JP2016065275A - 高炉内状態推定装置および高炉内状態推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】操業中の高炉の炉内状態をリアルタイム且つ高精度に推定できること。
【解決手段】炉内に装入物を装入して銑鉄を製造する高炉の操業中に、この高炉の炉内を流れる炉内ガスの少なくともガス成分を炉径方向に沿って測定する。測定して得た測定データを収集し、銑鉄を製造する際に用いられるガス成分の実績データを、収集した測定データをもとに算出する。算出したガス成分の実績データに基づいて、操業中の高炉の炉内における装入物の装入状態を推定し、推定した装入物の装入状態に基づいて、操業中の高炉の炉内状態を推定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、高炉の炉内状態を推定する高炉内状態推定装置および高炉内状態推定方法に関する。

従来、製銑分野において、鉱石およびコークス等の装入物を炉内に装入して銑鉄を製造する高炉の炉内状態の推定が行われている。このような高炉の炉内状態の推定に関する従来技術として、例えば、特許文献１，２または非特許文献１に示されるものがある。

特許文献１に示される従来技術は、高炉の外形面上に設置された複数のセンサによる圧力データまたは温度データの空間的分布状態や時間的変化に基づいて、炉内の融着帯根部の状態、すなわち、融着帯のうちの高炉壁に接する部分の図形を推定するものである。特許文献２に示される従来技術は、高炉の炉内に装入物を装入する直前直後の炉頂における温度分布およびガス流速分布の各変化に基づいて、炉内の装入物の層厚分布を推定するものである。また、非特許文献１に示される従来技術は、高炉の炉内を模擬する高炉モデルを、高炉の高さ方向の軸について対称なモデルとして２次元のメッシュに分割し、与えられた条件の下、炉内における、固体（炉内への装入物である鉱石およびコークス等）の流れ、溶銑等の液体の流れ、ガスの流れ、伝熱、および化学反応を計算して、高炉の炉内状態を推定するものである。

特許第４０９４２９０号公報 特開平９−２８７００８号公報

「高炉操業シミュレータの開発と溶銑シリコン低減への適用」、川崎製鉄技報、Ｖｏｌ．２９、１９９７年、Ｎｏ．１、ｐ．３０−３６

ところで、銑鉄製造の操業を行っている高炉（以下、「操業中の高炉」と適宜略す）の操業管理を行う際、操業中の高炉の炉内状態をリアルタイム且つ高精度に推定することは重要である。しかしながら、上述した特許文献１に記載の従来技術では、高炉の外形面上の温度や圧力の計測値から炉内における融着帯の形状を推定することになるため、操業中の高炉の炉内状態をリアルタイムに推定するオンライン推定を高精度に行うことは困難である。

一方、上述した非特許文献１に記載の従来技術は、例えば高炉に新しい操業形態を適用する際等、高炉の実操業前において、高炉の操業変更の結果を事前に推定するためのものであり、通常、高炉による製銑プロセスのライン外（オフライン）において利用される。このような非特許文献１に記載の従来技術では、装入物の層厚分布等の高炉モデルに与える入力データを、操業中の高炉を用いて取得することができない虞があり、この結果、操業中の高炉の炉内状態をオンライン推定することは困難である。

また、上述した特許文献２に記載の従来技術では、高炉の炉頂における温度分布およびガス流速分布の各変化から炉内の装入物の層厚分布を推定する方法が示されているが、現実的にはガス流速分布を安定的に計測できる手段が存在しない。仮に今後計測できたとしても層厚分布よりも表面形状の影響の方がはるかに大きく、層厚分布推定に用いることは難しい。さらに、炉頂における温度分布およびガス流速分布といった高炉の外部情報からの推定なので、高精度な炉内推定は期待できない。

本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであって、操業中の高炉の炉内状態を高精度にオンライン推定することができる高炉内状態推定装置および高炉内状態推定方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる高炉内状態推定装置は、炉内に装入物を装入して銑鉄を製造する高炉の操業中に、前記高炉の炉内を流れる炉内ガスの少なくともガス成分を前記高炉の炉径方向に沿って測定するガス測定部と、前記ガス測定部による測定データを収集し、前記装入物から前記銑鉄を製造する際に用いられる前記ガス成分の実績データを、収集した前記測定データをもとに算出し、算出した前記ガス成分の実績データに基づいて、操業中の前記高炉の炉内における前記装入物の装入状態を推定し、推定した前記装入物の装入状態に基づいて、操業中の前記高炉の炉内状態を推定する推定処理部と、を備えたことを特徴とする。

