CN113661257B - 转炉的喷溅预知方法、转炉的操作方法及转炉的喷溅预知系统 - Google Patents

转炉的喷溅预知方法、转炉的操作方法及转炉的喷溅预知系统 Download PDF

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Abstract

在转炉中的铁水的脱碳精炼中，无需将用于检知喷溅的传感器设置于转炉炉内或转炉炉内附近，且无时间延迟地预知喷溅的发生。本发明的转炉的喷溅预知方法是转炉的脱碳精炼中的喷溅的预知方法，所述转炉从顶吹喷枪向转炉内的铁水喷吹氧化性气体，或者进一步从底吹风口向转炉内的铁水吹入氧化性气体或非活性气体，对铁水进行脱碳精炼，从铁水制造钢水，其中，测定从所述转炉的炉口吹出的炉口燃烧火焰的发光光谱，算出测定的发光光谱的580～620nm的范围的波长中的发光强度，基于算出的发光强度的时序变化来预知喷溅的发生。

Description

转炉的喷溅预知方法、转炉的操作方法及转炉的喷溅预知 系统
技术领域
本发明涉及在转炉中的铁水的脱碳精炼中预知喷溅(来自炉内的炉渣及熔融铁的喷出)的发生的方法及系统。另外，涉及一边防止喷溅的发生一边对铁水进行氧吹炼的转炉的操作方法。
背景技术
从高炉排出的铁水被装入转炉，从顶吹喷枪或底吹风口对装入到转炉内的铁水供给氧化性气体(氧气)，铁水在转炉中被脱碳精炼，从铁水熔炼钢水。在该转炉中，通过向炉内吹入氧化性气体(称作“氧吹炼”)来使助熔剂渣化而形成炉渣，将铁水中包含的杂质元素(P、Si等)向炉渣中除去。不过，若要使助熔剂充分渣化，则生成的炉渣发泡(起泡)，有时会发生在氧吹炼中炉内的炉渣及熔融铁(铁水或钢水)突沸性地从炉口向炉外喷出的所谓“喷溅”。
尤其是，据说，在向炉内大量投入了氧化铁源(铁矿石、轧制氧化皮等)的情况、软吹的操作时，炉渣中的氧蓄积量(FeO量)增加，在炉渣与熔融铁(铁水或钢水)的界面爆发性地发生脱碳反应(C+O→CO)，产生大量的CO气体，因此发生喷溅。
喷溅会扰乱钢水成分而使出钢成品率下降，并且会引起脱碳精炼时间的增加、OG设备(非燃烧式排气处理设备)中的气体回收率的下降、作业环境的下降、周边设备的故障等各种各样的问题。因而，一直以来，提出了各种各样的喷溅预知方法。
例如，在专利文献1中提出了以下的喷溅预知方法：利用设置于顶吹喷枪的振动传感器来测定顶吹喷枪的振动，算出测定的振动信号中的比预先确定的振幅设定值大的信号在一定时间内的比率，若超过规定设定比率，则判定为会发生喷溅。
在专利文献2中提出了以下的精炼方法：向转炉内的炉渣面投射微波，捕捉从炉渣面反射出的微波来算出投射波与反射波的混合波的频率和/或炉渣面处的微波反射率，基于这些算出值来检知炉渣面及炉渣渣化状况，为了将炉渣面及炉渣渣化状况维持为预先确定的基准状态而对这些影响要素进行设定控制。
另外，在专利文献3中提出了以下的转炉精炼方法：在将从转炉产生的排气冷却除尘并回收的转炉排气处理装置中，基于通过声响计、排气组成分析、粉尘浓度计而检知到的信息来判定炉渣状况，基于该判定结果，为了抑制喷溅、飞溅的发生而进行喷枪高度、供氧流量、顶底吹比率或副原料投入量的控制。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开平6-248321号公报
专利文献2：日本特开昭59-41409号公报
专利文献3：日本特开平6-256832号公报
发明内容
发明所要解决的课题
然而，在上述现有技术中存在以下的问题。
即，专利文献1使用振动传感器，另外，专利文献2使用微波炉渣面计，在使用了这些传感器的喷溅预知方法中，需要将传感器设置于转炉炉内或炉内附近。由于设置的传感器会极接近地暴露于在氧吹炼中的转炉内剧烈流动的钢水、炉渣、排气等，因此在设备的耐久性、连续运转性上存在课题。
专利文献3在转炉排气处理设备的排气管道中进行测定，在排气管道中，由于环境温度低，所以能够比较稳定地运转，但存在测定正时会产生排气移动至排气管道的测定位置的时间量的延迟这一课题。
本发明鉴于上述情形而完成，其目的如下。提供在转炉中的铁水的脱碳精炼中无需将用于检知喷溅的传感器设置于转炉炉内或转炉炉内附近且无时间延迟地预知喷溅的发生的预知方法及预知系统。另外，目的在于提供一边防止喷溅的发生一边进行氧吹炼的转炉的操作方法。
用于解决课题的手段
用于解决上述课题的本发明的主旨如下。
[1]一种转炉的喷溅预知方法，是转炉的脱碳精炼中的喷溅预知方法，所述转炉从顶吹喷枪向转炉内的铁水喷吹氧化性气体，或者进一步从底吹风口向转炉内的铁水吹入氧化性气体或非活性气体，对铁水进行脱碳精炼，从铁水制造钢水，其中，
测定从所述转炉的炉口吹出的炉口燃烧火焰的发光光谱，
算出测定的发光光谱的580～620nm的范围的波长中的发光强度，
基于算出的发光强度的时序变化来预知喷溅的发生。
[2]根据上述[1]所述的转炉的喷溅预知方法，检知所述发光强度暂且减小后转为增大的拐点，通过检知拐点来预知喷溅的发生。
[3]根据上述[1]或上述[2]所述的转炉的喷溅预知方法，通过移动平均来求出所述发光强度的时序变化。
[4]根据上述[1]或上述[2]所述的转炉的喷溅预知方法，使用基于移动平均的判定用的式子来求出所述发光强度的时序变化。
[5]根据上述[4]所述的转炉的喷溅预知方法，使用下述(1)式～下述(3)式作为所述判定用的式子，当(1)式～(3)式全部被满足时，判定为会发生喷溅。
[数学式1]
I(n，m0)≥G0…(1)
Figure GDA0003289713080000041
Figure GDA0003289713080000042
其中，I(n,m0)是从测定点n-m0到测定点n为止的发光强度指数的移动平均(a.u.)，I(n-L1,m1)是从测定点n-L1-m1到测定点n-L1为止的发光强度指数的移动平均(a.u.)，I(n-2L1,m1)是从测定点n-2L1-m1到测定点n-2L1为止的发光强度指数的移动平均(a.u.)，I(n,m2)是从测定点n-m2到测定点n为止的发光强度指数的移动平均(a.u.)，I(n-L2,m2)是从测定点n-L2-m2到测定点n-L2为止的发光强度指数的移动平均(a.u.)，C0、C1、C2是判定的阈值，C0>0、C2>0、C1<C2，L1、L2是常数且是1以上的整数，m0、m1、m2是常数且是0以上的整数。
