JP2004035986A

JP2004035986A - Converter operation guidance model

Info

Publication number: JP2004035986A
Application number: JP2002198238A
Authority: JP
Inventors: Akihiro Maeda; 前田　晃宏
Original assignee: Sumitomo Metal Industries Ltd
Current assignee: Nippon Steel Corp
Priority date: 2002-07-08
Filing date: 2002-07-08
Publication date: 2004-02-05

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a converter operation guidance model for calculating an input of secondary materials such as caustic lime and cold material charged for regulating molten steel components at a converter refining as an indication for minimizing a converter operation cost. <P>SOLUTION: At a converter refining, a variable range to a target value is given by providing an allowable error range to a target value of a target temperature and a target component previously decided in accordance with a component standard and a production schedule of a planed refining steel type. The converter operation guidance model comprises a step of automatically calculating the indication values for minimizing the converter operation cost among the target values including the allowable error range. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、転炉精錬における操業ガイダンスモデルに係わり、詳しくは転炉精錬において溶鋼成分の調整のために投入される媒溶材や溶銑の温度調節のため投入される冷材などの副原料の投入量を、転炉操業コストが最少となるような指示値として算出する転炉操業ガイダンスモデルに関する。
【０００２】
【従来の技術】
転炉製鋼においては、溶銑の成分調整や炉体保護のために投入される生石灰やドロマイト、リサイクルスラグなどの媒溶材としての副原料、及び溶鋼の温度調節のため投入されるスケールや鉄鉱石、マンガン鉱石などの冷材としての副原料の投入が重要であり、従来より成分調整を適正に行うための、副原料の投入量を算出する方法として、吹錬開始前に行う操業ガイダンスモデル（以下スタティックモデルと称す）が採用されている。その方法は、「吹錬前の溶銑温度・成分」と「転炉に投入する生石灰・生石灰以外の副原料、冷材、吹き込む酸素量」と「吹錬終点での溶鋼温度・成分」の関係を表すモデル式に、吹錬終点における溶鋼の目標温度・成分を定数として上記「吹錬終点での溶鋼温度・成分」に代入して、生石灰投入量、冷材投入量及び吹き込み酸素使用量を計算するものである。
【０００３】
上記スタティックモデルにより各投入量の指示値を算出する方法として種々のものが提案されている。その一例を挙げると、特開２０００−３０９８１７号公報には目標りん濃度と生石灰投入量との関係式を用いて、目標りん濃度に合わせた生石灰投入量を算出する方法が、また特開平９−２５６０２１号公報には溶鋼成分濃度を目標値に近づけるため、物質バランスと平衡反応を考慮した物理モデルを用いて副原料投入量を計算する方法が、更に特開２００１−２７９３１８号公報には吹錬開始後の溶銑温度を連続的に測定し、その測定温度に基づいて副原料の供給量を計算する方法が、それぞれ示されている。
【０００４】
通常、転炉で吹錬を開始する前にスタティックモデルを用いて副原料投入の指示値を計算する際には、吹錬予定鋼種の成分規格と生産スケジュールによって予め決められた目標温度及び目標成分をモデルに与えて、その目標値を達成するような指示値を決定する。ここで媒溶材や冷材などの副原料投入量及び吹き込み酸素量を指し、定数値で与えられる。
【０００５】
しかし、鋼種によっては成分規格を厳密に達成する必要のないものがあり、また生産スケジュールや転炉後工程である２次精錬設備能力によっては目標温度を厳密に達成する必要のない場合がある。
【０００６】
このような場合、担当係員は自らの経験をもとに目標値を修正して新たな目標値を作り、この新たな目標値をスタティックモデルに与えて再度計算し直して、操業コストをより低減するような指示値を決定しようとする。しかし、このような方法では、操業コストを最少にするため、どの目標値をどの程度修正すればよいか、判断するのに大きな困難が伴う。以下にその理由を述べる。
【０００７】
一般的なスタティックモデルは、通常転炉吹錬における現象をモデル化した下記の各式から構成されている。
【０００８】
（１）　吹錬前、吹錬後の物質バランス式
転炉に装入される溶銑、生石灰、冷材などの含有成分と吹錬終点の溶鋼成分、スラグ成分との間に成り立つバランス式である。
【０００９】
（２）　溶鋼とスラグ間の物質平衡式（以下分配式と称す）
吹錬終点における溶鋼成分とスラグ成分の間に成り立つ物質平衡を表す式である。下記式に示すように、一般的な反応平衡式の形に似た非線形な式　　　が用いられる。
【００１０】
【数１】

