JP2015145468A - コークス製造設備の操業方法及びコークスの製造方法 - Google Patents

Abstract

【課題】限られた数の温度検出手段の情報からコークス製造設備の内部の温度分布を推定し、成形コークスの強度を確保しかつ燃料原単位を最小化する方法の提供。【解決手段】情報処理装置が、複数の物理モデルを利用して推定された乾留炉内の温度分布を用いて、推定された温度と温度検出手段によって検出された温度との適合度を複数の物理モデル毎に算出し、算出された適合度に基づいて各物理モデルに重みを付与し、推定された乾留炉内の温度分布に重みを乗算した値を複数の物理モデル毎に算出し、各物理モデルの乗算値の和を乾留炉内の温度分布として算出し、乾留炉内の温度分布の特徴量を抽出し、抽出された特徴量と成形コークスの強度との相関関係に基づいて特徴量の制約条件を設定し、特徴量の制約条件を満足しつつ燃料原単位が最小になるようにコークス製造設備の各羽口におけるガスの温度及び流量を最適化する。【選択図】図７

Description

本発明は、フェロコークス等の成形コークスを製造するコークス製造設備の操業方法及びコークスの製造方法に関する。

近年、製鉄プロセスにおけるＣＯ_２排出量の削減を目的として、高炉内にフェロコークスを装入することによって高炉の還元材比を低減させる操業が行われている。フェロコークスは、石炭等の炭素含有物質と鉄鉱石等の鉄含有物質とを混練、成形することによって形成された成形炭を乾留することにより製造される。高炉内にフェロコークスを装入することにより、還元された鉄含有物質の触媒効果によってフェロコークス内のコークスのＣＯ_２反応性が高まり、これに伴い高炉の熱保存帯の温度が低下することによって、高炉の還元材比を低減させることができる。

フェロコークスに代表される成形コークスを製造するコークス製造設備は、竪型乾留炉の上部から未乾留の成形炭を装入し、成形炭に対し予熱処理、乾留処理、及び冷却処理を施して竪型乾留炉の下部から成形コークスを排出する構成を有している。このようなコークス製造設備では、予熱処理、乾留処理、及び冷却処理における成形炭の温度履歴が成形コークスの強度に大きな影響を与える。このため、コークス製造設備では、竪型乾留炉の高さ方向の温度分布を適正な状態に維持することが重要である。

具体的には、強度が高い成形コークスを製造するためには、成形炭に対し乾留処理を施す際、成形炭を８００℃以上の温度に１〜２時間程度保持することが望ましく、成形炭の熱割れを抑制するためには、６００℃付近の温度での成形炭の昇温速度を適正な速度に保つことが望ましい。一方、成形コークスの強度のばらつきを低減するためには、竪型乾留炉の高さ方向の温度分布だけではなく、竪型乾留炉の幅方向の温度分布を可能な限り均一に維持することが望ましい。

このような背景から、特許文献１には、冷却処理に用いた冷却用ガスを予熱過程に用いる低温ガスとして利用しながら、竪型乾留炉内部の温度分布を適正な状態に制御するフェロコークスの製造方法及び製造設備が提案されている。

特開２０１１−０５７９７０号公報

ところで、竪型乾留炉内の温度分布が適正な状態に維持されているか否かを確認するためには、熱電対等の温度検出手段を利用して竪型乾留炉の高さ方向及び幅方向の温度分布を測定する必要がある。しかしながら、竪型乾留炉内に温度検出手段を設置できる場所には構造上及び費用上の制約があるために、温度検出手段のみを利用して竪型乾留炉の内部全体の温度分布を正確に測定することはできない。このため、限られた数の温度検出手段の情報から竪型乾留炉の内部全体の温度分布を精度高く推定可能な技術の提供が期待されていた。また、竪型乾留炉の羽口から過剰に熱量を吹き込むことは燃料原単位の悪化に繋がるために、成形コークスの強度に対する制約を遵守しつつ燃料原単位を最小化するような竪型乾留炉の操業方法が望まれている。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、限られた数の温度検出手段の情報からコークス製造設備の内部全体の温度分布を推定すると共に成形コークスの強度を確保しつつ燃料原単位を最小化することが可能なコークス製造設備の操業方法及びコークスの製造方法を提供することにある。