[6]根据上述[5]所述的转炉的喷溅预知方法，使用氧吹炼中的发光强度的推移、排气流量、排气成分、来自顶吹喷枪的氧气供给速度、顶吹喷枪的喷枪高度中的1种以上来决定(1)式～(3)式中的判定的阈值的C0、C1、C2。
[7]根据上述[5]所述的转炉的喷溅预知方法，使用氧吹炼中的发光强度的推移、排气流量、排气成分、来自顶吹喷枪的氧气供给速度、顶吹喷枪的喷枪高度中的1种以上通过机器学习来决定(1)式～(3)式中的判定的阈值的C0、C1、C2。
[8]一种转炉的操作方法，所述转炉从铁水制造钢水，
其中，在通过上述[1]～上述[7]中任一项所述的转炉的喷溅预知方法而判定为会发生喷溅时，
在判定为会发生喷溅的时间点下，实施从顶吹喷枪喷吹的氧化性气体的流量的调整、顶吹喷枪的喷枪高度的调整、可动式罩的高度位置的调整、从底吹风口吹入的氧化性气体或非活性气体的流量的调整、镇静材料的投入中的1种或2种以上。
[9]一种转炉的喷溅预知系统，是转炉的脱碳精炼中的喷溅预知系统，所述转炉从顶吹喷枪向转炉内的铁水喷吹氧化性气体，或者进一步从底吹风口向转炉内的铁水吹入氧化性气体或非活性气体，对铁水进行脱碳精炼，从铁水制造钢水，
其中，所述喷溅预知系统具有：
分光照相机，配置于所述转炉的周围，从转炉与可动式罩的间隙拍摄炉口燃烧火焰；及
图像解析装置，将从该分光照相机传送来的图像数据以能够取出的方式记录，并且算出所述图像数据的发光光谱的580～620nm的范围的波长中的发光强度，且基于算出的发光强度的时序变化来预知喷溅的发生。
[10]根据上述[9]所述的转炉的喷溅预知系统，还具有控制用计算机，该控制用计算机基于从所述图像解析装置输入的数据，发送控制信号以变更操作条件而。
[11]根据权利要求9或10所述的转炉的喷溅预知系统，所述图像解析装置检知所述发光强度暂且减小后转为增大的拐点，通过检知拐点来预知喷溅的发生。
[12]根据上述[9]～上述[11]中任一项所述的转炉的喷溅预知系统，所述图像解析装置使用基于移动平均的判定用的式子来求出所述发光强度的时序变化。
[13]根据上述[12]所述的转炉的喷溅预知系统，使用下述(1)式～下述(3)式作为所述判定用的式子，当(1)式～(3)式全部被满足时，判定为会发生喷溅。
[数学式2]
I(n，m0)≥C0…(1)
Figure GDA0003289713080000061
Figure GDA0003289713080000062
其中，I(n,m0)是从测定点n-m0到测定点n为止的发光强度指数的移动平均(a.u.)，I(n-L1,m1)是从测定点n-L1-m1到测定点n-L1为止的发光强度指数的移动平均(a.u.)，I(n-2L1,m1)是从测定点n-2L1-m1到测定点n-2L1为止的发光强度指数的移动平均(a.u.)，I(n,m2)是从测定点n-m2到测定点n为止的发光强度指数的移动平均(a.u.)，I(n-L2,m2)是从测定点n-L2-m2到测定点n-L2为止的发光强度指数的移动平均(a.u.)，C0、C1、C2是判定的阈值，C0>0、C2>0、C1<C2，L1、L2是常数且是1以上的整数，m0、m1、m2是常数且是0以上的整数。
[14]根据上述[13]所述的转炉的喷溅预知系统，所述图像解析装置具备机器学习模型，所述机器学习模型使用氧吹炼中的发光强度的推移、排气流量、排气成分、来自顶吹喷枪的氧气供给速度、顶吹喷枪的喷枪高度中的1种以上通过机器学习来决定(1)式～(3)式中的判定的阈值的C0、C1、C2。
[15]根据上述[13]所述的转炉的喷溅预知系统，还具有机器学习用计算机，所述机器学习用计算机具备使用氧吹炼中的发光强度的推移、排气流量、排气成分、来自顶吹喷枪的氧气供给速度、顶吹喷枪的喷枪高度中的1种以上通过机器学习来决定(1)式～(3)式中的判定的阈值的C0、C1、C2的机器学习模型。
发明效果
在本发明的转炉的喷溅预知方法及预知系统中，通过测定炉口燃烧火焰的发光光谱来预知喷溅的发生。因此，无需将用于检知喷溅的传感器设置于转炉炉内或转炉炉内附近，且能够无时间延迟地预知喷溅的发生。另外，根据本发明的转炉的操作方法，由于在预知到喷溅的发生的时间点就实施喷溅防止对策，所以能够稳定地抑制喷溅的发生。
附图说明
图1是示意性地示出适合于本发明的实施的转炉设备的结构的概略图。
图2是示出发生了喷溅的装料的发光强度指数的氧吹炼中的时序性的变化的图。
图3是示出未发生喷溅的装料的发光强度指数的氧吹炼中的时序性的变化的图。
图4是示意性地示出适合于本发明的实施的转炉设备的其他结构的概略图。
具体实施方式
本发明的发明人以在对铁水进行氧化精炼而从铁水制造钢水的转炉中的脱碳精炼中无时间延迟地实时地预知氧吹炼中的喷溅的发生为目的，进行了认真研究。具体而言，在转炉中的脱碳精炼中，实时地监视了喷溅发生时的转炉的炉内状况。已知：喷溅在转炉内的炉渣发泡(起泡)的状态时发生。
研究的结果是，本发明的发明人作为实时地确切地掌握转炉的炉内状况的因素而着眼于转炉的炉口燃烧火焰，想到了在脱碳精炼中将炉口燃烧火焰的发光光谱以规定的时间间隔进行测定。在此，“炉口燃烧火焰”是指从转炉的炉口朝向上方的烟道吹出的炉内的火焰。
在炉口燃烧火焰的发光光谱中，包括与由于转炉内中的脱碳反应(C+O→CO)而产生的CO气体相关的信息、与由于该CO气体的一部分和被转炉炉口部分吸引的空气混合而发生的自然着火而产生的CO2气体相关的信息。另外，在发光光谱中，也包括与来源于从转炉内的燃烧点(来自顶吹喷枪的氧化性气体向铁水液面的碰撞位置)蒸发的铁原子的FeO*(中间生成物)相关的信息。本发明的发明人发现了：对于该发光光谱中的580～620nm的范围的波长若能够实时地测定每个该波长的发光强度，则能够实时地容易地推定转炉的炉内状况。