また、本発明にかかる高炉内状態推定装置は、上記の発明において、前記推定処理部は、前記炉内状態として、操業中の前記高炉の炉内に形成される融着帯の状態を推定することを特徴とする。

また、本発明にかかる高炉内状態推定装置は、上記の発明において、前記推定処理部は、前記ガス成分の実績データとして、前記炉径方向に沿った前記炉内ガスのガス利用率分布を算出し、算出した前記ガス利用率分布を用いて前記装入物の装入状態を推定することを特徴とする。

また、本発明にかかる高炉内状態推定装置は、上記の発明において、前記推定処理部は、前記装入物の装入状態として、前記装入物である鉱石およびコークスの前記炉径方向に沿った層厚分布を推定することを特徴とする。

また、本発明にかかる高炉内状態推定装置は、上記の発明において、前記推定処理部は、主成分分析および重回帰分析を用いて、前記ガス成分の実績データから前記装入物の装入状態を推定することを特徴とする。

また、本発明にかかる高炉内状態推定方法は、炉内に装入物を装入して銑鉄を製造する高炉の操業中に、前記高炉の炉内を流れる炉内ガスの少なくともガス成分を前記高炉の炉径方向に沿って測定するガス測定ステップと、前記ガス測定ステップによる測定データを収集し、前記装入物から前記銑鉄を製造する際に用いられる前記ガス成分の実績データを、収集した前記測定データをもとに算出するデータ収集演算ステップと、前記データ収集演算ステップによって算出した前記ガス成分の実績データに基づき、操業中の前記高炉の炉内における前記装入物の装入状態を推定する第１の推定ステップと、前記第１の推定ステップによって推定した前記装入物の装入状態に基づき、操業中の前記高炉の炉内状態を推定する第２の推定ステップと、を含むことを特徴とする。

また、本発明にかかる高炉内状態推定方法は、上記の発明において、前記第２の推定ステップは、前記炉内状態として、操業中の前記高炉の炉内に形成される融着帯の状態を推定することを特徴とする。

また、本発明にかかる高炉内状態推定方法は、上記の発明において、前記データ収集演算ステップは、前記ガス成分の実績データとして、前記炉径方向に沿った前記炉内ガスのガス利用率分布を算出し、前記第１の推定ステップは、前記データ収集演算ステップによって算出した前記ガス利用率分布を用いて、前記装入物の装入状態を推定することを特徴とする。

また、本発明にかかる高炉内状態推定方法は、上記の発明において、前記第１の推定ステップは、前記装入物の装入状態として、前記装入物である鉱石およびコークスの前記炉径方向に沿った層厚分布を推定することを特徴とする。

また、本発明にかかる高炉内状態推定方法は、上記の発明において、前記第１の推定ステップは、主成分分析および重回帰分析を用いて、前記ガス成分の実績データから前記装入物の装入状態を推定することを特徴とする。

本発明によれば、ガス利用率等の実際に炉内へ挿入して測定した実績情報に基づく推定なので、操業中の高炉の炉内状態を高精度にオンライン推定することができるという効果を奏する。

図１は、本発明の実施の形態にかかる高炉内状態推定装置の一構成例を示す図である。 図２は、炉内に装入した鉱石およびコークスの炉径方向位置毎の装入物層厚分布から炉内ガスのガス利用率分布を推定する順方向の推定処理を説明する図である。 図３は、本発明の実施の形態における入力推定モデルの構築方法の一例を示すフローチャートである。 図４は、装入物層厚のデフォルト分布を用いた装入物層厚分布セットの作成を説明する図である。 図５は、本発明の実施の形態にかかる高炉内状態推定方法の一例を示すフローチャートである。 図６は、操業中の高炉内における装入物の装入状態をオンライン推定する推定処理を説明する図である。 図７は、操業中の高炉の炉内状態をオンライン推定する推定処理を説明する図である。 図８は、炉内状態のオンライン推定結果等のデータを表示する方法の一例を示すフローチャートである。 図９は、本発明の実施の形態にかかる高炉内状態推定方法によって取得した炉内状態のオンライン推定結果の一例を示す図である。 図１０は、本発明の実施の形態にかかる高炉内状態推定方法によって取得した炉内状態のオンライン推定結果の別例を示す図である。 図１１は、本発明の実施の形態にかかる高炉内状態推定方法によって取得した炉内状態のオンライン推定結果の更なる別例を示す図である。