上記課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係るコークス製造設備の操業方法は、コークス製造設備内の温度分布を推定するための物理モデルに含まれるパラメータの値を変化させることによって複数の物理モデルを生成する第１生成ステップと、前記複数の物理モデルを利用してコークス製造設備内の温度分布を推定する推定ステップと、前記推定ステップにおいて推定されたコークス製造設備内の温度分布を用いて、温度検出手段が配置されている位置におけるコークス製造設備内の温度を複数の物理モデル毎に推定し、推定された温度と温度検出手段によって検出された温度との適合度を複数の物理モデル毎に算出する適合度算出ステップと、前記適合度算出ステップにおいて算出された適合度に基づいて各物理モデルに重みを付与する重み付与ステップと、前記推定ステップにおいて推定されたコークス製造設備内の温度分布に前記重み付与ステップにおいて付与された前記重みを乗算した値を複数の物理モデル毎に算出し、各物理モデルの乗算値の和をコークス製造設備内の温度分布として算出する温度分布算出ステップと、前記温度分布算出ステップにおいて算出されたコークス製造設備内の温度分布の特徴量を抽出し、抽出された特徴量と成形コークスの強度との相関関係に基づいて該特徴量の制約条件を設定する制約条件設定ステップと、前記制約条件設定ステップにおいて設定された前記特徴量の制約条件を満足しつつ燃料原単位が最小になるようにコークス製造設備の各羽口におけるガスの温度及び流量を最適化する最適化ステップと、を含むことを特徴とする。

本発明に係るコークス製造設備の操業方法は、上記発明において、前記特徴量が、コークス製造設備に装入された成形炭の昇温速度及び高温領域滞在時間を含むことを特徴とする。

本発明に係るコークスの製造方法は、本発明に係るコークス製造設備の操業方法によってコークスを製造するステップを含むことを特徴とする。

本発明に係るコークス製造設備の操業方法及びコークスの製造方法によれば、限られた数の温度検出手段の情報からコークス製造設備の内部全体の温度分布を推定すると共に成形コークスの強度を確保しつつ燃料原単位を最小化することができる。

図１は、本発明が適用されるコークス製造設備の一構成例を示す模式図である。 図２は、竪型乾留炉内におけるガス及び固体の温度分布の一例を示す図である。 図３は、本発明の一実施形態である制御装置の構成を示すブロック図である。 図４は、本発明の一実施形態である温度分布推定処理の流れを示すフローチャートである。 図５は、図４に示すステップＳ６の処理を説明するための概念図である。 図６は、本発明の一実施形態である最適化処理の流れを示すフローチャートである。 図７は、温度検出手段の配置例を示す図である。 図８は、従来技術を用いて推定された竪型乾留炉内の温度（計算値）と温度検出手段によって計測された温度（実績値）とを示す図である。 図９は、本発明を用いて推定された竪型乾留炉内の温度（計算値）と温度検出手段によって計測された温度（実績値）とを示す図である。 図１０は、本発明を用いて推定された固体比熱及び抜熱係数の時間変化を示す図である。 図１１は、竪型乾留炉内の温度分布の幅方向断面を４つのエリアに分割した状態を示す図である。 図１２は、図１１に示す各エリアを通過した成形炭の温度の時間変化を示す図である。 図１３Ａは、３００〜５００℃における成形炭の昇温速度と成形コークス強度との関係を示す散布図である。 図１３Ｂは、５５０〜６２０℃における成形炭の昇温速度と成形コークス強度との関係を示す散布図である。 図１３Ｃは、７５０℃以上の高温領域における成形炭の滞在時間と成形コークス強度との関係を示す散布図である。 図１４Ａは、探索過程における操作変数の履歴を示す図である。 図１４Ｂは、探索過程における特徴量及び評価関数の履歴を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の一実施形態であるコークス製造設備の操業方法について説明する。

〔コークス製造設備の構成〕
始めに、図１，２を参照して、本発明が適用されるコークス製造設備の一構成例について説明する。図１は、本発明が適用されるコークス製造設備の一構成例を示す模式図である。図２は、図１に示す竪型乾留炉２内におけるガス及び固体の温度分布の一例を示す図である。

図１に示すように、コークス製造設備１は、成形炭を乾留してフェロコークス等の成形コークスを生産する竪型乾留炉２を備えている。図２に示すように、竪型乾留炉２は、炉頂から炉底方向に向かって順に低温乾留ゾーンＺ１、高温乾留ゾーンＺ２、及び冷却ゾーンＺ３に分離され、低温乾留ゾーンＺ１及び高温乾留ゾーンＺ２において成形炭を乾留し、冷却ゾーンＺ３において乾留された成形炭を冷却する。

図１に戻る。低温乾留ゾーンＺ１と高温乾留ゾーンＺ２との間には、温度保持用ガス吹き込み羽口３ａが設けられ、温度保持用ガス吹き込み羽口３ａから６００℃程度の温度保持用ガスを吹き込むことにより、低温乾留ゾーンＺ１と高温乾留ゾーンＺ２とが分離されている。高温乾留ゾーンＺ２と冷却ゾーンＺ３との間には、乾留用ガス吹き込み羽口３ｂ，３ｃが設けられ、乾留用ガス吹き込み羽口３ｂ，３ｃから１０００℃程度の乾留用ガスを吹き込むことにより、高温乾留ゾーンＺ２と冷却ゾーンＺ３とが分離されている。冷却ゾーンＺ３には、冷却用ガス吹き込み羽口３ｄが設けられ、冷却用ガス吹き込み羽口３ｄから吹き込まれた５０℃程度の冷却用ガスにより、竪型乾留炉２の炉底近傍に冷却ゾーンＺ３が形成される。