发光光谱中的580～620nm的范围的波长相当于由FeO*(中间生成物)的生成及消失引起的“FeO orange system band(氧化铁橙色系统波段)”，与烃系气体的中间生成物的波长域不同。而且，本发明的发明人确认了：在FeO*(中间生成物)的生成时，在该波长域中可看到吸光峰，另一方面，在FeO*(中间生成物)的消失时，在相同的波长域中可看到发光峰。而且，进一步确认了：发光强度与FeO*(中间生成物)的消失速度联动。以下，将“FeO*(中间生成物)”简记为“FeO*”。
于是，在转炉中的脱碳精炼中，时序性地测定了转炉的炉口燃烧火焰的发光光谱。转炉的炉口燃烧火焰的发光光谱的测定通过如图1(图1的详细说明后述)所示那样在转炉2的正面安装分光照相机6且拍摄能从炉口9与可动式罩10的间隙看见的炉口燃烧火焰16来进行。将由分光照相机6拍摄到的拍摄图像向图像解析装置7发送。然后，在图像解析装置7中记录图像，并且对输入的图像数据的任意的扫描线上进行线分析，解析了发光波长的每个波长的发光强度。发光光谱的测定及发光强度的解析将各测定点的间隔即测定时间间隔Δt设为恒定的1秒而进行。
从得到的发光光谱的测定结果中，将在脱碳精炼中变化幅度最大的610nm的波长设为特定波长(在解析中使用的波长)，算出在脱碳精炼中测定的各正时下的610nm的波长的发光强度，求出了发光强度的时序变化。在求出发光强度的时序变化时，将在氧吹炼开始前利用分光照相机6拍摄炉口而得到的图像数据中的发光强度标准化为1的发光强度定义为“发光强度指数”，使用该发光强度指数求出了时序变化。当然，也能够以不进行标准化的发光强度的原样求出时序变化。
在该研究中，使用了能够从顶吹喷枪3喷吹氧化性气体并且从炉底部的底吹风口4吹入搅拌用气体的转炉(容量300吨规模)。作为来自顶吹喷枪的氧化性气体，使用了氧气(工业用纯氧气)，作为来自底吹风口的搅拌用气体，使用了氩气。另外，关于顶吹喷枪，使用了设置于前端的氧气喷嘴的个数为5孔且具有其喷射角度为15°的拉伐尔(laval)型喷嘴的顶吹喷枪。在此，喷嘴的喷射角度是喷嘴的氧气喷射方向与顶吹喷枪的轴心方向的相对角度。
使用上述的转炉，进行了碳浓度为3.5质量％的铁水的脱碳精炼。来自顶吹喷枪的氧气的供给从铁水的碳含有量为3.5质量％的时间点开始，持续进行至炉内的熔融铁的碳含有量成为0.04质量％的时间点。
来自顶吹喷枪的氧气流量设为800～1000Nm3/min，顶吹喷枪的喷枪高度设为2.5～3.0m，来自底吹风口的搅拌用气体的流量设为5～30Nm3/min。在此，“顶吹喷枪的喷枪高度”是从顶吹喷枪的前端到转炉内的静止状态的铁水液面为止的距离。
在图2中示出发生了喷溅的装料的通过上述方法算出的发光强度指数的氧吹炼中的时序性的变化，在图3中示出未发生喷溅的装料的通过上述方法算出的发光强度指数的氧吹炼中的时序性的变化。图2所示的发生了喷溅的装料的脱碳精炼时间是19.5分，图3所示的未发生喷溅的装料的脱碳精炼时间是18.0分。图2及图3的横轴所示的氧吹炼进展度由下述(4)式定义。
氧吹炼进展度＝(QO2C/QO2)×100……(4)
其中，QO2C是从开始氧吹炼起到任意的某时间点为止的累计氧量(Nm3)，QO2是氧吹炼结束时的累计氧量(Nm3)。
从图2及图3可知，不论有无喷溅的发生，在氧吹炼的前一半(直到氧吹炼进展度为60～70％为止的范围)中，随着氧吹炼进展度的增大而发光强度指数增大，另一方面，在氧吹炼的后一半中，随着氧吹炼进展度的增大而发光强度指数减小。
不过，如图2所示，在发生了喷溅的装料中，即使是氧吹炼的前一半，伴随于氧吹炼进展度的增大而开始增大的发光强度指数也暂且减小，之后，发光强度指数再次转为增大后，发生了喷溅。
关于此，可认为：在喷溅的发生时，炉内的炉渣发泡，因此炉渣的表观厚度增加，通过由炉渣的表观厚度的增加实现的切断效果，FeO的还原反应停滞，也就是说，脱碳反应停滞，因而，发光强度指数暂且下降。可认为在那之后发光强度指数再次转为增大的理由是：通过FeO的还原反应停滞，炉渣中的FeO量成为过剩，通过FeO量成为过剩，在炉渣与熔融铁的界面处再次开始发生脱碳反应(FeO+C→Fe+CO)，发光强度指数再次转为增大。
根据该结果，本发明的发明人发现了发光强度指数的时序变化能够在喷溅的预知中利用。
关于不发生喷溅的装料，如图3所示，发光强度指数随着吹炼的进展而增大，在吹炼中期呈现最大值。之后，直到吹炼末期，由于氧化铁的还原反应速度降低，因此发光强度指数减小。
本发明的发明人从发光强度指数会形成增大、减小的图案这一观点，关于发生了喷溅的装料和未发生喷溅的装料，比较了发光强度指数的时序性的变化。其结果是发现了：在发生喷溅的情况下，在发光强度指数的时序性的变化中存在以下例示的特征。即发现了：在发光强度指数的当前的数值比从当前起10秒前的测定点下的发光强度指数增大了20％以上且从当前起10秒前的测定点下的发光强度指数与从当前起80秒前的测定点下的发光强度指数同等或比其小的情况下，发生了喷溅。关于此，即使是不进行标准化的发光强度的原样的测定值也可以这样表述。
也就是说，启示了在喷溅发生时可以观察到：发光强度及发光强度指数如上述那样在一定时间(约70秒钟左右)持续减小或呈现了停滞倾向后转为大幅的增大的行为(在本说明书中将该行为定义为“拐点”)。换言之，启示了：通过检知在发光强度及发光强度指数的时序变化中出现拐点，能够预知喷溅的发生。
需要说明的是，在图2所示的发生了喷溅的装料中，发光强度指数暂且减小之后转为增大的期间(发光强度指数的谷)存在两处。在第一个谷(氧吹炼进展度为约30％的正时)处，与第二个谷(氧吹炼进展度为约45％的正时)相比，发光强度指数相对于各测定点的10秒前的测定点下的发光强度指数的增大率小。也就是说，可认为：第一个谷(氧吹炼进展度为约30％的正时)启示不至于发生喷溅0的炉渣的发泡的发生。另一方面，在第二个谷(氧吹炼进展度为约45％的正时)处，发光强度指数相对于10秒前的测定点下的发光强度指数的增大率超过了20％，在通过第二个谷后发生了喷溅。即，可认为：通过检知在发光强度及发光强度指数的时序变化中出现第二个谷那样的拐点，能够更准确地预知喷溅的发生。