【００１１】
（３）　酸素バランス式
転炉に供給されるトータルの酸素量（吹き込み酸素＋冷材含有酸素）と溶鋼酸化反応による溶鋼成分変動を表す式である。
【００１２】
（４）　温度バランス式
酸化反応で発生する熱量と冷材投入による温度冷却効果を表す式である。
【００１３】
上記物質バランス式、分配式、酸化反応による成分変動式（酸素バランス式）は、溶鋼中成分ごとに成り立つ式であって、実際には３〜６種類程度の成分について計算されるため、スタティックモデルに含まれるモデル式は数多く、かつ複雑となる。
【００１４】
また、上記分配式は、一般的な反応平衡式に似た形になっており、吹錬終点における溶鋼成分、スラグ成分、溶鋼温度の項が非線形な形で含まれていることから、スタティックモデル全体が非線形な連立方程式となる。
【００１５】
このようなモデルを使用する場合、モデル式が数多いこととモデルが非線形であるため、目標値を修正した場合に指示値がどのように変化するのか、正確に予測するのは非常に困難である。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】
上記のごとく、従来のスタティックモデルすなわち、吹錬終点温度、溶鋼成分に目標値を定数として与え、その目標値に応じた指示値を算出するモデルを使用する場合、人手により修正して、操業コストを最少にするような指示値を得ることは困難であった。
【００１７】
本発明は、従来のスタティックモデルに見られる問題点を解決するため、従来のように吹錬終点における溶鋼温度と溶鋼成分を目標値に固定することなく、目標値に対し許容し得る誤差範囲を設け、目標値に変動可能な幅をもたせることにより、転炉操業コストが最少となる指示値を、人手に頼らず自動的に選出できる転炉操業ガイダンスモデルを提供するものである。
【００１８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明の転炉操業ガイダンスモデルは、転炉吹錬において、吹錬予定鋼種の成分規格と生産スケジュールによって予め決められた目標温度及び目標成分の目標値に対し許容誤差範囲を設け、目標値に変動可能な幅をもたせることにより、該許容誤差範囲を含む目標値の中から、転炉操業コストが最少となる指示値を自動的に算出するものである。
【００１９】
なお、上記転炉操業ガイダンスモデルは、モデルパラメータを調整することにより、目標値からの許容誤差範囲を調節できるモデルからなる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
本発明の一実施の形態として、転炉操業における終点温度、終点目標成分を変数化し、操業コスト（ここでは生石灰コストと冷材コストの総和とする）が最少となるような指示値を求めるために行った定式化した場合について説明する。
【００２１】
転炉スタティック計算に使用されるモデル式は下記のようにして求められる。
【００２２】
【数２】

【００２３】
上記１〜４式を連立し、以下の制約式の下で評価関数を最少にするような解を求める。
【００２４】
【数３】

【００２５】
ただし、
ＳＬＧｅ　：　スラグ成分　　　変数
ＨＭｃ　　：　初期溶銑成分　　溶銑条件によって決まる定数
ＨＭｔ　　：　初期溶銑温度　　溶銑条件によって決まる定数
ＡｌＭｃ　：　終点目標成分　　成分規格によって決まる定数
ＥＰｃ　　：　終点溶鋼成分　　目標成分によって決まる定数
ＡｌＭｔ　：　終点目標温度　　生産スケジュールによって決まる定数
ＥＰｔ　　：　終点溶鋼温度　　　　変数
ＣａＯ　　：　投入する生石灰　　　変数
Ｆｇ　　　：　投入する副原料　　　操業条件によって決まる定数
ｒｅｉ　　：　投入する冷材　　　　変数
Ｏ２　　　：　吹き込み酸素　　　　変数
α　　　　：　目標温度に対する許容誤差範囲
β　　　　：　目標成分に対する許容誤差範囲
【００２６】
解法としては、非線形計画法であれば何を用いてもかまわないが、逐次２次計画法などの最適解への収束能力の高い方法が望ましい。上記モデル式、制約式、評価式は本発明による転炉操業ガイダンスモデルの一例であり、上記以外の式や項を追加したモデルにも本発明は適用できる。他に考えられる式や項の一例を下記に示す。
【００２７】
【数４】