竪型乾留炉２の炉頂には、炉頂ガスを外部に排出するための炉頂ガス排出口４が設けられている。炉頂ガス排出口４に接続されている排出ガス配管には、スプレータワー５、ガスクーラー６、及び電気集塵機７が接続されている。スプレータワー５、ガスクーラー６、及び電気集塵機７を経由した炉頂ガスは、発生ガスとして回収され、精製及び脱硫後に燃料として使用される。また、回収された発生ガスの一部は、竪型乾留炉２に吹き込まれる温度保持用ガス、乾留用ガス、及び冷却用ガスとして再利用される。なお、炉頂ガス中の液体成分は、スプレータワー５及びガスクーラー６にて回収された後、安水とタールに分離されて安水用タンク８ａ及びタール用タンク８ｂに格納される。

上述のように回収された発生ガスの一部は、竪型乾留炉２に吹き込まれる温度保持用ガス、乾留用ガス、及び冷却用ガスとして再利用される。高温ガス加熱炉９により加熱された発生ガスは、乾留用ガス吹き込み羽口３ｂ，３ｃに導かれ、乾留用ガス吹き込み羽口３ｂ，３ｃから竪型乾留炉２内に吹き込まれる。また、低温ガス加熱炉１０により加熱された発生ガスは、温度保持用ガス吹き込み羽口３ａに導かれ、温度保持用ガス吹き込み羽口３ａから竪型乾留炉２内に吹き込まれる。さらに、回収された発生ガスの一部は、加熱することなく冷却用ガス吹き込み羽口３ｄに導かれ、冷却用ガス吹き込み羽口３ｄから竪型乾留炉２内に吹き込まれる。

竪型乾留炉２の炉頂付近には、成形炭の装入口１２が設けられ、竪型乾留炉２の炉底には、成形コークスを切り出す排出口１３が設けられている。竪型乾留炉２にて乾留される成形炭は、装入口１２から装入されて竪型乾留炉２の内部に充填され、排出口１３から乾留された成形コークスが一定の速度で切り出されることにより、成形炭が竪型乾留炉２内に所定時間保持される。

〔温度分布を推定するための物理モデル〕
次に、本発明の一実施形態であるコークス製造設備の操業方法において用いる物理モデルについて説明する。

本発明の一実施形態であるコークス製造設備の操業方法では、竪型乾留炉２内部の温度分布を推定するために、竪型乾留炉２内部での乾留反応やガスと固体との間の熱交換を考慮した向流熱交換モデルを用いる。また、本発明の一実施形態であるコークス製造設備の操業方法は、温度検出手段からの情報に基づいて向流熱交換モデルを用いて推定された温度分布を修正することにより、竪型乾留炉２の内部全体の温度分布を推定する。

向流熱交換モデルは、竪型乾留炉２内部の物質収支、運動量収支、及び熱収支を考慮した物理モデルであり、物質収支の物理モデルは、以下の数式（１），（２）に示すように、固体の一部がガス化するという物理モデルである。なお、本実施形態では、竪型乾留炉２の高さ（鉛直）方向及び幅（水平）方向をそれぞれｘ方向及びｙ方向と定義している。また、数式（１）中のパラメータρ_ｇはガス密度［ｋｇ／ｍ^３］を表し、パラメータｕ_ｇはガス速度の水平方向成分［ｍ／ｓ］を表し、パラメータｖ_ｇはガス速度の垂直方向成分［ｍ／ｓ］を表し、パラメータＲは固体から気体への反応速度［ｋｇ／ｍ^３・ｓ］を表している。また、数式（２）中のパラメータρ_ｓは固体密度［ｋｇ／ｍ^３］を表し、パラメータｕ_ｓは固体速度［ｍ／ｓ］を表している。また、竪型乾留炉２内に吹き込まれるガス量に対して固体由来のガス量は微量であるため、数式（１）の右辺は０に近似した。

運動量収支の物理モデルは、以下の数式（３），（４）に示すように、ガスの運動量収支については通常のナビエストークスの式を用いた。なお、固体の運動量収支については、固体は垂直降下するのみと仮定し、数式（２）を用いるのみで十分であるとした。