在将发光强度指数在喷溅的预知中利用时，如在图2及图3中示出发光强度指数的行为那样，即使通过比较未被移动平均的瞬间值(实际值)的发光强度指数，也能够进行喷溅的预知。但是，发现了：通过使用某期间的发光强度指数的移动平均，能够更准确地预知喷溅的发生。在此，移动平均是将变化的数据的某范围的和除以数据的个数而得到的值，是将时序数据平滑化的方法。
通过对发光强度(实际值)及发光强度指数进行移动平均，偏差变小。通过合适地选择移动平均的可数等，例如，发光强度指数的移动平均值在不发生喷溅的装料中，直到发光强度指数呈现最大值为止单调增大，在发光强度指数呈现了最大值后单调减小。发光强度(实际值)也呈现与发光强度指数同样的行为。
而且，发现了：通过使用基于移动平均的判定用的式子来求出发光强度及发光强度指数的时序变化，能够进一步准确地预知喷溅的发生。
例如能够使用下述(1)式～(3)式作为测定点n下的基于发光强度指数的移动平均的判定用的式子。通过使用(1)式～(3)式，能够容易地检知上述的拐点。在此，测定点n是指脱碳精炼中的任意的时间点的测定点，相当于当前的测定点。
[数学式3]
I(n，m0)≥C0…(1)
Figure GDA0003289713080000131
Figure GDA0003289713080000132
其中，I(n,m0)是从测定点n-m0到测定点n为止的发光强度指数的移动平均(a.u.)，I(n-L1,m1)是从测定点n-L1-m1到测定点n-L1为止的发光强度指数的移动平均(a.u.)，I(n-2L1,m1)是从测定点n-2L1-m1到测定点n-2L1为止的发光强度指数的移动平均(a.u.)，I(n,m2)是从测定点n-m2到测定点n为止的发光强度指数的移动平均(a.u.)，I(n-L2,m2)是从测定点n-L2-m2到测定点n-L2为止的发光强度指数的移动平均(a.u.)、C0、C1、C2是判定的阈值，C0>0、C2>0、C1<C2，L1、L2是常数且是1以上的整数、m0、m1、m2是常数且是0以上的整数。
在此，(1)式意味着仅将具有C0以上的值的数据作为判定用的数据来使用。通过附加该条件，能够除去背景噪声、分光照相机的视野短期间被遮挡而黑视的期间的数据来进行判定。(2)式是示出从测定点n-2L1到测定点n-L1为止的期间即比当前稍微靠前的发光强度指数的变化量的式子。另外，(3)式是示出从测定点n-L2到测定点n为止的期间即当前的即刻之前的发光强度指数的变化量的式子。
需要说明的是，(2)式及(3)式分别成为了在I(n-2L1,m1)及I(n-L2,m2)标准化的形式，它们是为了去除发光强度的绝对值因各装料而变化的影响。另外，在本发明中，由于检知在比当前稍微靠前的期间发光强度指数暂且减小之后在当前的即刻之前转为增大的时序变化的拐点，所以C2>0，C1<C2。
另外、L1、L2给出应该从当前追溯的测定点的数量。若将测定时间间隔设为Δt(秒)，则L1×Δt、L2×Δt成为应该从当前追溯的期间(秒)。m0、m1、m2给出成为后方移动平均范围的测定点的数量。若将测定时间间隔设为Δt(秒)，则m0×Δt、m1×Δt、m2×Δt成为取后方移动平均的时间范围(秒)。
使用上述(1)式、(2)式及(3)式，设想为当(1)式～(3)式全部式子被满足时发生喷溅，变更判定的阈值的C0、C1、C2及常数L1、L2、m0、m1、m2，进行了预知脱碳精炼中的喷溅的发生的试验。
在表1中示出试验结果。在该试验中，将610nm的波长设为特定波长，即使在判定为发生喷溅的情况下，也不变更操作条件，未防止喷溅的发生。
[表1]
Figure GDA0003289713080000141
实施装料数:各试验均为100装料
如表1所示，发现了：通过合适地选择发光强度指数的移动平均的可数、判定的阈值，能够稳定地预知喷溅。在此，表1中的“判定成功率”是在实际发生了喷溅的时间点的60秒以上之前成功预知到喷溅的装料的比例。另外，“正常检知率”是在未发生喷溅的装料中未预测为会发生喷溅的装料的比例，即未误检知的装料的比例。
本发明的转炉的喷溅预知方法、喷溅预知系统及转炉的操作方法基于上述见解，进一步追加研究而完成。以下，参照附图来说明本发明的转炉的喷溅预知方法、喷溅预知系统及转炉的操作方法的具体的实施方法。在图1中示意性地示出适合实施本发明的转炉设备的结构的概略。
适合实施本发明的转炉设备1具有：转炉2；顶吹喷枪3；分光照相机6，配设于转炉2的周围，能够拍摄炉口燃烧火焰16；图像解析装置7，将由该分光照相机6拍摄到的拍摄图像以能够取出的方式记录，解析该拍摄图像；及控制用计算机8，基于由该图像解析装置7解析后的数据来发送控制信号。
而且，具有构成为能够通过从控制用计算机8发送的控制信号而分别工作的，用于调整顶吹喷枪3的喷枪高度的喷枪高度控制装置11、用于调整从顶吹喷枪3喷射的氧化性气体的流量的氧化性气体流量控制装置12。而且，具有用于调整从底吹风口4吹入的搅拌用气体的流量的底吹气体流量控制装置13、用于控制收容于炉上仓斗(未图示)的副原料的品种及投入量的副原料投入控制装置14及用于控制可动式罩10的高度位置的可动式罩高度位置控制装置15。
对于控制用计算机8，为了反馈控制而输入由喷枪高度控制装置11测定的喷枪高度、由氧化性气体流量控制装置12测定的氧化性气体供给速度、由底吹气体流量控制装置13测定的底吹气体流量、由副原料投入控制装置14测定的副原料投入量、由可动式罩高度位置控制装置15测定的可动式罩高度位置。另外，对于控制用计算机8，输入由设置于烟道的用于测定从转炉排出的排气的流量的排气流量测定器(未图示)测定的排气流量及由设置于烟道的用于测定从转炉排出的排气的成分(CO、CO2、O2)的排气成分测定器(未图示)测定的排气成分。
在本发明中使用的转炉2能够在从顶吹喷枪3朝向炉内的铁水5喷射氧化性气体喷流17的同时，从炉底部的底吹风口4吹入搅拌用气体。并且，在转炉2的周围安装能够测定转炉的炉口燃烧火焰16的发光光谱的分光照相机6。利用安装的分光照相机6来拍摄从转炉的炉口9与可动式罩10的间隙能看见的炉口燃烧火焰16。