【００２８】
ただし、
ＳＬＧｃ／ｓ　　：　スラグ塩基度
ＨＭｃ（Ｓｉ）　：　溶銑Ｓｉ成分
γ　　　　：　スラグ塩基度設定値
【００２９】
上記評価式は、生石灰と冷材の操業コストであるが、式を変更することにより、転炉操業における様々な操業コスト指標を評価関数とすることができる。また、α、βの値を変えることにより、目標値に対する誤差の許容範囲を任意に設定できる。この際、コスト低減を優先したい場合には誤差の許容範囲を広く設定し、また終点目標の達成を優先する場合には誤差の範囲を小さくし零に近づけた値を設定して計算を行う。なお、当初の目標温度を厳密に達成する必要のない場合はαの値を大きく設定する。また、当初の目標成分を厳密に達成する必要がない場合はβの値を大きく設定する。
【００３０】
本発明によるスタティック計算では、与えられた終点溶鋼温度、終点溶鋼成分の目標値に対し許容し得る誤差範囲を設け、目標値に変動可能な幅をもたせることにより、転炉操業コストが最少となる指示値を自動的に算出するのである。
【００３１】
一例として、目標温度達成の優先度が低く、終点目標温度に対する許容誤差範囲を広く設定した場合について説明する。転炉操業における脱りん反応は発熱反応であり、低温の方が反応が進みやすいため、溶銑温度を生石灰滓化不良とならない範囲で低くすれば、より少ない生石灰量で脱りん能力を発揮できる。脱りん反応のこのような性質を表しているのが前記分配式である。
【００３２】
従って、終点目標温度を低くすれば、生石灰投入量は低減できる。しかし、一方では、終点目標温度を低く設定するほど、冷材投入量が多くなる。つまり、生石灰投入量コストと冷材投入量コストの和が最少となるような終点目標温度が存在する。本発明では、このようなコストが最少となるような目標温度を逐次計算により求め、その温度を目標値とした指示値を自動的に算出するのである。
【００３３】
また、終点溶鋼成分の目標値に許容誤差範囲を設けるのも、上記終点溶鋼温度の目標値に許容誤差範囲を設ける場合と同様に、生石灰投入量、冷材投入量の各コストの和が最少となるような指示値を自動的に算出するためである。
【００３４】
【実施例】
従来の誤差範囲のない目標値を使ったスタティックモデルと、本発明の実施により許容誤差範囲のある目標値を使って、各投入量コストの和が最少となるような指示値を算出するスタティックモデルを用いて、目標温度、生石灰コスト、冷材コストを計算した。その計算例を図１と図２に示す。なお、比較のため、本発明の計算値は、従来モデルの計算値を１としたときの相対値で示した。
【００３５】
図１は、従来の誤差範囲のない目標値を使ったスタティックモデルによる計算結果を示す。なお、本発明のモデルにおいてα＝β＝０と仮定した場合をハッチング入りグラフで併記した。この場合は目標温度及び目標成分は変化させていないので、両者同じ計算結果となる。
【００３６】
図２は、本発明の実施により目標温度に対する目標値に許容誤差範囲をもたせ（α＞０）、目標成分に対する目標値に許容誤差範囲を零（β＝０）に近似した値に設定して計算した結果を、従来モデルで計算した結果と比較して示した。本発明では目標温度を低く設定しているため、生石灰投入量の減少により生石灰コストは下がるが、代わりに冷材使用量の増加により冷材コストが高くなっている。しかし、生石灰と冷材のトータルコストは低減していることがわかる。
【００３７】
図３は、本発明の実施によりα＝０、β＞０に設定して計算した結果を示す。本発明では目標りん成分を高く設定しているため、生石灰の溶鋼冷却能を保証するために冷材投入量が増加し、冷材コストが高くなっている。しかし、生石灰よりも冷材のほうが冷却効果が高いため、生石灰と冷材のトータルコストは低減していることがわかる。
【００３８】
図４は、本発明の実施によりα＞０、β＞０に設定して計算した結果を示す。本発明では目標温度に対して目標値を高く設定し、更に目標りん成分の目標値を高く設定しているため、生石灰コスト、冷材コスト共に低減しており、低減効果が顕著なことがわかる。
【００３９】
【発明の効果】
本発明によれば、吹錬終点における溶鋼温度と溶鋼成分の目標値に対し許容し得る誤差範囲を設け、目標値に変動可能な幅をもたせることにより、転炉操業コストが最少となる指示値を、人手に頼らず自動的に選出できる転炉操業ガイダンスモデルを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来のスタティックモデルによる目標温度、生石灰コスト、冷材コストを示すグラフであり、仮に本発明のモデルにおいてα＝β＝０とした場合をハッチング入りグラフで併記した。
【図２】本発明の実施により目標温度に対する目標値に許容誤差範囲をもたせ（α＞０）、目標成分に対する目標値に許容誤差範囲を零（β＝０）に近似した値に設定して計算した結果を、従来モデルで計算した結果と比較して示したグラフである。
【図３】本発明の実施により目標温度に対する目標値に許容誤差範囲を零（α＝０）、目標成分に対する目標値の許容誤差範囲を高い値（β＞０）に設定して計算した結果を、従来モデルで計算した結果と比較して示したグラフである。
【図４】本発明の実施により目標温度に対する目標値に許容誤差範囲（α＞０）、目標成分に対する目標値に許容誤差範囲（β＞０）を共に高い値に設定して計算した結果を、従来モデルで計算した結果と比較して示したグラフである。[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an operation guidance model in converter refining, and more specifically, to the input of auxiliary raw materials such as a medium material injected for adjusting molten steel components and a cold material input for temperature control of molten iron in converter refining. The present invention relates to a converter operation guidance model that calculates the quantity as an instruction value that minimizes the converter operation cost.
[0002]
[Prior art]
In converter steelmaking, auxiliary raw materials such as quick lime and dolomite and recycled slag that are added to adjust the composition of molten iron and protect the furnace body, as well as scale and iron ore that are added to control the temperature of molten steel, It is important to add auxiliary materials as a cold material such as manganese ore, and as a method of calculating the amount of auxiliary materials to properly adjust the composition, an operation guidance model (below, referred to as “before the start of blowing”) (Referred to as a static model). The method is based on the relationship between the "hot metal temperature and composition before blowing", "amount of auxiliary material other than quick lime and quick lime to be added to the converter, cold material, and the amount of oxygen injected" and "the temperature and composition of molten steel at the end of blowing." Substituting the target temperature and components of molten steel at the end point of blowing as a constant into the above-mentioned `` temperature and components of molten steel at the end point of blowing '' in the model formula representing It is to calculate.