熱収支の物理モデルは、以下の数式（５），（６）に示すように、ガスと固体との間の熱交換、ガスと設備周辺大気との間の熱交換、反応熱、及び固体内の伝導伝熱に関する項を含む。これを適当な方法（例えばパタンカー著「熱移動とコンピュータシミュレーション」参照）で離散化したものが以下に示す数式（７）である。ここで、数式（５）中のパラメータＣ_ｇはガス比熱［ｋＪ／ｋｇ・Ｋ］を表し、パラメータＴ_ｇはガス温度［Ｋ］を表し、パラメータαはガスと固体との間の熱交換係数［ｋＪ／ｍ^３・ｓ・Ｋ］を表し、パラメータＴ_ｓは固体温度［Ｋ］を表し、パラメータｈはガスと大気との間の熱交換係数［ｋＪ／ｍ^３・ｓ・Ｋ］を表し、パラメータＴ_ｏｕｔは設備周辺温度［Ｋ］を表し、パラメータΔＨ_Ｒは反応熱［ｋＪ／ｋｇ］を表し、パラメータη_１は反応熱分配係数を表している。また、数式（６）中のパラメータＣ_ｓは固体比熱［ｋＪ／ｋｇ・Ｋ］を表し、パラメータη_２は反応熱分配係数を表し、パラメータｋは伝熱係数を表している。

ここで、数式（７）中のパラメータＴ_s(ｋ)、Ｔ_g(ｋ)はそれぞれ、時刻ｔ＝ｋにおける竪型乾留炉２のｘ方向及びｙ方向における固体及びガスの温度分布を表すベクトル量である。ベクトルの要素数は離散化メッシュの数に対応する。なお、本実施形態では、ｘ方向及びｙ方向のメッシュ数をそれぞれ１２０個及び８個とした。また、数式（７）中のパラメータｕ（ｋ）は、竪型乾留炉２内の温度分布に影響を与える操作量を示し、各羽口から竪型乾留炉２に吹き込まれるガスの温度や流量、成形コークスの切出速度を含む。また、数式（７）中のパラメータＡ（ｋ）は、物理パラメータのうち、時間変動し得る要素の集合を示し、例えば固体比熱、抜熱係数、熱交換係数、熱伝導係数等の不確定要素が大きい因子の集合である。

〔コークス製造設備の操業方法の構成〕
次に、図３を参照して、本発明の一実施形態であるコークス製造設備の操業方法を実現する制御装置の構成について説明する。図３は、本発明の一実施形態であるコークス製造設備の操業方法を実現する制御装置の構成を示すブロック図である。

図３に示すように、本発明の一実施形態であるコークス製造設備の操業方法を実現する制御装置１００は、情報処理装置１０１、入力装置１０２、及び出力装置１０３を備えている。

情報処理装置１０１は、パーソナルコンピュータやワークステーション等の汎用の情報処理装置によって構成され、ＲＡＭ１１１、ＲＯＭ１１２、及びＣＰＵ１１３を備えている。ＲＡＭ１１１は、ＣＰＵ１１３が実行する処理に関する制御プログラムや制御データを一時的に記憶し、ＣＰＵ１１３のワーキングエリアとして機能する。

ＲＯＭ１１２は、竪型乾留炉２の内部全体の温度分布を推定する推定プログラム１１２ａ、成形コークスの強度を確保しつつ燃料原単位が最小になるように最適化計算を行う最適化プログラム１１２ｂ、及び情報処理装置１０１全体の動作を制御する制御プログラムと制御データとを記憶している。ＣＰＵ１１３は、ＲＯＭ１１２内に記憶されている推定プログラム１１２ａ、最適化プログラム１１２ｂ、及び制御プログラムに従って情報処理装置１０１全体の動作を制御する。具体的には、ＣＰＵ１１３は、コークス製造設備１から供給された竪型乾留炉２の特定位置での温度情報を利用して竪型乾留炉２の内部全体の温度分布を推定すると共に成形コークスの強度を確保しつつ燃料原単位を最小化する。

入力装置１０２は、キーボード、マウスポインタ、テンキー等の入力装置によって構成され、情報処理装置１０１に対して各種情報を入力する際に操作される。出力装置１０３は、表示装置や印刷装置等の出力装置によって構成され、情報処理装置１０１の各種処理情報を出力する。

〔温度分布推定処理〕
次に、図４に示すフローチャートを参照して、本発明の一実施形態である温度分布推定処理の流れについて説明する。

図４は、本発明の一実施形態である温度分布推定処理の流れを示すフローチャートである。図４に示すフローチャートは、オペレータが入力装置１０２を操作することによって情報処理装置１０１に対し温度分布推定処理の実行を指示したタイミングで開始となり、温度分布推定処理はステップＳ１の処理に進む。なお、以下に示す温度分布推定処理の流れは、ＣＰＵ１１３がＲＯＭ１１２内に格納されている推定プログラム１１２ａを実行することによって実現される。