需要说明的是，分光照相机6的安装位置是对于分光照相机6的热、粉尘等的负荷小且能够耐用且能够拍摄从转炉的炉口9与可动式罩10的间隙能看见的炉口燃烧火焰16的位置即可。例如，若在转炉2的正面安装分光照相机6，则能够拍摄从设置于装料门的火焰确认用的小窗(间隙)能看见的炉口燃烧火焰16。另外，也能够在包围转炉炉体的壁的炉里(操作室的相反侧)、炉侧(耳轴侧)设置能够拍摄炉口燃烧火焰16的拍摄窗，在该窗的外侧安装分光照相机6来进行拍摄。或者，即使是包围转炉炉体的壁的内侧，若存在分光照相机6能够耐用的场所，则也能够采用。
由分光照相机6拍摄到的拍摄图像(图像数据)逐次向图像解析装置7发送。在图像解析装置7中，记录传送来的拍摄图像(图像数据)，并且对图像数据的任意的扫描线上进行线分析，解析发光波长及每个波长的发光强度。另外，图像解析装置7基于传送来的拍摄图像(图像数据)的解析结果来预知喷溅的发生。
由图像解析装置7解析后的炉口燃烧火焰16的图像数据连同预知到喷溅的发生而每次一起向控制用计算机8发送。同样地，存储于控制用计算机8的来自顶吹喷枪的氧气供给速度、顶吹喷枪的喷枪高度、排气流量、排气成分等操作数据每次向图像解析装置7发送。
控制用计算机8若从图像解析装置7接收到预知到喷溅的发生，则发送使喷枪高度控制装置11、氧化性气体流量控制装置12、底吹气体流量控制装置13、副原料投入控制装置14及可动式罩高度位置控制装置15分别或同时工作的控制信号。需要说明的是，图1中的标号18是向顶吹喷枪的氧化性气体供给管，标号19是向顶吹喷枪的冷却水供给管，标号20是从顶吹喷枪的冷却水排出管。
在本发明中，使用转炉设备1，从顶吹喷枪3向收容于转炉2的铁水5喷吹氧化性气体，或者进一步从底吹风口4向收容于转炉2的铁水5吹入氧化性气体或非活性气体，对铁水5进行氧化精炼，也就是说，对铁水5进行脱碳精炼，从铁水5制造钢水。
并且，在脱碳精炼中，利用分光照相机6拍摄炉口燃烧火焰16，对得到的发光光谱进行解析，实时地推定转炉2中的脱碳精炼中的炉内状况的变化。基于该推定出的炉内状况的变化来预知喷溅。关于分光照相机6对炉口燃烧火焰16的拍摄、发光光谱的解析，将测定时间间隔Δt设为1～10秒来进行从生产性的提高及铁成品率的提高的观点来看是优选的。
拍摄得到的发光光谱在图像解析装置7以能够取出的方式记录。图像解析装置7关于得到的炉口燃烧火焰16的发光光谱中的580～620nm的范围的波长，确定发光波长，确定并算出每个发光波长的发光强度。
如前所述，580～620nm的范围的波长相当于由FeO*的生成和消失引起的FeOorange system band(氧化铁橙色系统波段)。本发明的发明人确认了：在FeO*的生成时，在该波长域中可看到吸光峰，另一方面，在FeO*的消失时，在相同的波长域中可看到发光峰，其中的发光强度与FeO*的消失速度联动。也就是说，580～620nm的范围的波长反映转炉内的反应，成为容易地推定转炉的炉内状况的线索，因此设为了测定的对象。另外，发光强度表示FeO从激发状态(FeO*)变化为基态时的发光能量的大小。
图像解析装置7算出得到的每个波长的发光强度及发光强度指数。而且，优选的是，算出发光强度指数的移动平均。然后，图像解析装置7基于算出的发光强度、发光强度指数、发光强度指数的移动平均的时序变化来推定炉内状况的变化，预知转炉操作中的喷溅的发生。在该情况下，优选的是，检知上述的拐点，通过检知拐点来预知喷溅的发生。
在此，优选的是，使用(1)式～(3)式作为在喷溅的预知中使用的基于移动平均的判定用的式子，当(1)式～(3)式全部被满足时，判定为会发生喷溅。(1)式～(3)式中的判定的阈值即C0、C1、C2因各转炉的拍摄环境、操作条件而不同，因此测定发光强度，实施预备试验而预先确定以使通过(1)式～(3)式正常检知到喷溅的比例成为最大。另外，鉴于操作上的优点，也能够以在误检知成为最低的范围内正常检知率成为最大的方式决定C0～C2。
关于其他的L1、L2、m0、m1、m2的各常数，在设定了大的值时，趋势变得缓和，不容易引起过度检知(将不是喷溅的情况判定为喷溅)。但是，若将这些值设定得过大，则敏感性变得迟钝，难以在喷溅发生前检知喷溅。
另外，Δt×L1、Δt×L2、Δt×m0、Δt×m1、Δt×m2在考虑了检知到喷溅后的实施对策的时间(数十秒～百秒左右)的基础上，以通过(1)式～(3)式正常检知喷溅的比例成为最大的方式实施预备试验而预先确定。在Δt×L1、Δt×L2、Δt×m0、Δt×m1、Δt×m2相对于吹炼时间为1～5％左右的长度的情况下，可得到比较良好的检知率。另外，鉴于操作上的优点，也能够以在误检知成为最低的范围内正常检知率成为最大的方式决定。
在图像解析装置7中，操作员能够将C0、C1、C2的各阈值及L1、L2、m0、m1、m2的各常数以任意的数值设定。另外，图像解析装置7具备使用氧吹炼中的发光强度的推移、排气流量、排气成分、来自顶吹喷枪的氧气供给速度、顶吹喷枪的喷枪高度中的1种或2种以上通过机器学习来决定判定的阈值即C0、C1、C2的机器学习模型功能。也就是说，图像解析装置7具备能够通过机器学习而自动地设定C0、C1、C2的功能。
另外，如图4所示，能够与图像解析装置7相独立地设置具有机器学习模型功能的机器学习用计算机21。在该情况下，能够以如下方式设定各常数。首先，将从记录有操作数据的控制用计算机8等将操作数据，从记录有炉口燃烧火焰的发光强度的数据的图像解析装置7等将发光强度的数据，分别以离线的方式向机器学习用计算机21发送。机器学习用计算机21基于接收到的数据来进行机器学习，决定上述的各常数，将决定出的值向图像解析装置7发送。图像解析装置7接收新的常数，在下次以后的操作中，使用新的常数来进行判定。
图4是示意性地示出适合于本发明的实施的转炉设备的其他结构的概略图。图4所示的转炉设备1A是在图1所示的转炉设备1进一步配置了机器学习用计算机21的结构。其他结构构成为与图1所示的转炉设备1相同的构造，同一部分由同一标号表示，省略其说明。
关于在发光强度指数的算出中使用的特定波长，在580～620nm的范围的波长中，预先测定并决定脱碳精炼中的发光强度的变化量最大的波长，或者，在该脱碳精炼中监视该波长域内的多个波长，每次决定发光强度的变化量最大的波长。