以下に、添付図面を参照して、本発明にかかる高炉内状態推定装置および高炉内状態推定方法の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本実施の形態により、本発明が限定されるものではない。また、図面は模式的なものであり、各要素の寸法の関係、各要素の比率等は、現実のものとは異なる場合があることに留意する必要がある。図面の相互間においても、互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれている場合がある。また、各図面において、同一構成部分には同一符号が付されている。

（高炉内状態推定装置）
まず、本発明の実施の形態にかかる高炉内状態推定装置の構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態にかかる高炉内状態推定装置の一構成例を示す図である。図１に示すように、高炉内状態推定装置１は、操業管理対象である高炉１００の炉内を流れる高温ガス（以下、炉内ガスという）を分析するガスサンプラー２と、高炉１００の炉内状態を推定するための各種処理を行う推定処理部３と、炉内状態の推定処理のパラメータに関する異常値判定を行う判定処理部４と、各種データを更新可能に記憶する記憶部５とを備える。また、高炉内状態推定装置１は、高炉１００の炉体温度を測定する温度計６と、高炉１００のガス圧力を測定する圧力計７と、各種情報を入力する入力部８と、高炉１００に関する各種情報を表示する表示部９と、高炉内状態推定装置１の各構成部を制御する制御部１０とを備える。

ガスサンプラー２は、高炉１００の炉内ガスを測定するガス測定部として機能する。具体的には、図１に示すように、ガスサンプラー２は、細長い筒状のゾンデ２ａを有し、高炉１００の高さ方向の上部に配置される。ゾンデ２ａは、図１に示すように、高炉１００の炉内の径方向（以下、炉径方向という）に長手となるように、高炉１００の側壁から炉径方向の中心位置ＣＰに向かって炉内に挿入される。ガスサンプラー２は、このように炉内の所定位置に配置されるゾンデ２ａを用い、高炉１００の炉径方向の座標位置（以下、炉径方向位置という）毎に炉内ガスを採取し、炉径方向位置毎の炉内ガスの各サンプルをガス分析する。これにより、ガスサンプラー２は、炉内に装入物１１０を装入して銑鉄１１５を製造する高炉１００の操業中に、高炉１００の炉内を流れる炉内ガスの少なくともガス成分を、高炉１００の炉径方向に沿って測定する。本実施の形態において、ガスサンプラー２は、操業中の高炉１００の炉内における炉径方向位置毎に、炉内ガスの成分比（ガス成分比）およびガス温度を測定する。その都度、ガスサンプラー２は、得られたガス成分比およびガス温度の各測定データを推定処理部３に送信する。

ここで、ガスサンプラー２によって測定される炉内ガスには、例えば、一酸化炭素、二酸化炭素、水素、窒素等が含まれる。ガスサンプラー２は、このような炉内ガスの成分比として、炉内ガス中の各ガス成分の濃度［体積％］、具体的には、一酸化炭素のガス成分濃度［ＣＯ］、二酸化炭素のガス成分濃度［ＣＯ₂］、水素のガス成分濃度［Ｈ₂］、および窒素のガス成分濃度［Ｎ₂］等を測定する。

推定処理部３は、操業中の高炉１００の炉内状態を推定するものである。具体的には、推定処理部３は、上述したガスサンプラー２による測定データを収集し、高炉１００が装入物１１０から銑鉄１１５を製造する際に用いられる炉内ガス中のガス成分の実績データを、収集した測定データをもとに算出する。本実施の形態において、推定処理部３は、このガス成分の実績データとして、高炉１００の炉径方向に沿った炉内ガスのガス利用率分布を算出する。その都度、推定処理部３は、得られたガス利用率分布の算出データを記憶部５に保存する。また、推定処理部３は、上述したガスサンプラー２から収集した測定データを記憶部５に保存する。

このガス利用率分布は、高炉１００による銑鉄１１５の製造の際における炉内ガスの利用率、すなわち、ガス利用率ηの、高炉１００の炉内における炉径方向位置毎の分布である。ガス利用率ηは、銑鉄１１５の製造に用いられる炉内ガス中のガス成分である一酸化炭素および二酸化炭素のうちの二酸化炭素のガス成分比、すなわち、比［ＣＯ₂］／（［ＣＯ］＋［ＣＯ₂］）によって算出される。このようなガス利用率ηは、高炉１００の炉内における鉄の還元反応の進行を推定に適用できるとともに、炉内の融着帯に近い部分において実際に測定されるデータ（ガスサンプラー２による測定データ）に基づくものであるため、高炉１００の炉内状態の推定、具体的には、炉内における融着帯の状態の推定において非常に重要な指標である。

