Система непрерывного измерения температуры заготовки

Когда говорят про непрерывное измерение температуры в прокатном производстве, многие сразу представляют себе пирометры с идеальными графиками. На деле же между снятием единичных показаний и построением полноценной температурной карты по всей длине заготовки — пропасть, которую мы годами учились преодолевать.

Почему старые методы подводили

Раньше в нашем цехе ставили точечные пирометры через каждые 20 метров по линии подачи. Казалось бы, логично — покрыли все зоны. Но когда начали анализировать данные, выяснилось: при скорости подачи 2 м/с между первым и последним датчиком заготовка успевала остыть на 40-50°C. Причем неравномерно — по кромкам быстрее, в сердцевине медленнее.

Помню, как в 2018 году пытались компенсировать это программными поправками. Забили в систему коэффициенты теплоотдачи для разных марок стали, но при изменении сечения заготовки с 150 мм на 180 мм все расчеты летели в тартарары. Технологи тогда полгода ругались с метрологами — одни требовали точности ±10°C, другие доказывали, что физику не обманешь.

Особенно проблемными были переходные зоны — например, участок между черновой и чистовой группой клетей. Там заготовка движется с переменной скоростью, плюс идет масло с охлаждающей водой. Точечные замеры в таких условиях давали погрешность до 15%.

Как работает современная система

Сейчас мы используем сканирующие ИК-системы, которые снимают температурный профиль по всей поверхности. Не буду врать — первые месяцы были кошмаром. Датчики от западных производителей постоянно 'слепли' из-за паров масла, требовали очистки каждые 4 часа. Пока не обратились в ООО 'Шэньян Тэнъи Электроникс' — их разработки как раз заточены под наши условия.

Ключевое отличие — не просто снять температуру, а построить динамическую модель теплообмена. Система учитывает: скорость движения, геометрию заготовки, эмиссионную способность поверхности (которая, кстати, меняется при образовании окалины). Их разработчики сделали умный алгоритм компенсации помех — когда на объектив попадает водяной пар, система не выдает случайные цифры, а переходит в режим интерполяции по последним достоверным данным.

На сайте https://www.tengyidianzi.ru хорошо описана архитектура таких решений, но в жизни все сложнее. Например, при переходе на измерение заготовок с полированной поверхностью пришлось дополнительно калибровать эмиссионные коэффициенты — стандартные настройки занижали реальную температуру на 5-7%.

Проблемы калибровки и настройки

Самое сложное в непрерывном измерении температуры — не сбор данных, а их интерпретация. Мы долго не могли понять, почему в отчетах систематически завышаются показатели в зоне выхода из печи. Оказалось, ИК-датчик 'видел' не только заготовку, но и отражение от раскаленной кладки.

Специалисты из Тэнъи Электроникс тогда предложили нестандартное решение — установить дополнительный датчик контроля фонового излучения. Не самое дешевое удовольствие, но оно окупилось за полгода за счет снижения брака.

Еще один нюанс — дрейф показаний. Любая оптика со временем меняет характеристики. Раньше мы калибровали систему раз в квартал по эталонному источнику, сейчас встроенный модуль сам отслеживает деградацию и вносит поправки. Это их ноу-хау, кстати — в описании на tengyidianzi.ru скромно названо 'функцией самодиагностики', хотя по сути это революция в метрологии.

Реальные кейсы внедрения

В 2021 году на участке горячей прокатки арматуры мы столкнулись с аномалией — система показывала стабильное падение температуры на 25°C в средней части заготовки. Технологи грешили на датчики, но после проверки оказалось, что именно в этом месте конвейерный ролик имел дефект — заготовка проскальзывала, увеличивая время контакта с охлаждаемой поверхностью.

Другой пример — при прокатке толстолистовой стали система выявила неравномерный прогрев кромок. До этого мы неделями не могли понять причину волнообразности краев. Оказалось, проблема в настройках горелок печи — пламя смещалось к краям зоны нагрева.

Сейчас мы используем данные не только для контроля технологического процесса, но и для прогнозирования. Накопилась статистика по 5000 плавок — система обучается предсказывать температурные аномалии по косвенным признакам. Например, если в зоне загрузки фиксируется рост дисперсии показаний на 3% — через 20 минут жди проблем в чистовой клети.

Что еще нужно совершенствовать

Главная боль — измерение температуры торцов заготовки. Существующие системы плохо справляются с этой задачей из-за малой площади и сложного угла обзора. В Тэнъи Электроникс экспериментируют с установкой дополнительных датчиков под углом 45 градусов, но пока стабильность оставляет желать лучшего.

Еще одна задача — учет окалинообразования. При толщине слоя окалины более 0.5 мм погрешность измерений растет в геометрической прогрессии. Пытались вводить поправочные коэффициенты, но динамика образования окалины слишком нелинейна.

Сейчас присматриваемся к их новой разработке — многодиапазонному пирометру, который одновременно измеряет в трех спектральных диапазонах. В теории это должно решить проблему с окалиной. По словам их инженеров, тестовые образцы уже показывают погрешность не более 2% даже при интенсивном окалинообразовании.

Выводы для производства

Внедрение полноценной системы непрерывного измерения температуры — это не про установку датчиков, а про изменение подхода ко всему технологическому процессу. Мы прошли путь от скепсиса ('и так работало') до понимания, что без этого нельзя обеспечить стабильное качество.

Сейчас уже не представляю, как раньше управляли прокаткой по данным с трех точечных пирометров. Это примерно как пытаться управлять самолетом глядя только на спидометр и альтиметр, без показаний о крене и тангаже.

Из рекомендаций: начинайте с пилотной зоны, не пытайтесь сразу охватить всю линию. И обязательно заключайте договор на техподдержку — наши специалисты из ООО 'Шэньян Тэнъи Электроникс' не раз выручали при нештатных ситуациях, когда нужно было оперативно перенастроить систему под новые условия.