Регресійний аналіз накопичення механічних домішок у прокатних емульсіях та алгоритм прогнозування рівня їх забрудненості
Introduction. The quality and contamination level of rolling emulsions are critical for process stability in cold rolling, surface cleanliness of steel strip and the service life of lubricant-coolant systems. However, the quantitative laws of mechanical impurity accumulation in industrial emulsions...
Gespeichert in:
| Datum: | 2026 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainisch |
| Veröffentlicht: |
Physico-technological Institute of Metals and Alloys
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://www.metalsandcasting.com/index.php/mcu/article/view/320 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Metal and Casting of Ukraine |
Institution
Metal and Casting of Ukraine| _version_ | 1862405630990483456 |
|---|---|
| author | Кухар, В.В. Спічак, О.Ю. |
| author_facet | Кухар, В.В. Спічак, О.Ю. |
| author_sort | Кухар, В.В. |
| baseUrl_str | https://www.metalsandcasting.com/index.php/mcu/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-04-13T07:08:36Z |
| description | Introduction. The quality and contamination level of rolling emulsions are critical for process stability in cold rolling, surface cleanliness of steel strip and the service life of lubricant-coolant systems. However, the quantitative laws of mechanical impurity accumulation in industrial emulsions are still insufficiently described, which limits the development of engineering tools for predicting emulsion life.
Methods. Laboratory and pilot-industrial tests were carried out for several commercial emulsions (Azmol Delta mark 1, Lubro DL ZPS, Quakerol Zap 4.0/5.0, Rollub 988-AR, Trenoil S740, Optimal Pro, etc.) used on a Tandem mill and a 1680 reversing mill at Zaporizhstal PJSC. Multi-factor regression analysis was applied to relate the content of mechanical impurities to emulsion operating time and concentration. In addition, the influence of saponification number on the regression coefficients was studied using standard Microsoft Excel tools and generative artificial intelligence as an auxiliary instrument for selecting approximation models.
Results. It is shown that, for most emulsions, contamination can be described by a linear model with coefficients of determination R2 ≈ 0.58–0.91; the average growth rate of mechanical impurities is (1.2–3.0)·10-4 %/h. The concentration effect is either compensating or amplifying, depending on the emulsion brand, while the mill type and cleaning system strongly affect contamination kinetics. Generalised dependences of regression parameters on saponification number were obtained, and no universal optimum N for minimising contamination was found.
Discussion. Based on the derived models, an engineering algorithm for monitoring and predicting the state of rolling emulsions was proposed. It enables the calculation of the allowable operating time before reaching a limit contamination level, optimisation of emulsion concentration and justification of bleed-and-feed intervals for different mill types. The proposed ap- proach provides a basis for adaptive monitoring of lubricant-coolant systems, improving the efficiency of cleaning units and reducing emulsion consumption without loss of cold-rolled product quality. |
| doi_str_mv | 10.15407/steelcast2026.01.075 |
| first_indexed | 2026-04-14T01:00:16Z |
| format | Article |
| id | oai:oai.metalsandcasting.com:article-320 |
| institution | Metal and Casting of Ukraine |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-04-14T01:00:16Z |
| publishDate | 2026 |
| publisher | Physico-technological Institute of Metals and Alloys |
| record_format | ojs |
| spelling | oai:oai.metalsandcasting.com:article-3202026-04-13T07:08:36Z Regression Analysis of Accumulation of Mechanical Impurities in Rolling Emulsions and Algorithm for Predicting their Contamination Level Регресійний аналіз накопичення механічних домішок у прокатних емульсіях та алгоритм прогнозування рівня їх забрудненості Кухар, В.В. Спічак, О.Ю. Rolling emulsion mechanical impurities cold rolling regression model saponification number emulsion cleaning system прокатна емульсія механічні домішки холодна прокатка регресійна модель число омилення система очищення емульсії Introduction. The quality and contamination level of rolling emulsions are critical for process stability in cold rolling, surface cleanliness of steel strip and the service life of lubricant-coolant systems. However, the quantitative laws of mechanical impurity accumulation in industrial emulsions are still insufficiently described, which limits the development of engineering tools for predicting emulsion life. Methods. Laboratory and pilot-industrial tests were carried out for several commercial emulsions (Azmol Delta mark 1, Lubro DL ZPS, Quakerol Zap 4.0/5.0, Rollub 988-AR, Trenoil S740, Optimal Pro, etc.) used on a Tandem mill and a 1680 reversing mill at Zaporizhstal PJSC. Multi-factor regression analysis was applied to relate the content of mechanical impurities to emulsion operating time and concentration. In addition, the influence of saponification number on the regression coefficients was studied using standard Microsoft Excel tools and generative artificial intelligence as an auxiliary instrument for selecting approximation models. Results. It is shown that, for most emulsions, contamination can be described by a linear model with coefficients of determination R2 ≈ 0.58–0.91; the average growth rate of mechanical impurities is (1.2–3.0)·10-4 %/h. The concentration effect is either compensating or amplifying, depending on the emulsion