ステップＳ１の処理では、ＣＰＵ１１３が、竪型乾留炉２内部の温度分布を推定するための物理モデルを構成する物理パラメータのうち、時間変動し得る物理パラメータ（数式（７）におけるパラメータＡ（ｋ））の組合せ候補Ａ（ｒ）（ｒ＝１〜ＲＹＵ）を複数生成し、各組合せ候補Ａ（ｒ）の重みＯＭＯ（ｒ）＿（ｋ）を定義する。例えば、初回の処理においては、ＣＰＵ１１３は、固体比熱を元の物理モデルにおける固体比熱の０．８〜１．２倍の間で変化させ、熱交換係数を元の物理モデルにおける熱交換係数の０．６〜１．４倍の間で変化させることによって、固体比熱及び熱交換係数の値が異なる２５個の組合せ候補Ａ（ｒ）（ｒ＝１〜２５）を生成する。

また、２回目以後の処理においては、ＣＰＵ１１３は、後述するステップＳ６の処理によって生成された複数の組合せ候補Ａ（ｒ）を用いる。なお、以下では、物理パラメータを変化させた各物理モデルを粒子（総数ＲＹＵ個）と表記する。また、ＣＰＵ１１３は、各組合せ候補Ａ（ｒ）の重みＯＭＯ（ｒ）＿（ｋ）を１／ＲＹＵと定義する。すなわち、ＣＰＵ１１３は、各組合せ候補Ａ（ｒ）の重みＯＭＯ（ｒ）＿（ｋ）を均等にする。なお、２回目以後の処理においては、ＣＰＵ１１３は、前回の処理におけるステップＳ４の処理によって更新された重みＯＭＯ（ｒ）＿（ｋ＋１）を重みＯＭＯ（ｒ）＿（ｋ）として用いてもよい。これにより、ステップＳ１の処理は完了し、温度分布推定処理はステップＳ２の処理に進む。

ステップＳ２の処理では、ＣＰＵ１１３が、ステップＳ１の処理によって生成された組合せ候補Ａ（ｒ）を適用した物理モデルを利用して組合せ候補Ａ（ｒ）毎に竪型乾留炉２内の温度分布ｘ（ｒ）＿ｓｉｍ（ｋ＋１）を推定する。これにより、ステップＳ２の処理は完了し、温度分布推定処理はステップＳ３の処理に進む。

ステップＳ３の処理では、ＣＰＵ１１３が、ステップＳ２の処理によって算出された炉内温度分布ｘ（ｒ）＿ｓｉｍ（ｋ＋１）から温度検出手段が配置されている位置における温度の推定値ｙ（ｒ）＿ｓｉｍを組合せ候補Ａ（ｒ）毎に抽出する。そして、ＣＰＵ１１３は、以下に示す数式（８）を用いて、推定値ｙ（ｒ）＿ｓｉｍと温度検出手段によって計測された温度の実績値ｙｏｂｓとの適合度（合致度、尤度）ｙｕ（ｒ）を組合せ候補Ａ（ｒ）毎に算出する。なお、数式（８）中のパラメータσは、全ての粒子ｒについての平均予測誤差を示し、以下に示す数式（９）により定義される。これにより、ステップＳ３の処理は完了し、温度分布推定処理はステップＳ４の処理に進む。

ステップＳ４の処理では、ＣＰＵ１１３が、以下の数式（１０）に示すように、ステップＳ１の処理により定義された重みＯＭＯ（ｒ）＿（ｋ）にステップＳ３の処理によって算出された適合度ｙｕ（ｒ）を乗算した値を組合せ候補Ａ（ｒ）毎に算出し、全ての組合せ候補Ａ（ｒ）の乗算値の和Ｓｅｋｉｗａを算出する。そして、ＣＰＵ１１３は、重みＯＭＯ（ｒ）＿（ｋ）、適合度ｙｕ（ｒ）、及び和Ｓｅｋｉｗａの値を以下に示す数式（１１）に代入することによって、今回の処理における重みＯＭＯ（ｒ）＿（ｋ＋１）を組合せ候補Ａ（ｒ）毎に算出する。これにより、ステップＳ４の処理は完了し、温度分布推定処理はステップＳ５の処理に進む。

ステップＳ５の処理では、ＣＰＵ１１３が、以下の数式（１２），（１３）に示すように、ステップＳ４の処理によって算出された重みＯＭＯ（ｒ）＿（ｋ＋１）をそれぞれステップＳ２の処理によって予測されたガス及び固体の温度分布のベクトルｘ（ｒ）及び組合せ候補Ａ（ｒ）に乗算したものの和を竪型乾留炉２内部の温度分布ｘａ及び物理パラメータの組合せＡａとして算出する。なお、ｘ（ｒ）は、シミュレーションモデルの高さ方向及び幅方向のメッシュ数をＮ，Ｍとすると、要素数２×Ｎ×Ｍのベクトルである。また、ガス及び固体の温度分布の中で実際にどこの温度を計測できるのか、換言すれば温度検出手段が配置されている場所を表す行列をＣとすると、Ｃの行数及び列数はそれぞれ温度検出手段の個数及び２×Ｎ×Ｍである。また、行列Ｃの要素のうち、ｉ番目の温度検出手段が位置ｊの固体温度を計測するとき、行列Ｃ［ｉ］［ｊ］＝１であり、それ以外の要素はゼロになる。また、計測された温度分布をｙｏｂｓとし、温度検出手段の配置位置におけるｒ番目の粒子の計算値をｙ（ｒ）＿ｓｉｍとする。従って、ｙ（ｒ）＿ｓｉｍ＝Ｃ×ｘ（ｒ）＿ｓｉｍ及びｙｏｂｓ＝Ｃｘｔｒが成立する。これにより、ステップＳ４の処理は完了し、温度分布推定処理はステップＳ５の処理に進む。