また、推定処理部３は、上述したように算出したガス成分の実績データに基づいて、操業中の高炉１００の炉内における装入物１１０の装入状態を推定する。具体的には、推定処理部３は、上述したガス成分の実績データとして算出したガス利用率ηの炉径方向位置毎の分布、すなわちガス利用率分布を用い、高炉１００の炉内における装入物１１０の装入状態を推定する。この際、推定処理部３は、主成分分析および重回帰分析を用いて、上述したガス成分の実績データから、炉内における装入物１１０の装入状態を推定する。本実施の形態において、推定処理部３は、上述した装入物１１０の装入状態として、高炉１００の炉内に装入する装入物１１０である鉱石およびコークスの炉径方向に沿った層厚分布（以下、装入物層厚分布という）を推定する。その都度、推定処理部３は、得られた装入物層厚分布の推定データを記憶部５に保存する。

さらに、推定処理部３は、上述したように推定した装入物１１０の装入状態、具体的には、高炉１００の炉内における炉径方向位置毎の装入物層厚分布に基づいて、操業中の高炉１００の炉内状態を推定する。この際、推定処理部３は、炉内状態として、操業中の高炉１００の炉内に形成される融着帯の状態（例えば、形状および温度分布等）を推定する。その都度、推定処理部３は、得られた炉内状態の推定データ、具体的には、炉内における融着帯の状態の推定データを記憶部５に保存する。

判定処理部４は、推定処理部３による推定処理の入力変数が異常値であるか否かを判定する異常値判定処理を行うものである。本実施の形態において、判定処理部４は、推定処理の入力変数として推定処理部３が算出したガス成分の実績データ、具体的には、操業中の高炉１００の炉内における炉径方向位置毎のガス利用率分布について、異常値判定処理を行う。判定処理部４は、異常値判定処理の結果、ガス利用率分布が異常値ではない場合、この異常値ではない旨を推定処理部３に通知するとともに、推定処理部３に対して炉内状態等の推定処理の実行を許可する。一方、異常値判定処理の結果、ガス利用率分布が異常値である場合、判定処理部４は、この異常値である旨を推定処理部３に通知するとともに、推定処理部３に対して炉内状態等の推定処理の実行を禁止する。

記憶部５は、不揮発性メモリ等を用いて構成され、高炉１００の炉内状態の推定処理に必要なデータ、高炉１００の操業管理に用いるデータ等、各種のデータを記憶（蓄積）する。具体的には、図１に示すように、記憶部５は、入力推定モデル５ａ、高炉モデル５ｂ、および実績データ５ｃを更新可能に記憶する。

入力推定モデル５ａは、操業中の高炉１００の炉内におけるガス成分の実績データ（炉内ガスのガス利用率分布）から、高炉モデル５ｂに与える入力変数（炉内における装入物層厚分布）を導出するシミュレーションモデルである。高炉モデル５ｂは、高炉１００をその高さ方向および炉径方向に多数の細かいメッシュに分割し、各メッシュについて、直接差分法等により、高炉１００の炉内における物質移動、流体の流れ、伝熱、反応の計算を行い、操業中の高炉１００の炉内状態を模擬するシミュレーションモデルである。本実施の形態において、高炉モデル５ｂは、入力推定モデル５ａによって導出された入力変数、すなわち、高炉１００の炉内における装入物層厚分布から、操業中の高炉１００の炉内における融着帯の状態（形状および温度分布等）の推定データを導出する。実績データ５ｃは、ガスサンプラー２等によって操業中の高炉１００から得られた測定データに基づく実操業上のデータである。実績データ５ｃには、例えば、炉内ガスのガス温度、各ガス成分比（各ガス成分濃度）、炉径方向位置毎のガス利用率ηおよびその分布（ガス利用率分布）等が含まれる。また、実績データ５ｃには、後述する温度計６による炉体温度の測定データ、圧力計７によるガス圧力の測定データ等が含まれる。

温度計６は、例えば図１に示すように、高炉１００の壁部に設けられ、操業中の高炉１００の炉本体の温度である炉体温度を連続的または断続的に測定する。温度計６は、炉体温度を測定する都度、得られた炉体温度の測定データを制御部１０に送信する。圧力計７は、操業中の高炉１００におけるガス圧力を連続的または断続的に測定する。本実施の形態において、圧力計７は、例えば、操業中の高炉１００のガス圧力として、高炉１００の炉内に供給される高温ガス（熱風）の圧力、高炉１００の炉内ガスの圧力等を測定する。圧力計７は、ガス圧力を測定する都度、得られたガス圧力の測定データを制御部１０に送信する。

