近年来，超快速冷却技术开发与应用成为热轧带钢的研究热点，尤其在管线钢生产开发方面，超快速冷却技术可明显提高带钢厚度方向组织均匀性，显著改善带钢板形，在降低微合金用量的同时稳定带钢拉伸性能、提高落锤及焊接等性能^{[1, 2, 3, 4]}.热轧管线X80的冷却工艺特点是将精轧出口带钢快速冷却至动态相变点，并配合层流冷却以实现带钢控制冷却过程.超快冷出口温度作为超快速冷却终止点，在超快冷技术应用过程中作用关键^[5].因此，实现超快冷出口温度的高精度控制对X80管线钢的高品质生产具有重要意义.

首钢迁钢2160生产线超快冷设备布置于精轧机组与层流冷却之间，上下共30组集管；层冷部分分为粗冷区和精冷区，粗冷区每4对集管为一组,精冷区每8对集管为一组,精轧出口、超快冷出口及层冷出口均配有测温仪，如图 1所示.

图 1(Figure 1)

Fig. 1

图 1 冷却线布置图 Fig. 1 Cooling equipment arrangement

超快冷设计总水量为8 000m³/h，对于厚度为3 mm的钢板，瞬时冷速能够达到300 ℃/s以上.对于厚度为18.4 mm钢板，带钢超快冷过程中，温降能够达到400 ℃以上，为管线钢的生产创造了有利条件.

基于传热学基本理论，建立基础换热模型，可依据各工艺参数实测值，计算超快冷组态并得出带钢超快冷出口温度计算值.实现超快冷出口温度的高精度控制，需紧密结合X80超快速冷却过程温降大的特点，以开发超快冷冷却策略.超快冷冷却策略主要包括超快冷基础组态的设定与超快冷增开集管组态的设定两部分.

带钢轧后冷却是一个复杂的传热过程，主要涉及空冷对流换热、水冷对流换热、热辐射散热、带钢与辊道热传导换热及带钢内部相变潜热等^{[6, 7, 8]}.本文采用基于Newton公式^[9]的对流换热温降模型，并将其他换热形式均归结为空冷及水冷对流换热，建立如下对流换热模型：

(空冷对流换热)(水冷对流换热)

超快冷集管开启根数相同的条件下，超快冷集管开启位置的不同对超快冷出口温度实测值及带钢芯表温差影响明显.为确定超快冷集管组态对带钢温度场的影响，采用有限差分的方法，对带钢超快冷过程中温度场进行了模拟.模拟过程中，将超快冷部分依据集管排布，分为30个冷却区，超快冷集管的开启与关闭分别对应水冷与空冷.结合现场实测数据，利用反算法确定超快冷水冷对流换热系数为12 000(W/m²·K)，空冷对流换热系数为100(W/m²·K).图 2给出了超快冷集管开启位置对带钢温度的影响规律.

图 2(Figure 2)

Fig. 2

图 2 带钢厚度方向温度分布 Fig. 2 Temperature field along steel thickness (a)-前段集中开启;(b)-均匀开启;(c)-后段集中开启.

图 2a采用前段集中开启模式，设定组态为{1111111111}，{1111100100}，{1001001001}(1表示集管开启，0表示集管关闭)；图 2b采用均匀开启模式，设定组态为{1101101101}，{1011011011}，{0110110110}；图 2c采用后段集中开启模式，设定组态为{1001001001}，{0010011111}，{ 1111111111}.

由图 2知超快冷集管开启根数相同的情况下，超快冷集管前段集中开启，有利于减小UFC-T波动幅度，但不利于带钢厚度方向冷却均匀性.超快冷集管后段集中开启，不利于带钢厚度方向冷却均匀性及UFC-T控制精度.综合考虑带钢芯表温差及UFC-T控制精度，设定超快冷初始组态以均匀模式开启.