在本发明的转炉的操作方法中，在脱碳精炼中，在基于算出的发光强度的时序变化而判定为会发生喷溅的时间点下，为了防止喷溅的发生且防止设备的损伤，实施从顶吹喷枪喷吹的氧化性气体的流量调整、喷枪高度的调整、可动式罩的高度位置调整、从底吹风口吹入的氧化性气体或非活性气体的流量调整、镇静材料的炉内投入中的1种或2种以上。在该情况下，优选的是，使用(1)式～(3)式的判定用的式子来求出发光强度指数的时序变化，当(1)式～(3)式全部被满足时，判定为会发生喷溅。
作为具体的应对方法，优选的是，减小从顶吹喷枪喷吹的氧化性气体的流量，或者使顶吹喷枪的喷枪高度下降，或者升高可动式罩的高度位置而防止可动式罩的由炉渣引起的损伤，或者使从底吹风口吹入的氧化性气体或非活性气体的流量增大，或者投入镇静材料。而且，更优选的是，将上述的操作中的2个以上组合而进行。通过这样的调整，能够在喷溅的发生前或喷溅发生的极初期抑制炉渣的发泡或急剧的脱碳反应，能够避免炉渣及熔融铁向炉外的喷出，能够使铁成品率提高。
在此，从顶吹喷枪喷吹的氧化性气体流量的减小、顶吹喷枪的喷枪高度的下降、从底吹风口吹入的气体流量的增大及镇静材料的投入是用于防止喷溅的发生的操作条件的变更，升高可动式罩的高度位置是用于防止设备的损伤的操作条件的变更。因此，优选至少实施用于防止喷溅的发生的操作条件的变更。从减轻炉渣的喷出这一观点来看，降低可动式罩的高度位置而物理地防止炉渣的喷出也是有效的措施，但在该情况下，需要考虑可动式罩的使用次数下降。
在此，镇静材料是用于通过向转炉内投入而在炉内的炉渣形成脱气流路，改善发泡(起泡)的炉渣的脱气，抑制炉渣的发泡的制钢用副原料。作为镇静材料，一般来说，使用将碳材、轧制氧化皮、炉渣等通过水分或油脂粒化而得到的镇静材料，但也可以是其他的物质。
从顶吹喷枪喷吹的氧化性气体的流量的减小量、顶吹喷枪的喷枪高度的下降量、可动式罩的高度位置变化量、从底吹风口吹入的氧化性气体或非活性气体的流量的增大量、镇静材料的投入量优选预先基于熔融铁的搅拌力与氧化性气体的流量的比率等来决定。
另外，在适合实施本发明的转炉设备1中，优选构成为：当上述(1)式～(3)式的判定用的式子全部被满足的时间点下，每次从控制用计算机8向喷枪高度控制装置11发送控制信号以使喷枪高度下降，或者向氧化性气体流量控制装置12发送控制信号以减小从顶吹喷枪喷射的氧化性气体的流量，或者向可动式罩高度位置控制装置15发送控制信号以升高可动式罩的高度位置，或者向底吹气体流量控制装置13发送控制信号以增大吹入的氧化性气体或非活性气体的流量，或者向副原料投入控制装置14发送控制信号以投入规定量的镇静材料，或者同时发送这些控制信号的全部。
从顶吹喷枪3喷吹的氧化性气体一般是氧气(工业用纯氧气)，但能够使用氧气与氩气、氦气等稀有气体或氮气的混合气体、空气、富氧空气等。需要说明的是，在此所说的“氧化性气体”是氧浓度与空气同等或为其以上的含氧气体。另外，从底吹风口4吹入的气体是非活性气体或氧化性气体，在吹入氧化性气体的情况下，作为氧化精炼用的氧化性气体发挥功能，并且也作为搅拌用气体发挥功能。
另外，在基于炉口燃烧火焰16的光谱解析的炉内状况的判定中，有时因由起重机的通过、原料金属向炉口的堆积等引起的视野的遮蔽等状况的变化而成为误检知。因而，优选使(1)式～(3)式中的判定的阈值即C0、C1、C2针对各装料的每个转炉操作而变化。
具体而言，优选使用氧吹炼中的发光强度的推移、排气流量、排气成分、来自顶吹喷枪的氧气供给速度、顶吹喷枪的喷枪高度中的1种或2种以上来决定判定的阈值即C0、C1、C2。
另外，更优选使用氧吹炼中的发光强度的推移、排气流量、排气成分、来自顶吹喷枪的氧气供给速度、顶吹喷枪的喷枪高度中的1种或2种以上通过机器学习来决定判定的阈值即C0、C1、C2。
另外，上述说明使用发光强度指数来算出(1)式～(3)式，但也可以使用各时间点下的发光强度自身来算出(1)式～(3)式。
如以上说明那样，根据本发明，在对铁水5进行脱碳精炼的转炉2中，由于通过测定炉口燃烧火焰的发光光谱来预知喷溅的发生，所以无需将用于检知喷溅的传感器设置于转炉炉内或转炉炉内附近，且能够无时间延迟地预知喷溅的发生。并且，由于在预知到喷溅的发生的时间点下实施喷溅防止对策，所以能够稳定地抑制喷溅的发生。
实施例1
使用具有与图1所示的转炉2同样的形式的容量300吨的顶底吹转炉(氧气顶吹、氩气底吹)，进行了铁水5的脱碳精炼。顶吹喷枪3使用了在前端部将5个拉伐尔(laval)喷嘴型的喷嘴，以喷射角度15°，相对于顶吹喷枪的轴心在同一圆周上等间隔地配置的喷枪。需要说明的是，喷嘴的喉径dt是73.6mm，出口径de是78.0mm。
首先，向转炉内装入废铁后，将预先实施了脱硫处理及脱磷处理的温度为1310～1360℃的300吨的铁水装入转炉。将铁水的化学成分在表2中示出。
[表2]
Figure GDA0003289713080000221
接着，一边从底吹风口4将氩气作为搅拌用气体向铁水中吹入，一边从顶吹喷枪3将氧气作为氧化性气体朝向铁水液面喷吹，开始了铁水的脱碳精炼。废铁的装入量调整为使脱碳精炼结束后的钢水温度成为1650℃。
之后，在脱碳精炼中从炉上仓斗(未图示)将生石灰作为CaO系助熔剂而投入，直到熔融铁中的碳浓度成为0.05质量％为止进行了脱碳精炼。生石灰的投入量调整为使在炉内生成的炉渣的碱度((质量％CaO)/(质量％SiO2))成为2.5。
在脱碳精炼中，以规定的测定时间间隔Δt：1秒连续地利用设置于转炉2的大致正面的分光照相机6拍摄了从转炉2的炉口9与可动式罩10的间隙能看见的炉口燃烧火焰16。
根据得到的拍摄图像，利用图像解析装置7测定发光光谱(图像数据)，关于得到的发光光谱中的580～620nm的范围的波长，进行了各时间点下的发光波长的确定和算出每个波长的发光强度指数的解析。使用的波长(特定波长)设为了610nm。解析通过对图像数据的任意的扫描线上进行线分析而进行。