入力部８は、キーボードおよびマウス等の入力デバイスを用いて構成され、作業者の入力操作に対応して各種情報を制御部１０に入力する。この入力部８による入力情報として、例えば、上述した推定処理部３による推定処理に必要なパラメータを設定するための情報（高炉１００の諸元等）、制御部１０に対して指示する指示情報等が挙げられる。

表示部９は、液晶ディスプレイ等の表示デバイスを用いて構成され、制御部１０によって表示指示されたデータを表示する。この表示部９によって表示されるデータとして、例えば、操業中の高炉１００の炉内状態の推定データ、高炉１００の各種測定データ、高炉１００の操業実績データ等が挙げられる。

制御部１０は、プログラムを実行するＣＰＵ、このプログラム等を格納するＲＯＭ、および演算データ等を一時的に記憶するＲＡＭ等を用いて構成される。制御部１０は、上述したガスサンプラー２、推定処理部３、記憶部５、および表示部９の各動作を制御し、且つ、高炉内状態推定装置１の各構成部間における信号の入出力を制御する。具体的には、制御部１０は、ガスサンプラー２の測定タイミングを制御し、推定処理部３による演算処理および推定処理を制御し、記憶部５へのデータの保存および記憶部５からのデータの読み出しを制御する。また、制御部１０は、入力部８の入力情報に基づいて、表示部９によるデータの表示内容および表示期間等を制御する。

一方、高炉１００は、本実施の形態にかかる高炉内状態推定装置１によって操業中の炉内状態が推定される操業管理対象のものである。高炉１００は、巨大な向流移動層反応炉であり、図１に示すように、炉頂部に炉頂バンカー１０１を備え、炉下部に羽口１０２を備える。

炉頂バンカー１０１は、高炉１００の炉頂部から内部（炉内）に装入物１１０を装入する。ここで、装入物１１０は、酸化鉄を主体とする鉄原料である鉱石（例えば、鉄鉱石、焼結鉱、塊鉱石等）とコークスとのいずれかである。炉頂バンカー１０１は、高炉１００の炉頂部から炉下部に向かって鉱石層１１１とコークス層１１２とを交互に形成するように、炉内に装入物１１０を順次装入し、これにより、鉱石層１１１とコークス層１１２との多層構造を有する炉内混合物１１３を形成する。なお、この炉内混合物１１３は、図１に示す鉱石層１１１とコークス層１１２との多層構造の他に、塊状帯、融着帯、および滴下帯等を含む。

高炉１００は、羽口１０２から吹き込まれた高温ガスを炉内ガスとして炉下部側から炉長部側に向かい流通させ、炉頂バンカー１０１によって炉内に装入した各装入物１１０（鉱石およびコークス）のうち、コークスを炉内ガスによって燃焼させる。高炉１００は、これによって生成した一酸化炭素を含む還元性ガスを用い、炉内の各装入物１１０のうちの鉱石に含まれる酸化鉄を還元して、銑鉄１１５を製造する。このように製造された銑鉄１１５は、溶融した状態の溶銑となって高炉１００の炉下部に流れ、その後、高炉１００の外部に送出される。

（入力推定モデル）
つぎに、本実施の形態において操業中の高炉１００の炉内状態を模擬する高炉モデル５ｂの入力変数を推定するための入力推定モデル５ａについて説明する。入力推定モデル５ａは、操業中の高炉１００の炉内における炉径方向位置毎のガス利用率ηの分布（ガス利用率分布）を入力変数とし、この入力変数から高炉モデル５ｂの入力変数の推定データを導出する。本実施の形態では、この入力推定モデル５ａによる推定データ、すなわち、高炉モデル５ｂの入力変数として、操業中の高炉１００の炉内に装入された各装入物１１０（具体的には鉱石およびコークス）の炉径方向位置毎の層厚分布（装入物層厚分布）が用いられる。これらの鉱石およびコークスの炉内における各状態は、炉内に形成される鉱石およびコークスの各層（例えば図１に示す鉱石層１１１およびコークス層１１２）の層厚比に応じて変化する。このように炉内において状態変化する鉱石およびコークスの炉径方向位置毎の装入物層厚分布を入力変数とし、重回帰分析を行うことにより、操業中の高炉１００の炉内における炉径方向位置毎のガス利用率分布を推定することができる。