大型热连轧线精轧过程通常采用升速轧制.采用合理的开启策略处理超快冷集管的增开过程意义重大，超快冷增开集管的过程：超快冷保持当前组态条件下，随带钢速度的增加，超快冷出口温度呈上升趋势，当带钢速度达到临界值时，超快冷增开一组集管，超快冷出口温度下降.集管增开后的超快冷出口温度与目标值的偏差应小于或等于集管增开前的偏差.随带钢速度的上升，依次循环，实现超快冷集管的增开过程.

超快冷增开过程中，集管位置的不同会直接影响带钢超快冷出口温度及带钢厚度方向温度分布.图 3给出了带钢不同轧制速度下，超快冷集管增开位置与温度的关系.

图 3(Figure 3)

Fig. 3

图 3 超快冷集管增开过程对带钢温度分布影响 Fig. 3 Effects of additional open process of UFC header jets on strip temperature distribution (a)-正向开启;(b)-逆向开启.

由图 3可知，随带钢速度的增加，采用正向增开策略，有利于控制精度的提高及带钢厚度方向的温度均匀性.

带钢超快速冷却过程中，带钢表面质量、测温环境等因素对控制精度的影响不容忽视.为缓解甚至排除上述因素的干扰，进一步提高控制精度，实现带钢生产过程中的自动化、智能化，开发了超快冷自适应系统.自适应系统主要包括自学习及反馈两部分.

自学习的基本原理是根据当前钢温度实测值与预测值的偏差，采用相应的修正算法，得出自学习系数，通过对模型中的换热系数的修正提高温度的控制精度.

采用分段控制方法，将超快冷部分依定长l离散成s个冷却区，同时将带钢依l离散成n个样本段，通过对带钢样本的微跟踪，得出带钢各样本段温度实测值与预测值的偏差.结合其他工艺参数，计算出带钢当前样本自学习系数，具体计算方法如下.

采用3点自学习方式，取带钢特定位置的多样本段分别作为头、中、尾自学习区.为保证自学习系数的稳定性及收敛性，基于有效性判断，自学习系统对自学习区的多个样本段瞬时学习系数进行平滑处理，分别得出带钢头、中、尾自学习系数.具体流程见图 4.

图 4(Figure 4)

Fig. 4

图 4 自学习参数平滑处理流程 Fig. 4 Flow chart for smooth processing of self-learning parameters

自学习功能利用当前钢换热系数计算偏差，修正下卷钢换热系数的计算过程，而当前钢换热系数的实时修正，则通过反馈功能完成.反馈功能的基本原理是通过超快冷出口温度预测值与实际值的偏差，实时修正带钢换热系数，保证冷却区及未出轧机带钢温度的控制精度.修正模型为

此处假设：α^m_a=α^c_a，即空冷换热系数实际值等于计算值，则求得水冷换热系数实测值α^m_w.

基于上述措施，X80超快冷出口温度±20 ℃命中率得到显著提高.图 5给出了改进前后的UFC-T实测曲线对比结果.

图 5(Figure 5)

Fig. 5

图 5 优化前后UFC-T实测曲线对比 Fig. 5 Comparison of measured UFC-T curves before and after optimization(a)-改进前;(b)-改进后.

由图 5可知，改进前超快冷出口温度呈现明显波动状态，一方面降低了UFC-T控制精度，同时不利于后续层流冷却对卷取温度的控制；改进后，超快冷出口温度控制精度大幅提高，为现场稳定生产提供了有力保障.

基于传热学基本理论，建立了X80管线钢超快冷基础换热模型，结合超快冷阀门的开闭，实现超快冷出口温度的精确计算；研究了超快冷开启策略对带钢UFC-T波动及芯表温差的影响规律，开发了X80管线钢超快冷冷却策略，实现了带钢升速轧制过程中，超快冷出口温度的高精度控制；采用自学习与反馈协同应用的自适应系统，实现X80超快冷出口温度的实时修正及卷间修正；将上述成果应用到实际生产，结果表明，X80的UFC-T控制精度得到显著提高，为稳定生产提供了支撑.