ステップＳ６の処理では、ＣＰＵ１１３が、区間［０，１］を重みＯＭＯ（ｒ）＿（ｋ＋１）に比例する割合で分割し、区間［０，１］内において一様な確率分布を有する乱数を発生する。具体的には、組合せ候補Ａ（１），Ａ（２），Ａ（３）が存在し、各組合せ候補の重みＯＭＯ（ｒ）＿（ｋ＋１）がそれぞれ０．５，０．３，０．２である場合、ＣＰＵ１１３は、図５に示すように区間［０，０．５］を組合せ候補Ａ（１）に割り当て、区間［０．５，０．８］を組合せ候補Ａ（２）に割り当て、区間［０．８，１．０］を組合せ候補Ａ（３）に割り当て、区間［０，１］内において一様な確率分布を有する乱数を発生する。

そして、ＣＰＵ１１３は、発生させた乱数が含まれる区間に割り当てられている組合せ候補Ａ（ｒ）のコピーを生成し、組合せ候補Ａ（ｒ）の総数ＲＹＵだけこの操作を繰り返す。この処理によって生成されたＲＹＵ個の組合せ候補Ａ（ｒ）は、次回の処理におけるステップＳ１の処理において利用される。また、組合せ候補Ａ（ｒ）のコピーを生成する際、ＣＰＵ１１３は、同一の組合せ候補Ａ（ｒ）が複数存在することを抑制するために、組合せ候補Ａ（ｒ）中の物理パラメータの値に若干の摂動（近傍操作）を加える。組合せ候補Ａ（ｒ）中の物理パラメータは、時間変動パラメータであると仮定しているので、このような変動を加えることは物理的に妥当である。本実施形態では、組合せ候補Ａ（ｒ）中の各物理パラメータに対して０．９９〜１．０１の間の一様な乱数を乗算することによって、物理パラメータに対し摂動を加えた。これにより、ステップＳ６の処理は完了し、一連の温度分布推定処理は終了する。

〔最適化処理〕
次に、図６に示すフローチャートを参照して、本発明の一実施形態である最適化処理の流れについて説明する。

図６は、本発明の一実施形態である最適化処理の流れを示すフローチャートである。図６に示すフローチャートは、図４に示す温度分布推定処理が終了したタイミングで開始となり、最適化処理はステップＳ１１の処理に進む。なお、以下に示す最適化処理の流れは、ＣＰＵ１１３がＲＯＭ１１２内に格納されている最適化プログラム１１２ｂを実行することによって実現される。

ステップＳ１１の処理では、ＣＰＵ１１３が、図４に示す温度分布推定処理によって推定された竪型乾留炉２内部の温度分布から成形コークスの強度推定に有用な特徴量を抽出する。具体的には、温度分布推定処理によって推定された竪型乾留炉２内部の温度分布は空間的なものであるが、成形コークスの強度に影響を及ぼす因子は成形炭の昇温速度や高温領域滞在時間といった成形炭の時間的な温度履歴である。そこで、始めに、ＣＰＵ１１３は、温度分布推定処理によって推定された竪型乾留炉２内部の温度分布を時間的な温度履歴に変換する。そして、ＣＰＵ１１３は、幅方向（水平方向）断面内での温度分布を考慮するために幅方向断面を４つのエリアに分割し、時間的な温度履歴から各エリアにおける成形炭の昇温速度や高温領域滞在時間等の特徴量を算出し、各エリアについて算出された特徴量の平均値を算出する。これにより、ステップＳ１１の処理は完了し、最適化処理はステップＳ１２の処理に進む。

ステップＳ１２の処理では、ＣＰＵ１１３が、ステップＳ１１の処理において抽出された特徴量と成形コークスの強度との間の相関関係を求め、求められた相関関係に基づいて成形コークスの強度を所定値以上にするために必要な各特徴量の条件を各特徴量の制約条件として設定する。これにより、ステップＳ１２の処理は完了し、最適化処理はステップＳ１３の処理に進む。