図２は、炉内に装入した鉱石およびコークスの炉径方向位置毎の装入物層厚分布から炉内ガスのガス利用率分布を推定する順方向の推定処理を説明する図である。図２に示すように、炉内に装入した鉱石およびコークスの炉径方向位置毎の装入物層厚分布ｘ_iは、任意の炉径方向位置において層厚が変化した際、この層厚変化が生じた炉径方向位置を中心にして、炉内ガスの炉径方向位置毎のガス利用率分布ｙ_iに影響を及ぼす。装入物層厚分布ｘ_iからガス利用率分布ｙ_iへの順方向の推定処理を行う重回帰分析の重回帰係数ａは、装入物層厚分布ｘ_iのガス利用率分布ｙ_iに対する影響を示す影響係数のような意味を持ち、以下に示すｍ×ｍ（ｍは正の整数）の行列Ａの成分として表現される。このような重回帰分析において、装入物層厚分布ｘ_iをｍ×１の行列Ｘの成分として表現し、ガス利用率分布ｙ_iをｍ×１の行列Ｙの成分として表現した場合、次式（１）に示すように、ガス利用率分布ｙ_iを表す行列Ｙは、重回帰係数ａを表す行列Ａと装入物層厚分布ｘ_iを表す行列Ｘとの積によって算出される。

したがって、行列Ｙによって表されるガス利用率分布ｙ_iから行列Ｘによって表される装入物層厚分布ｘ_iを推定する逆方向の推定処理を行うためには、通常、重回帰係数ａを表す行列Ａの逆行列Ａ^-1を求めればよい。しかし、この重回帰分析において処理対象としている各データ（ガス利用率分布ｙ_iおよび装入物層厚分布ｘ_i）が分布系であるため、ガス利用率分布ｙ_iおよび装入物層厚分布ｘ_iの各成分の隣接関係が大きいほど各成分間の相関が強いことから、逆行列Ａ^-1を求めることができない。このため、ガス利用率分布ｙ_iおよび装入物層厚分布ｘ_iの各成分に対し、主成分分析が適用される。

ガス利用率分布ｙ_iおよび装入物層厚分布ｘ_iの各成分は、主成分分析によって、２次元等の適当な次元へ圧縮することができる。この主成分分析による次元圧縮後のガス利用率分布ｙ_iおよび装入物層厚分布ｘ_iに対して重回帰分析を行い、これにより、ガス利用率分布ｙ_iから装入物層厚分布ｘ_iの推定を可能にする逆影響係数Ｂを求めることができる。このような逆影響係数Ｂは、上述した高炉モデル５ｂの入力変数を推定するための入力推定モデル５ａを表すデータであり、入力推定モデル５ａとして記憶部５（図１参照）に保存される。

（入力推定モデルの構築方法）
つぎに、上述した入力推定モデル５ａの構築方法について説明する。図３は、本発明の実施の形態における入力推定モデルの構築方法の一例を示すフローチャートである。本実施の形態における入力推定モデル５ａの構築方法は、オフラインにおいて、上述した高炉内状態推定装置１（図１参照）が入力推定モデル５ａを構築する方法である。

具体的には、この構築方法において、高炉内状態推定装置１は、図３に示すように、まず、高炉１００を模擬する高炉モデル５ｂの入力変数である装入物層厚分布ｘ_iを初期設定する（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１において、推定処理部３は、予め設定された装入物層厚（鉱石およびコークスの各層厚）の炉径方向における分布実績等のデータをもとに、炉径方向位置毎の装入物層厚分布ｘ_iの初期データ、すなわち、デフォルト分布ｘ_Dを設定する。このデフォルト分布ｘ_Dは、炉内における装入物層厚の初期設定値を炉径方向位置毎に示す分布データである。

続いて、高炉内状態推定装置１は、ステップＳ１０１によって設定したデフォルト分布ｘ_Dをもとに、装入物層厚分布セットＸｓを作成する（ステップＳ１０２）。図４は、装入物層厚のデフォルト分布を用いた装入物層厚分布セットの作成を説明する図である。ステップＳ１０２において、推定処理部３は、デフォルト分布ｘ_Dにおける炉径方向位置毎の装入物層厚の各値を、予め設定された値分、各々増減変化させる。これにより、推定処理部３は、図４に示すように、一部の炉径方向位置における装入物層厚の値が分布データ間で異なる複数の装入物層厚分布ｘ₁〜ｘ_mを作成する。推定処理部３は、これら複数の装入物層厚分布ｘ₁〜ｘ_mを１セットの分布データとし、この１セットの分布データからなる装入物層厚分布セットＸｓを作成する。