使用得到的各时间点下的特定波长的发光强度指数，算出了上述(1)式～(3)式。此时，(1)式～(3)式的判定的阈值设为了C0＝15、C1＝0.65、C2＝0.7，常数设为了L1＝L2＝10、m0＝m1＝m2＝20。
并且，当(1)式～(3)式全部被满足时，判定为会发生喷溅，在判定为会发生喷溅的时间点下，实施了来自顶吹喷枪的氧气流量的调整、顶吹喷枪的喷枪高度的调整、可动式罩的高度位置的调整、从底吹风口吹入的氧化性气体或非活性气体的流量的调整、镇静材料的炉内投入中的任1种或2种以上。
具体而言，来自顶吹喷枪的氧气流量的调整从1000Nm3/min向833Nm3/min减小，喷枪高度的调整从3.0m向2.5m下降，底吹气体流量的调整从15Nm3/min向30Nm3/min增大。另外，可动式罩的高度位置的调整调整为成为比判定为会发生喷溅的时间点下的可动式罩的高度位置高500mm的位置，镇静材料的投入量设为了500～1500kg。
关于这样的调整，在判定为会发生喷溅的时间点下，立即从控制用计算机8向喷枪高度控制装置11、氧化性气体流量控制装置12、底吹气体流量控制装置13、副原料投入控制装置14及可动式罩高度位置控制装置15发送控制信号而使其工作。需要说明的是，来自顶吹喷枪的氧气流量、顶吹喷枪的喷枪高度、可动式罩的高度位置、从底吹风口吹入的氧化性气体或非活性气体的流量在不再满足(1)式～(3)式的任1个的时间点下恢复为调整前的数值，继续脱碳精炼。
通过实施本发明，喷溅的发生率与实施本发明前的发生率相比下降为约1/3。
实施例2
使用与实施例1相同的转炉设备(顶底吹转炉)，与实施例1同样地进行了铁水5的脱碳精炼。
在脱碳精炼中，将测定时间间隔Δt设为1秒，与实施例1同样，连续地利用分光照相机6拍摄了从转炉2的炉口与可动式罩的间隙能看见的炉口燃烧火焰16。根据得到的拍摄图像，利用图像解析装置7测定发光光谱(图像数据)，关于得到的发光光谱中的580～620nm的范围的波长，进行了各时间点下的发光波长的确定和算出每个波长的发光强度指数的解析。使用的波长(特定波长)设为了610nm。解析通过对图像数据的任意的扫描线上进行线分析而进行。
使用得到的各时间点下的特定波长的发光强度指数，算出了上述的(1)式～(3)式。此时，关于(1)式～(3)式的常数、L1、L2、m0、m1、m2设为与实施例1相同，但判定的阈值即C0、C1、C2基于氧吹炼中的氧气流量的平均值的大小而将与实施例1中记载的脱碳精炼同样的200装料的操作数据划分为4个分区，决定了各个分区的阈值。也就是说，基于氧气流量的平均值的大小，将(1)式～(3)式的各自的阈值设定为4种。
并且，在实际的操作中，逐次运算氧气流量的平均，使用了通过氧气流量的平均而确定的所述4种中的1个阈值。并且，当如上述那样设定的(1)式～(3)式全部被满足时，判定为会发生喷溅，在判定为会发生喷溅的时间点下，以与实施例1相同的基准实施了来自顶吹喷枪的氧气流量的调整、顶吹喷枪的喷枪高度的调整、可动式罩的高度位置的调整、从底吹风口吹入的氧化性气体或非活性气体的流量的调整、镇静材料的炉内投入中的任1种或2种以上。需要说明的是，来自顶吹喷枪的氧气流量、顶吹喷枪的喷枪高度、可动式罩的高度位置、从底吹风口吹入的氧化性气体或非活性气体的流量在不再满足(1)式～(3)式的任一个的时间点下恢复为调整前的数值，继续脱碳精炼。
通过这样决定(1)式～(3)式中的判定的阈值，脱碳精炼中的喷溅的发生频度与实施例1同等或成为其以下，成功确认了脱碳精炼稳定。
实施例3
在基于炉口燃烧火焰16的光谱解析的炉内状况的判定中，如前所述，有时存在因由起重机的通过、原料金属向炉口的堆积等引起的视野的遮蔽等状况的变化而成为误检知的情况。因而，优选使(1)式～(3)式中的判定的阈值即C0、C1、C2针对各装料的每个转炉操作而变化。
于是，将进行了炉口燃烧火焰16的光谱解析的2000装料的离线解析数据作为训练数据，进行了神经网络型的机器学习。输入数据设为了铁水质量、废铁质量、脱碳精炼前的铁水温度、副原料投入量、每个吹炼进展度的供氧速度(来自顶吹喷枪的氧气供给速度)、底吹流量、喷枪高度、排气流量、排气组成、可动式罩高度等30个项目，隐藏层设为了5层。
使用如上述那样机器学习的阈值的决定方法，设定(1)式～(3)式的判定的阈值C0、C1、C2，使用与实施例1相同的转炉设备(顶底吹转炉)，与实施例1同样地进行了铁水的脱碳精炼。(1)式～(3)式的常数的L1、L2、m0、m1、m2设为与实施例1相同。
在脱碳精炼的全部吹炼时间中，与实施例1同样，以规定的时间间隔Δt：1秒连续地利用分光照相机6拍摄从转炉2的炉口吹出的炉口燃烧火焰16，根据得到的拍摄图像，利用图像解析装置7测定并记录了发光光谱(图像数据)。
并且，当如上述那样设定的(1)式～(3)式全部被满足时，判定为会发生喷溅，在判定为会发生喷溅的时间点下，以与实施例1相同的基准实施了来自顶吹喷枪的氧气流量的调整、顶吹喷枪的喷枪高度的调整、可动式罩的高度位置的调整、从底吹风口吹入的氧化性气体或非活性气体的流量的调整、镇静材料的炉内投入中的任1种或2种以上(本发明例3)。
为了将实施例1～3比较，也实施了实施例1中记载的将(1)式～(3)式的判定的阈值C0、C1、C2预先设定为某规定值而进行的脱碳精炼(本发明例1)及实施例2中记载的基于氧吹炼中的氧气流量的平均值的大小来设定(1)式～(3)式的判定的阈值C0、C1、C2而进行的脱碳精炼(本发明例2)。
将本发明例1、本发明例2、本发明例3分别实施了100装料。不管在哪个操作中，都在判定为会发生喷溅的时间点下，以与实施例1相同的基准实施了来自顶吹喷枪的氧气流量的调整、顶吹喷枪的喷枪高度的调整、可动式罩的高度位置的调整、从底吹风口吹入的氧化性气体或非活性气体的流量的调整、镇静材料的炉内投入中的任1种或2种以上。
需要说明的是，来自顶吹喷枪的氧气流量、顶吹喷枪的喷枪高度、可动式罩的高度位置、从底吹风口吹入的氧化性气体或非活性气体的流量在不再满足(1)式～(3)式的任1个的时间点下恢复为调整前的数值，继续脱碳精炼。
在表3中示出本发明例1、本发明例2、本发明例3中的操作结果。在表3中也一并示出不预知喷溅而进行的现有的脱碳精炼(现有例)的操作结果。表3所示的喷溅发生率是喷溅发生装料数相对于全部装料数(100装料)的百分比。