ステップＳ１３の処理では、ＣＰＵ１１３が、ステップＳ１２の処理によって設定された各特徴量の制約条件を満足しつつ燃料原単位を最小化するように竪型乾留炉２の各羽口におけるガスの温度及び流量（以下、羽口流量及び羽口温度と略記）を最適化する。具体的には、ＣＰＵ１１３は、燃料原単位に対する羽口流量及び羽口温度の勾配を取り、各特徴量の制約条件を満足する範囲で勾配の方向に羽口流量及び羽口温度を変化させていくことによって燃料原単位を最小化する。最適化計算には、例えば市販ソフトウェアMatlabのoptimization toolboxを用いることができる。これにより、ステップＳ１３の処理は完了し、一連の最適化処理は終了する。

以上の説明から明らかなように、本発明の一実施形態である成形コークス強度の推定装置では、ＣＰＵ１１３が、竪型乾留炉２内の温度分布を推定するための物理モデルに含まれる物理パラメータの値を変化させることによって複数の物理モデルを生成し、複数の物理モデルを利用して竪型乾留炉２内の温度分布を推定し、推定された竪型乾留炉２内の温度分布を用いて、温度検出手段が配置されている位置における竪型乾留炉２内の温度を複数の物理モデル毎に推定し、推定された温度と温度検出手段によって検出された温度との適合度を複数の物理モデル毎に算出し、算出された適合度に基づいて各物理モデルに重みを付与し、推定された竪型乾留炉２内の温度分布に重みを乗算した値を複数の物理モデル毎に算出し、各物理モデルの乗算値の和を竪型乾留炉２内の温度分布として算出し、竪型乾留炉２内の温度分布の特徴量を抽出し、抽出された特徴量と成形コークスの強度との相関関係に基づいて特徴量の制約条件を設定し、特徴量の制約条件を満足しつつ燃料原単位が最小になるようにコークス製造設備の各羽口におけるガスの温度及び流量を最適化する。これにより、限られた数の温度検出手段の情報から竪型乾留炉２の内部全体の温度分布を推定すると共に成形コークスの強度を確保しつつ燃料原単位を最小化することができる。

〔実施例〕
図７に示す６つの点Ｐ１〜Ｐ６に温度検出手段が配置され、６つの点Ｐ１〜Ｐ６において温度を測定可能な竪型乾留炉について、炉内温度分布の推定精度を検証した結果を以下に示す。図８（ａ）〜（ｆ）はそれぞれ、従来技術を用いて推定された点Ｐ１〜Ｐ６における竪型乾留炉内の温度（計算値）と温度検出手段によって計測された点Ｐ１〜Ｐ６の温度（実績値）とを示す図である。なお、図８（ａ）〜（ｆ）の縦軸はある温度基準値に対する計算値及び実績値の割合［％］を示している。図８（ａ）〜（ｆ）から明らかなように、全ての点において計算値と実績値との間に大きな差があり、竪型乾留炉内の温度を精度高く推定できていないことが確認された。なお、竪型乾留炉内内に温度を推定にあたっては、固体比熱及び抜熱係数の値をそれぞれ１．５，０．６とした。

図９（ａ）〜（ｆ）はそれぞれ、点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ４〜Ｐ６の５つの点の温度情報を利用して本発明を用いて推定された竪型乾留炉内の温度（計算値）と温度検出手段によって計測された点Ｐ１〜Ｐ６の温度（実績値）とを示す図である。また、図１０（ａ），（ｂ）はそれぞれ、本発明を用いて推定された固体比熱及び抜熱係数の時間変化を示す図である。なお、図９（ａ）〜（ｆ）の縦軸はある温度基準値に対する計算値及び実績値の割合［％］を示している。図９（ａ）〜（ｆ）から明らかなように、従来技術を用いて推定した場合と比較して、点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ４〜Ｐ６における計測誤差が低減し、竪型乾留炉内の温度を精度高く推定できていることが確認された。また、温度検出手段からの情報を利用していない点Ｐ３においても計算誤差が低減していることが確認された。

上述のようにして本発明を用いて推定された竪型乾留炉内の温度分布の幅方向断面を図１１に示すように４つのエリア（i）〜（iv）に分割し、図１２に示すように成形炭が７時間かけて竪型乾留炉内を降下する場合における各エリアを通過した成形炭の温度履歴を求めた。図１２中、曲線Ｌ１〜Ｌ４はそれぞれ、エリア（i）〜（iv）を通過した成形炭の温度履歴を示す。そして、図１２に示す成形炭の温度履歴から（１）温度３００〜５００℃における成形炭の昇温速度、（２）５５０〜６２０℃における成形炭の昇温速度、及び（３）７５０℃以上の高温領域における成形炭の滞在時間を特徴量としてエリア毎に算出し、各エリアの特徴量の平均値を算出した。算出された３つの特徴量（１）〜（３）の平均値と成形コークス強度との相関関係を図１３Ａ〜１３Ｃに示す。図１３Ａ〜１３Ｃに示すように、３つの特徴量（１）〜（３）と成形コークス強度との間には線形の相関関係があることが確認できた。