brand, while the mill type and cleaning system strongly affect contamination kinetics. Generalised dependences of regression parameters on saponification number were obtained, and no universal optimum N for minimising contamination was found. Discussion. Based on the derived models, an engineering algorithm for monitoring and predicting the state of rolling emulsions was proposed. It enables the calculation of the allowable operating time before reaching a limit contamination level, optimisation of emulsion concentration and justification of bleed-and-feed intervals for different mill types. The proposed ap- proach provides a basis for adaptive monitoring of lubricant-coolant systems, improving the efficiency of cleaning units and reducing emulsion consumption without loss of cold-rolled product quality. Вступ. Якість та ступінь забруднення прокатних емульсій є визначальними для формування чистоти поверхні холоднокатаного прокату, стабільності процесу деформації та ресурсу мастильно-охолоджувальної рідини. Водночас закономірності накопичення механічних домішок у промислових емульсіях вивчені недостатньо, що ускладнює побудову інженерних моделей прогнозування їхнього ресурсу. Методи. На базі лабораторних і дослідно-промислових випробувань емульсолів Azmol Delta mark 1, Lubro DL ZPS, Quakerol Zap 4.0/5.0, Rollub 988-AR, Trenoil S740, Оптимал Про та інших, що застосовуються на стані «Тандем» та реверсивному стані 1680 ПАТ «ЗАПОРІЖСТАЛЬ», виконано багатофакторний регресійний аналіз залежності вмісту механічних домішок від часу роботи емульсії та її концентрації. Додатково проаналізовано вплив чис- ла омилення на коефіцієнти регресійних рівнянь, із використанням як стандартних інструментів Microsoft Excel, так і генеративного штучного інтелекту як допоміжного засобу пошуку апроксимацій. Результати. Показано, що для більшості досліджених емульсолів забруднення описується лінійною моделлю з коефіцієнтами детермінації R2 ≈ 0,58–0,91; середній темп приросту вмісту механічних домішок становить (1,2–3,0)·10-4 %/год. Виявлено компенсувальний або підсилювальний вплив концентрації залежно від марки емульсолу, а також істотну роль типу стана й наявності систем очищення. Побудовано узагальнені залежності параметрів регресії від числа омилення та встановлено відсутність універсального оптимуму N для мінімізації забруднення. Обговорення. На основі отриманих моделей сформовано алгоритм інженерного контролю стана прокатної емульсії, який дозволяє розраховувати граничний час роботи до досягнення допустимого рівня забруднення, коригувати концентрацію емульсії та оптимізувати інтервали часткового оновлення робочої рідини для станів різного типу. Це створює підґрунтя для впровадження адаптивного моніторингу мастильно-охолоджувальних рідин, підвищення ефективності систем очищення та зниження витрати емульсолів без погіршення якості холоднокатаного прокату. Physico-technological Institute of Metals and Alloys 2026-03-31 Article Article application/pdf https://www.metalsandcasting.com/index.php/mcu/article/view/320 10.15407/steelcast2026.01.075 Metal and Casting of Ukraine; Vol. 34 No. 1 (2026): Metal and Casting of Ukraine; 75-85 Метал та лиття України ; Том 34 № 1 (2026): Метал та лиття України; 75-85 2706-5529 2077-1304 uk https://www.metalsandcasting.com/index.php/mcu/article/view/320/314 Авторське право (c) 2026 В.В. Кухар, О.Ю. Спічак https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
| spellingShingle | прокатна емульсія механічні домішки холодна прокатка регресійна модель число омилення система очищення емульсії Кухар, В.В. Спічак, О.Ю. Регресійний аналіз накопичення механічних домішок у прокатних емульсіях та алгоритм прогнозування рівня їх забрудненості |
| title | Регресійний аналіз накопичення механічних домішок у прокатних емульсіях та алгоритм прогнозування рівня їх забрудненості |
| title_alt | Regression Analysis of Accumulation of Mechanical Impurities in Rolling Emulsions and Algorithm for Predicting their Contamination Level |
| title_full | Регресійний аналіз накопичення механічних домішок у прокатних емульсіях та алгоритм прогнозування рівня їх забрудненості |
| title_fullStr | Регресійний аналіз накопичення механічних домішок у прокатних емульсіях та алгоритм прогнозування рівня їх забрудненості |
| title_full_unstemmed | Регресійний аналіз накопичення механічних домішок у прокатних емульсіях та алгоритм прогнозування рівня їх забрудненості |
| title_short | Регресійний аналіз накопичення механічних домішок у прокатних емульсіях та алгоритм прогнозування рівня їх забрудненості |
| title_sort | регресійний аналіз накопичення механічних домішок у прокатних емульсіях та алгоритм прогнозування рівня їх забрудненості |
| topic | прокатна емульсія механічні домішки холодна прокатка регресійна модель число омилення система очищення емульсії |
| topic_facet | Rolling emulsion mechanical impurities cold rolling regression model saponification number emulsion cleaning system прокатна емульсія механічні домішки холодна прокатка регресійна модель число омилення система очищення емульсії |
| url | https://www.metalsandcasting.com/index.php/mcu/article/view/320 |
| work_keys_str_mv | AT kuharvv regressionanalysisofaccumulationofmechanicalimpuritiesinrollingemulsionsandalgorithmforpredictingtheircontaminationlevel AT spíčakoû regressionanalysisofaccumulationofmechanicalimpuritiesinrollingemulsionsandalgorithmforpredictingtheircontaminationlevel AT kuharvv regresíjnijanalíznakopičennâmehaníčnihdomíšokuprokatnihemulʹsíâhtaalgoritmprognozuvannârívnâíhzabrudneností AT spíčakoû regresíjnijanalíznakopičennâmehaníčnihdomíšokuprokatnihemulʹsíâhtaalgoritmprognozuvannârívnâíhzabrudneností |