ついで、高炉内状態推定装置１は、ステップＳ１０２によって作成した装入物層厚分布セットＸｓをもとに、上述した複数の装入物層厚分布ｘ₁〜ｘ_mに対応したガス利用率分布セットＹｓを作成する（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０３において、推定処理部３は、記憶部５に予め保存されている高炉モデル５ｂを用い、装入物層厚分布セットＸｓに含まれる複数の装入物層厚分布ｘ₁〜ｘ_mの各々を高炉モデル５ｂの入力変数として、ガス利用率分布ｙ_iを推定する演算処理を行う。これにより、推定処理部３は、これら複数の装入物層厚分布ｘ₁〜ｘ_mに対応する複数のガス利用率分布ｙ₁〜ｙ_mを算出する。推定処理部３は、このように算出した複数のガス利用率分布ｙ₁〜ｙ_mを１セットの分布データとし、この１セットの分布データからなるガス利用率分布セットＹｓを作成する。

その後、高炉内状態推定装置１は、ステップＳ１０２によって作成した装入物層厚分布セットＸｓと、ステップＳ１０３によって作成したガス利用率分布セットＹｓとをもとに、入力推定モデル５ａを構築し（ステップＳ１０４）、本処理を終了する。

ステップＳ１０４において、推定処理部３は、装入物層厚分布セットＸｓに含まれる複数の装入物層厚分布ｘ₁〜ｘ_mと、ガス利用率分布セットＹｓに含まれる複数のガス利用率分布ｙ₁〜ｙ_mとの各々に対し、主成分分析を行う。これにより、推定処理部３は、これら複数の装入物層厚分布ｘ₁〜ｘ_mとガス利用率分布ｙ₁〜ｙ_mとの各成分を適当な次元に圧縮する。つぎに、推定処理部３は、この次元圧縮後の装入物層厚分布ｘ₁〜ｘ_mおよびガス利用率分布ｙ₁〜ｙ_mに対し、上述したように重回帰分析を行い、これにより、ガス利用率分布ｙ₁〜ｙ_mから装入物層厚分布ｘ₁〜ｘ_mの推定を可能にする逆影響係数Ｂを導出する。その後、推定処理部３は、このように導出した逆影響係数Ｂを、入力推定モデル５ａとして記憶部５に保存する。

（高炉内状態推定方法）
つぎに、本発明の実施の形態にかかる高炉内状態推定方法について説明する。図５は、本発明の実施の形態にかかる高炉内状態推定方法の一例を示すフローチャートである。本実施の形態にかかる高炉内状態推定方法は、上述した高炉内状態推定装置１（図１参照）を用い、図５に示すステップＳ２０１〜Ｓ２０８の各処理ステップを実行することにより、操業中の高炉１００の炉内状態をオンラインで推定する方法である。

具体的には、この高炉内状態推定方法において、高炉内状態推定装置１は、図５に示すように、まず、操業中の高炉１００の炉内状態を推定する推定処理のパラメータを設定する（ステップＳ２０１）。ステップＳ２０１において、推定処理部３は、この炉内状態の推定処理に用いる高炉モデル５ｂに必要なパラメータを設定する。この高炉モデル５ｂに対して設定するパラメータとして、例えば、高炉１００の諸元（内径等の炉内寸法）等が挙げられる。このようなパラメータの情報は、例えば、入力部８によって制御部１０に入力され、制御部１０から推定処理部３に送信される。

続いて、高炉内状態推定装置１は、操業中の高炉１００からデータを収集するタイミングであるか否かを判断する（ステップＳ２０２）。ステップＳ２０２において、制御部１０は、高炉１００に対する前回のデータ収集タイミングから所定の時間が経過する都度、この時間経過のタイミングを高炉１００からのデータ収集タイミングと判断する。

具体的には、制御部１０は、例えば基準信号（クロック信号）等をもとに、高炉１００に対する前回のデータ収集タイミングからの経過時間を計る。制御部１０は、この前回のデータ収集タイミングからの経過時間が予め設定の時間に達していない場合、データ収集タイミングではないと判断し（ステップＳ２０２，Ｎｏ）、時間経過を待つとともに、このステップＳ２０２の処理を繰り返す。一方、高炉１００に対する前回のデータ収集タイミングからの経過時間が予め設定の時間に達した場合、制御部１０は、この経過時間のタイミングを、高炉１００に対する今回のデータ収集タイミングとして判断し（ステップＳ２０２，Ｙｅｓ）、ステップＳ２０３に進む。

ステップＳ２０２によって現時点のタイミングがデータ収集タイミングであると判断された場合、高炉内状態推定装置１は、高炉１００から収集するデータとして高炉１００の炉内ガスのデータを測定する（ステップＳ２０３）。