[0003]
Various methods have been proposed as a method for calculating the indicated value of each input amount using the static model. For example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2000-309817 discloses a method of calculating a quick lime input amount in accordance with a target phosphorus concentration using a relational expression between a target phosphorus concentration and a quick lime input amount. Japanese Patent No. 2566021 discloses a method of calculating an auxiliary material input amount using a physical model in consideration of a material balance and an equilibrium reaction in order to bring a molten steel component concentration close to a target value. A method of continuously measuring the hot metal temperature after the start and calculating the supply amount of the auxiliary material based on the measured temperature is shown.
[0004]
Usually, when calculating the instruction value of the auxiliary material input using a static model before starting the blowing in the converter, the target temperature and the target component determined in advance by the component specification of the steel type to be blown and the production schedule. Is given to the model to determine an instruction value that achieves the target value. Here, it refers to the amount of auxiliary material charged such as a medium-soluble material or a cold material and the amount of oxygen blown, and is given as a constant value.
[0005]
However, depending on the type of steel, it is not necessary to strictly achieve the component specifications, and depending on the production schedule and the capacity of the secondary smelting equipment, which is a process after the converter, it may not be necessary to strictly achieve the target temperature.
[0006]
In such a case, the staff in charge adjusts the target value based on his or her own experience, creates a new target value, gives this new target value to the static model, recalculates it, and further reduces operating costs Try to determine an indication value that However, in such a method, it is very difficult to determine which target value should be corrected and how much in order to minimize the operation cost. The reason is described below.
[0007]
A general static model is composed of the following equations that model a phenomenon in normal converter blowing.
[0008]
(1) Before and after blowing, it is a balance formula that is established between the components such as hot metal, quick lime, and cold material charged into the converter, and the molten steel component and slag component at the end of blowing. .
[0009]
(2) Material equilibrium equation between molten steel and slag (hereinafter referred to as distribution equation)
It is an equation showing the material equilibrium established between the molten steel component and the slag component at the blowing end point. As shown in the following equation, a non-linear equation similar to a general reaction equilibrium equation is used.
[0010]
(Equation 1)

