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运用方法降低邯钢冷轧汽车板亮点缺陷(2)
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摘要：图6 影响亮点因果分析 3.1 连退产线 通过与连退技术人员共同分析，汇总出影响板带清洗效果（表面反射率）的将清洗段划分出9个工序，网罗因子共计51个
图6 影响亮点因果分析
3.1 连退产线
通过与连退技术人员共同分析，汇总出影响板带清洗效果（表面反射率）的将清洗段划分出9个工序，网罗因子共计51个，通过CE矩阵筛选，筛选出20个因子。
表1 连退清洗质量影响因子1号碱液温度、电导率 是否投用1号碱液千净程度 挤干辊投用1号碱液温度、电导率 挤干辊状态1号碱液千净程度 3号脱盐水温度、电导率2号碱液温度、电导率 3号脱盐水千诤程度2号碱液千净程度 漂洗水温度2号碱液温度、电导率 漂洗水电导率2号碱液千净程度 漂洗水干净程度电解液温度 挤干辊投用电解液电导率 挤干辊状态
通过两周的现场收集数据，其中，碱液干净程度、挤干辊投用、挤干效果等计数性数据，在数据收集中，都是良好的，因此，以下统计分析都是基于此而进行，同时，希望连退车间能够对以上列举的计数性数据效果予以保持。经过统计分析，我们得出了与连退反射率相关的参数是碱液温度、碱液电导率、电解电导率等11个影响因子，其中影响最严重的参数是酸轧反射率，所以酸轧反射率需要提高。连退清洗质量影响因子见表1。
图7 连退反射率和酸轧卷反射率分布情况
通过两周的现场收集数据，其中，碱液干净程度、挤干辊投用、挤干效果等计数性数据，在数据收集中，都是良好，因此，以下统计分析都是基于此而进行，同时，希望连退车间能够对以上列举的计数性数据效果予以保持。经过统计分析，我们得出了与连退反射率相关的参数是碱液温度、碱液电导率、电解电导率等11个影响因子，其中影响最严重的参数是酸轧反射率，所以酸轧反射率需要提高。连退反射率和酸轧卷反射率分布情况如图7所示。
一般线性模型：Y连退反射率（含原料反射率），见表2。
表2 Y连退反射率（含原料反射率）来源 模型自由度 减少的自由度 Seq SS原料反射率 1 1 193.341 1号碱液温度 1 1 3.577 1号电导率 1 1 0.393 2号碱液温度 1 1 2.672 2号碱液电导率 1 1 1.213电解液温度 1 0+ 0.000电解液电导率 1 1 0.367 3号脱盐水温度 1 1 0.100 3号脱盐水电导率 1 1 14.958漂洗水温度 1 0+ 0.000漂洗水电导率 1 0+ 0.000误差 15 18 97.440合计 26 26 314.060注：S=2.326 65，R-Sq=68.97%，R-Sq（调整）=55.18%。
一般线性模型：Y连退反射率（不含原料反射率），见表3。
从连退的角度，为检验连退清洗效果，提出清洗能力来考量连退清洗，我们分析了连退清洗能力，清洗能力计算公式：清洗能力=（成品反射率-原料反射率）/原料反射率。影响连退清洗能力的工艺参数是1号碱液温度、1号电导率、2号碱液电导率等共计9个因子，经过分析如表2和表3所示，目前波动最大的几个因子分别是1号碱液温度、1号电导率、电解液电导率。经过对该三个因子数据统计，需要严格执行工艺方案，需要连退线正确面对目前的形式，其中原料反射率和3号脱盐水电导率波动较大，制定相关工艺如表4所示。
表3 Y连退反射率（不含原料反射率）来源 模型自由度 减少的自由度 Seq SS 1号碱液温度 3 3 8.044 7 1号电导率 12 9+ 142.425 3 2号碱液温度 4 0+ 0.000 0 2号碱液电导率 9 1+ 1.445 0电解液电导率 12 3+ 95.060 0 3号脱盐水温度 4 0+ 0.000 0 3号脱盐水电导率 1 0+ 14.958漂洗水温度 3 0+ 0.000漂洗水电导率 1 0+ 0.000误差 -23 10 67.085 0合计 26 26 314.060注：S=2.326 65，R-Sq=78.64%，R-Sq（调整）=44.46%。
表4 连退清洗段工艺优化序号 连退控制点 目标工艺1 1号碱液电导率 ≥35μs/cm 2 1号碱液温度 ≥75℃3 2号碱液电导率 ≥35μs/cm 4电解液电导率 ≥40μs/cm
3.2 酸轧产线
通过相关分析，与酸轧反射率相关的因子是1-2油浓度、1-2皂化值、1-2Fe粉等13个影响因子，一般线性模型分析如表5所示。
表5 酸轧成品反射率的一般线性模型分析来源 模型自由度 减少的自由度 Seq SS 1-2油浓度 2 2 228.381 0 1-2皂化值 3 1+ 70.041 7 1-2电导率 3 0+ 0.000 0 1-2 Fe粉 3 0+ 0.000 0 1-2 pH值 3 0+ 0.000 0 1-2灰分 3 0+ 0.000 0 3油浓度 3 0+ 0.000 0 3电导率 2 0+ 0.000 0 3 Fe粉 3 0+ 0.000 0 3 pH值 3 0+ 0.000 0 3灰分 2 0+ 0.000 0漂洗4段pH值 3 0+ 0.000 0漂洗5 3 0+ 0.000 0误差 -23 10 145.666 7合计 13 13 444.089 3注：S=3.816 63，R-Sq=67.20%，R-Sq(调整)=57.36%。
一般线性模型:成品反射率与因子类型水平数值成品反射率的方差分析，在检验中使用调整的SS模型，从分析上看，酸轧1－2油浓度和1-2皂化值波动较大，因此造成酸轧板反射率波动较大。
表6 回归分析回归方程为：成品反射=-184+34.4*1-2油浓度+1.39*1-2皂化值-0.50*1-2电导率自变量 系数 系数标准误差 T P常量 -183.8 160.0 -1.15 0.277 1-2油浓度 34.40 58.09 0.59 0.567 1-2皂化值 1.388 1.051 1.32 0.216 1-2电导率 -0.499 1.109 -0.45 0.662注：S=3.，R-Sq=67.2%，R-Sq（调整）=57.4%
文章来源：《中国表面工程》 网址: http://www.zgbmgc.cn/qikandaodu/2021/0708/649.html