公开(公告)号：CN117561346A

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202280043899.8

申请日：2022-03-25

Applicant: 杰富意钢铁株式会社

Inventor： 樋山麻衣子 ,  高桥秀行 ,  武田玄太郎

IPC: C23C2/00

Abstract: 本发明涉及的钢板的漏镀缺陷预测方法是热浸镀锌钢板的制造设备的钢板的漏镀缺陷预测方法，所述制造设备具备退火炉和配置在退火炉的下游侧的镀覆装置，所述漏镀缺陷预测方法包括使用漏镀缺陷预测模型来预测制造设备的出口侧的钢板的漏镀缺陷信息的步骤，所述漏镀缺陷预测模型是将包含选自装入制造设备的钢板的属性信息中的1个或2个以上的参数、选自退火炉的操作参数中的1个或2个以上的操作参数、以及选自镀覆装置的操作参数中的1个或2个以上的操作参数作为输入数据，将制造设备的出口侧的钢板的漏镀缺陷信息作为输出数据，且经机器学习而学得的。

公开(公告)号：CN116096928A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202180051818.4

申请日：2021-06-15

Applicant: 杰富意钢铁株式会社

Inventor： 樋山麻衣子 ,  高桥秀行 ,  吉本宗司

IPC: C21D1/00

Abstract: 提供高精度预测钢带的钢中氢量的钢带的钢中氢量预测方法、钢中氢量预测模型的生成方法及钢中氢量预测装置。另外，提供使钢中氢量有效地降低的钢带的钢中氢量控制方法及制造方法。一种执行包括钢带的退火工序、镀敷工序及再加热工序的制造工序的连续式热浸镀设备中的、再加热工序的下游侧的钢带的钢中氢量预测方法，包括：输入数据获取步骤，获取从连续式热浸镀设备的运行参数选择出的一个以上的参数和在退火工序及再加热工序的至少一个中测定出的相变率信息作为输入数据；和使用通过机器学习而被学习过的钢中氢量预测模型来预测再加热工序的下游侧的钢带的钢中氢量，上述钢中氢量预测模型将与再加热工序的下游侧的钢带的钢中氢量相关的信息作为输出数据。