図１３Ａ〜図１３Ｃに示す相関関係に基づいて各特徴量について（１）温度３００〜５００℃における成形炭の昇温速度＞１５℃／ｍｉｎ、（２）５５０〜６２０℃における成形炭の昇温速度＜６．５℃／ｍｉｎ、及び（３）７５０℃以上の高温領域における成形炭の滞在時間＜３．５時間との制約条件を設定した。また、別途の実験から乾留には最低７４０℃以上必要であるとの知見があることから、竪型乾留炉内部（図１１に示すエリア（iv））の最高到達温度＞７４０℃との制約条件も加えた。

このようにして設定した特徴量の制約条件の下で燃料原単位を最小化すべく、燃料原単位に相当する以下に示す評価関数Ｊを用いて竪型乾留炉の各羽口におけるガスの流量及び温度を探索した。なお、以下に示す評価関数Ｊにおいて、抽出羽口の項は抽出羽口から回収可能な熱量に対応している。

評価関数Ｊ＝（高温羽口温度−２５）×（高温羽口流量）＋（低温羽口温度−２５）×（低温羽口流量）−（抽出羽口温度−２５）×（抽出羽口流量）

図１４Ａは、探索過程における羽口流量及び羽口温度の履歴を示し、図１４Ｂは、探索過程における特徴量及び評価関数の履歴を示す図である。なお、図１４Ａ及び図１４Ｂに示す各グラフの縦軸はそれぞれある基準値に対する計算値の割合［％］を示している。また、図１４Ｂに示す矢印の範囲は各特徴量の制約条件を満足する範囲を示している。

図１４Ａ，１４Ｂに示すように、特徴量の制約条件を満足しつつ燃料原単位が最小化されるように羽口流量及び羽口温度の探索がなされていることがわかる。以上のことから、本発明によれば、限られた数の温度検出手段の情報から竪型乾留炉の内部全体の温度分布を推定すると共に成形コークスの強度を確保しつつ燃料原単位を最小化できることが確認された。

以上、本発明者らによってなされた発明を適用した実施の形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例、及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。

１ コークス製造設備
２ 竪型乾留炉
３ａ 温度保持用ガス吹き込み羽口
３ｂ，３ｃ 乾留用ガス吹き込み羽口
３ｄ 冷却用ガス吹き込み羽口
４ 炉頂ガス排出口
５ スプレータワー
６ ガスクーラー
７ 電気集塵機
８ａ 安水用タンク
８ｂ タール用タンク
９ 高温ガス加熱炉
１０ 低温ガス加熱炉
１２ 装入口
１３ 排出口
１００ 温度分布推定装置
１０１ 情報処理装置
１０２ 入力装置
１０３ 出力装置
１１１ ＲＡＭ
１１２ ＲＯＭ
１１２ａ 推定プログラム
１１２ｂ 最適化プログラム
１１３ ＣＰＵ

Claims (3)

1. コークス製造設備内の温度分布を推定するための物理モデルに含まれるパラメータの値を変化させることによって複数の物理モデルを生成する第１生成ステップと、
   前記複数の物理モデルを利用してコークス製造設備内の温度分布を推定する推定ステップと、
   前記推定ステップにおいて推定されたコークス製造設備内の温度分布を用いて、温度検出手段が配置されている位置におけるコークス製造設備内の温度を複数の物理モデル毎に推定し、推定された温度と温度検出手段によって検出された温度との適合度を複数の物理モデル毎に算出する適合度算出ステップと、
   前記適合度算出ステップにおいて算出された適合度に基づいて各物理モデルに重みを付与する重み付与ステップと、
   前記推定ステップにおいて推定されたコークス製造設備内の温度分布に前記重み付与ステップにおいて付与された前記重みを乗算した値を複数の物理モデル毎に算出し、各物理モデルの乗算値の和をコークス製造設備内の温度分布として算出する温度分布算出ステップと、
   前記温度分布算出ステップにおいて算出されたコークス製造設備内の温度分布の特徴量を抽出し、抽出された特徴量と成形コークスの強度との相関関係に基づいて該特徴量の制約条件を設定する制約条件設定ステップと、
   前記制約条件設定ステップにおいて設定された前記特徴量の制約条件を満足しつつ燃料原単位が最小になるようにコークス製造設備の各羽口におけるガスの温度及び流量を最適化する最適化ステップと、
   を含むことを特徴とするコークス製造設備の操業方法。
2. 前記特徴量が、コークス製造設備に装入された成形炭の昇温速度及び高温領域滞在時間を含むことを特徴とする請求項１に記載のコークス製造設備の操業方法。
3. 請求項１又は２に記載のコークス製造設備の操業方法によってコークスを製造するステップを含むことを特徴とするコークスの製造方法。