定結果を用い、表面欠陥が発生した鋳型内相対位置を特定し、該鋳型内相対位置に基づいて鋳型３内における溶鋼流動を制御することにより、溶鋼流動の制御後にスラブ表面に発生する欠陥を低減できることが実証された。
【符号の説明】
【０１２３】
１  表面欠陥判定装置
３  鋳型
３ａ  長辺面銅板
３ｂ  短辺面銅板
５  熱電対
１０  演算装置
１１  測温データ取得手段
１３  測温データ規格化手段
１５  主成分分析手段
１７  残差算出手段
１９  表面欠陥発生判定手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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