[0011]
(3) This is an expression representing the total amount of oxygen supplied to the oxygen-balanced converter (blown oxygen + oxygen containing cold material) and the variation of the molten steel component due to the molten steel oxidation reaction.
[0012]
(4) This is an equation representing the amount of heat generated in the temperature-balanced oxidation reaction and the temperature cooling effect due to the introduction of a cold material.
[0013]
The above-described material balance formula, distribution formula, and component variation formula (oxygen balance formula) due to oxidation reaction are formulas that are established for each component in molten steel, and are actually calculated for about 3 to 6 types of components. Are many and complicated.
[0014]
The distribution equation is similar to a general reaction equilibrium equation.Since the terms of molten steel component, slag component, and molten steel temperature at the end point of blowing are included in a nonlinear form, the static model is used. The whole is a system of nonlinear equations.
[0015]
When using such a model, it is very difficult to accurately predict how the indicated value will change if the target value is modified, due to the large number of model equations and the nonlinearity of the model. .
[0016]
[Problems to be solved by the invention]
As described above, when a conventional static model, that is, a model in which a target value is given as a constant to the blowing end temperature and the molten steel component and an instruction value is calculated in accordance with the target value, the operation cost is corrected manually. It was difficult to obtain an indication that minimized
[0017]
The present invention solves the problems seen in the conventional static model, and does not fix the molten steel temperature and the molten steel component at the blowing end point to the target values as in the related art, but sets an allowable error range with respect to the target value. An object of the present invention is to provide a converter operation guidance model capable of automatically selecting an instruction value at which the converter operation cost is minimized by providing a variable range to the target value without relying on humans.
[0018]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, the converter operation guidance model according to the present invention is designed such that, in the converter blowing, an allowable error with respect to a target temperature and a target value of a target component predetermined by a component standard of a steel type to be blown and a production schedule. By providing a range and allowing the target value to have a variable width, an instruction value that minimizes the converter operating cost is automatically calculated from the target value including the allowable error range.
[0019]
The converter operation guidance model is a model that can adjust an allowable error range from a target value by adjusting model parameters.
[0020]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
According to an embodiment of the present invention, the end point temperature and the end point target component in the converter operation are variable, and an instruction value that minimizes the operation cost (here, the sum of quick lime cost and cold material cost) is obtained. A description will be given of the case where the formalization is performed.
[0021]
The model formula used for the converter static calculation is obtained as follows.
[0022]
(Equation 2)