[表3]
Figure GDA0003289713080000271
从表3明显可看出，在本发明例3中，喷溅的发生率低，由喷溅发生引起的吹炼延长降低，另外，镇静材料的使用量降低。
标号说明
1 转炉设备
1A 转炉设备
2 转炉
3 顶吹喷枪
4 底吹风口
5 铁水
6 分光照相机
7 图像解析装置
8 控制用计算机
9 炉口
10 可动式罩
11 喷枪高度控制装置
12 氧化性气体流量控制装置
13 底吹气体流量控制装置
14 副原料投入控制装置
15 可动式罩高度位置控制装置
16 炉口燃烧火焰
17 氧化性气体喷流
18 向顶吹喷枪的氧化性气体供给管
19 向顶吹喷枪的冷却水供给管
20 从顶吹喷枪的冷却水排出管
21 机器学习用计算机

Claims (8)

1.一种转炉的喷溅预知方法，是转炉的脱碳精炼中的喷溅预知方法，所述转炉从顶吹喷枪向转炉内的铁水喷吹氧化性气体，或者进一步从底吹风口向转炉内的铁水吹入氧化性气体或非活性气体，对铁水进行脱碳精炼，从铁水制造钢水，
其中，测定从所述转炉的炉口吹出的炉口燃烧火焰的发光光谱，
算出测定的发光光谱的580～620nm的范围的波长中的发光强度，
基于算出的发光强度的时序变化来预知喷溅的发生，
使用基于移动平均的判定用的式子来求出所述发光强度的时序变化，
使用下述(1)式～下述(3)式作为所述判定用的式子，当(1)式～(3)式全部被满足时，判定为会发生喷溅，
I(n，m0)≥C0…(1)
Figure FDA0003952827330000011
Figure FDA0003952827330000012
其中，I(n,m0)是从测定点n-m0到测定点n为止的发光强度指数的移动平均(a.u.)，I(n-L1,m1)是从测定点n-L1-m1到测定点n-L1为止的发光强度指数的移动平均(a.u.)，I(n-2L1,m1)是从测定点n-2L1-m1到测定点n-2L1为止的发光强度指数的移动平均(a.u.)，I(n,m2)是从测定点n-m2到测定点n为止的发光强度指数的移动平均(a.u.)，I(n-L2,m2)是从测定点n-L2-m2到测定点n-L2为止的发光强度指数的移动平均(a.u.)，C0、C1、C2是判定的阈值，C0>0，C2>0，C1<C2，L1、L2是常数且是1以上的整数，m0、m1、m2是常数且是0以上的整数。
2.根据权利要求1所述的转炉的喷溅预知方法，
使用氧吹炼中的发光强度的推移、排气流量、排气成分、来自顶吹喷枪的氧气供给速度、顶吹喷枪的喷枪高度中的1种以上来决定(1)式～(3)式中的判定的阈值的C0、C1、C2。
3.根据权利要求1所述的转炉的喷溅预知方法，
使用氧吹炼中的发光强度的推移、排气流量、排气成分、来自顶吹喷枪的氧气供给速度、顶吹喷枪的喷枪高度中的1种以上通过机器学习来决定(1)式～(3)式中的判定的阈值的C0、C1、C2。
4.一种转炉的操作方法，所述转炉从铁水制造钢水，
其中，在通过权利要求1～3中任一项所述转炉的喷溅预知方法而判定为会发生喷溅时，
在判定为会发生喷溅的时间点下，实施从顶吹喷枪喷吹的氧化性气体的流量的调整、顶吹喷枪的喷枪高度的调整、可动式罩的高度位置的调整、从底吹风口吹入的氧化性气体或非活性气体的流量的调整、镇静材料的投入中的1种或2种以上。
5.一种转炉的喷溅预知系统，是转炉的脱碳精炼中的喷溅预知系统，所述转炉从顶吹喷枪向转炉内的铁水喷吹氧化性气体，或者进一步从底吹风口向转炉内的铁水吹入氧化性气体或非活性气体，对铁水进行脱碳精炼，从铁水制造钢水，
其中，所述喷溅预知系统具有：
分光照相机，配置于所述转炉的周围，从转炉与可动式罩的间隙拍摄炉口燃烧火焰；及
图像解析装置，将从所述分光照相机传送来的图像数据以能够取出的方式记录，并且算出所述图像数据的发光光谱的580～620nm的范围的波长中的发光强度，且基于算出的发光强度的时序变化来预知喷溅的发生，
所述图像解析装置使用基于移动平均的判定用的式子来求出所述发光强度的时序变化，
使用下述(1)式～下述(3)式作为所述判定用的式子，当(1)式～(3)式全部被满足时，判定为会发生喷溅，
I(n，m0)≥C0…(1)
Figure FDA0003952827330000031
Figure FDA0003952827330000032
其中，I(n,m0)是从测定点n-m0到测定点n为止的发光强度指数的移动平均(a.u.)，I(n-L1,m1)是从测定点n-L1-m1到测定点n-L1为止的发光强度指数的移动平均(a.u.)，I(n-2L1,m1)是从测定点n-2L1-m1到测定点n-2L1为止的发光强度指数的移动平均(a.u.)，I(n,m2)是从测定点n-m2到测定点n为止的发光强度指数的移动平均(a.u.)，I(n-L2,m2)是从测定点n-L2-m2到测定点n-L2为止的发光强度指数的移动平均(a.u.)，C0、C1、C2是判定的阈值，C0>0，C2>0，C1<C2，L1、L2是常数且是1以上的整数，m0、m1、m2是常数且是0以上的整数。
6.根据权利要求5所述的转炉的喷溅预知系统，
还具有控制用计算机，所述控制用计算机基于从所述图像解析装置输入的数据，发送控制信号以变更操作条件。
7.根据权利要求5所述的转炉的喷溅预知系统，
所述图像解析装置具备机器学习模型，所述机器学习模型使用氧吹炼中的发光强度的推移、排气流量、排气成分、来自顶吹喷枪的氧气供给速度、顶吹喷枪的喷枪高度中的1种以上通过机器学习来决定(1)式～(3)式中的判定的阈值的C0、C1、C2。
8.根据权利要求5所述的转炉的喷溅预知系统，
还具有机器学习用计算机，所述机器学习用计算机具备使用氧吹炼中的发光强度的推移、排气流量、排气成分、来自顶吹喷枪的氧气供给速度、顶吹喷枪的喷枪高度中的1种以上通过机器学习来决定(1) 式～(3)式中的判定的阈值的C0、C1、C2的机器学习模型。
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