[0023]
The above equations (1) to (4) are simultaneously established, and a solution that minimizes the evaluation function is obtained under the following constraint equations.
[0024]
[Equation 3]

[0025]
However,
SLGe: Slag component Variable HMc: Initial hot metal component Constant HMt determined by hot metal conditions: Initial hot metal temperature Constant AlMc determined by hot metal conditions: End target target component Constant EPc determined by component specifications EPc: End molten steel component Constant AlMt determined by target component AlMt: Final target temperature Constant EPt determined by the production schedule: molten steel temperature at the end point Variable CaO: quick lime to be charged Variable Fg: auxiliary raw material to be charged Rei: constant to be charged by operating conditions rei: cold material to be charged variable O2: blown oxygen variable α: allowable error range β to the target temperature: Tolerable error range for target component
Any solution can be used as long as it is a nonlinear programming method, but a method having a high convergence ability to an optimal solution such as a sequential quadratic programming method is desirable. The above model formula, constraint formula, and evaluation formula are examples of the converter operation guidance model according to the present invention, and the present invention can be applied to a model in which formulas and terms other than those described above are added. Examples of other possible formulas and terms are shown below.
[0027]
(Equation 4)

[0028]
However,
SLGc / s: Slag basicity HMc (Si): Hot metal Si component γ: Slag basicity set value
Although the above-mentioned evaluation formula is an operation cost of quicklime and cold material, various operation cost indexes in the converter operation can be used as an evaluation function by changing the expression. Further, by changing the values of α and β, the allowable range of the error with respect to the target value can be set arbitrarily. At this time, when giving priority to cost reduction, the allowable range of the error is set wide, and when giving priority to the achievement of the end point target, the calculation is performed by setting the value of the error range small and close to zero. If it is not necessary to strictly achieve the initial target temperature, the value of α is set large. If it is not necessary to strictly achieve the initial target component, the value of β is set large.
[0030]
In the static calculation according to the present invention, a given end-point molten steel temperature, an allowable error range with respect to the target value of the end-point molten steel component is provided, and the target value has a variable range, so that the converter operating cost is minimized. The instruction value is calculated automatically.
[0031]
As an example, a case will be described in which the priority of achieving the target temperature is low and the allowable error range with respect to the end point target temperature is set wide. The dephosphorization reaction in the converter operation is an exothermic reaction, and the reaction proceeds more easily at a low temperature. Therefore, if the hot metal temperature is lowered within a range that does not result in poor lime slag formation, the dephosphorization ability can be exhibited with a smaller amount of quicklime. It is the above-mentioned distribution formula that expresses such properties of the dephosphorization reaction.
[0032]
Therefore, if the end point target temperature is lowered, the amount of quicklime input can be reduced. However, on the other hand, the lower the end point target temperature is set, the greater the amount of cold material charged. That is, there is an end point target temperature at which the sum of the quick lime input cost and the cold material input cost is minimized. In the present invention, a target temperature at which such cost is minimized is sequentially calculated, and an instruction value with the temperature as a target value is automatically calculated.
[0033]
In addition, when the allowable error range is set for the target value of the end molten steel component, similarly to the case where the allowable error range is set for the target value of the end molten steel temperature, the sum of the costs of the quick lime input amount and the cold material input amount is minimized. This is for automatically calculating an instruction value such that
[0034]
【Example】
A static model that uses a conventional target value without an error range and a static model that calculates an indicated value that minimizes the sum of each input cost using a target value that has an allowable error range according to the present invention. Was used to calculate the target temperature, quicklime cost and cold material cost. FIGS. 1 and 2 show examples of the calculation. For comparison, the calculated value of the present invention is shown as a relative value when the calculated value of the conventional model is set to 1.
[0035]
FIG. 1 shows a calculation result by a conventional static model using a target value without an error range. The case where α = β = 0 is assumed in the model of the present invention is also shown in a hatched graph. In this case, since the target temperature and the target component are not changed, the same calculation results are obtained.
[0036]
FIG. 2 shows that the target value for the target temperature has an allowable error range (α> 0) according to the embodiment of the present invention, and the target error value for the target component is set to a value close to zero (β = 0). The calculated results are shown in comparison with the results calculated by the conventional model. In the present invention, since the target temperature is set low, the quicklime cost decreases due to the decrease in the quicklime input amount, but the cold material cost increases instead due to the increase in the use amount of the cold material. However, it can be seen that the total cost of quicklime and cold material has been reduced.
[0037]
FIG. 3 shows the result of calculation with α = 0 and β> 0 set according to the embodiment of the present invention. In the present invention, since the target phosphorus component is set high, the amount of cold material input is increased in order to guarantee the ability of molten lime to cool molten steel, and the cost of cold material is high. However, it can be seen that the total cost of quick lime and cold material is reduced because cold material has a higher cooling effect than quick lime.
[0038]
FIG. 4 shows the result of calculation with α> 0 and β> 0 set according to the embodiment of the present invention. In the present invention, since the target value is set higher than the target temperature and the target value of the target phosphorus component is set higher, both the quick lime cost and the cold material cost are reduced, and the reduction effect is remarkable. .
[0039]
【The invention's effect】
According to the present invention, by providing an allowable error range with respect to the target value of the molten steel temperature and the molten steel component at the blowing end point, and by giving a variable range to the target value, the designated value at which the converter operating cost is minimized Can be automatically selected without relying on humans.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a graph showing a target temperature, a quick lime cost, and a cold material cost according to a conventional static model, and the case where α = β = 0 in the model of the present invention is also shown together with a hatched graph.
FIG. 2 is a diagram showing an example in which an allowable error range is given to a target value for a target temperature (α> 0), and an allowable error range is set to a value close to zero (β = 0) for a target value for a target component. It is the graph which showed the calculated result in comparison with the result calculated with the conventional model.
FIG. 3 shows a result obtained by setting an allowable error range of a target value to a target temperature to zero (α = 0) and setting an allowable error range of a target value to a target component to a high value (β> 0) by implementing the present invention. Is a graph showing a comparison with a result calculated by a conventional model.
FIG. 4 is a graph showing a result obtained by setting an allowable error range (α> 0) for a target value for a target temperature and a high allowable error range (β> 0) for a target value for a target component according to an embodiment of the present invention. 7 is a graph shown in comparison with a result calculated by a conventional model.

Claims

In the converter blowing, an allowable error range is provided for a target temperature and a target value of a target component predetermined by a component specification of a steel type to be blown and a production schedule, and the target value is provided with a variable range so that the target value can be varied. A converter operation guidance model that automatically calculates an instruction value that minimizes converter operation costs from target values that include an allowable error range.