ステップＳ２０３において、制御部１０は、ステップＳ２０２によって判断したデータ収集タイミングに、高炉１００の操業時におけるデータを測定するようにガスサンプラー２を制御する。ガスサンプラー２は、この制御部１０の制御に基づき、炉内に装入物を装入して銑鉄を製造する高炉１００の操業中に、この高炉１００の炉内を流れる炉内ガスの少なくともガス成分を炉径方向に沿って測定する。この際、ガスサンプラー２は、操業中の高炉１００の炉内における炉径方向位置毎に、炉内ガス中の一酸化炭素および二酸化炭素等の各ガス成分の成分比（ガス成分濃度）およびガス温度を測定する。ガスサンプラー２は、得られた炉径方向位置毎のガス成分濃度およびガス温度の各測定データを推定処理部３に送信する。

続いて、高炉内状態推定装置１は、操業中の高炉１００における炉内ガスの測定データの収集および実績データの算出を行う（ステップＳ２０４）。ステップＳ２０４において、推定処理部３は、ステップＳ２０３による炉内ガスの各測定データ、具体的には、炉内ガスに含まれる各ガス成分（一酸化炭素および二酸化炭素等）の炉径方向位置毎のガス成分濃度およびガス温度の各測定データを、ガスサンプラー２から収集する。ついで、推定処理部３は、これらの収集した各測定データをもとに、図１に示した鉱石およびコークス等の装入物１１０から銑鉄１１５を製造する際に用いられるガス成分の実績データを算出する。この際、上述のガス成分の実績データとして、推定処理部３は、炉径方向に沿った炉内ガスのガス利用率分布ｙ_iを算出する。具体的には、推定処理部３は、銑鉄１１５の製造に用いられる一酸化炭素および二酸化炭素のガス成分比、すなわち、比（［ＣＯ₂］／（［ＣＯ］＋［ＣＯ₂］））に基づいて、炉径方向位置毎のガス利用率分布ｙ_iを算出する。

その後、高炉内状態推定装置１は、ステップＳ２０４によって算出したガス成分の実績データが異常値であるか否かを判断する（ステップＳ２０５）。ステップＳ２０５において、判定処理部４は、上述したように推定処理部３が算出したガス成分の実績データ、具体的には、炉径方向位置毎のガス利用率分布ｙ_iを推定処理部３から取得する。判定処理部４は、取得したガス利用率分布ｙ_iにおける各炉径方向位置のガス利用率ηと、予め設定された閾値とを比較し、この比較処理の結果に基づいて、このガス利用率分布ｙ_iが異常値であるか否かを判定する。

判定処理部４は、上述した比較処理の結果、ガス利用率分布ｙ_iが異常値であると判定した場合（ステップＳ２０５，Ｙｅｓ）、この異常なガス利用率分布ｙ_iを無効にするとともに、推定処理部３に対して推定処理の実行を禁止する。この場合、高炉内状態推定装置１は、後述するステップＳ２０６〜Ｓ２０８を実行せずに、上述したステップＳ２０２に戻り、このステップＳ２０２以降の処理を繰り返す。

一方、判定処理部４は、上述した比較処理の結果、ガス利用率分布ｙ_iが異常値ではないと判定した場合（ステップＳ２０５，Ｎｏ）、このガス利用率分布ｙ_iが異常値ではない（正常値である）旨を推定処理部３に通知するとともに、推定処理部３に対して推定処理の実行を許可する。この場合、推定処理部３は、正常なガス利用率分布ｙ_iを実績データ５ｃとして記憶部５に保存する。高炉内状態推定装置１は、この正常なガス利用率分布ｙ_i、すなわち、ステップＳ２０４によって算出したガス成分の正常な実績データに基づき、操業中の高炉１００の炉内における装入物１１０の装入状態をオンライン推定する（ステップＳ２０６）。

ステップＳ２０６において、推定処理部３は、上述したステップＳ２０４によって算出したガス利用率分布ｙ_iを記憶部５内の実績データ５ｃから読み出し、読み出したガス利用率分布ｙ_iを用いて、高炉１００の炉内における装入物１１０の装入状態をオンライン推定する。この際、推定処理部３は、装入物１１０の装入状態として、装入物１１０である鉱石およびコークスの炉径方向に沿った層厚分布、すなわち、炉径方向位置毎の装入物層厚分布ｘ_iをオンライン推定する。

図６は、操業中の高炉内における装入物の装入状態をオンライン推定する推定処理を説明する図である。以下、図６を参照しつつ、ステップＳ２０６の処理を具体的に説明する。ステップＳ２０６において、推定処理部３は、記憶部５内の実績データ５ｃから読み出したガス利用率分布ｙ_iに基づく複数のガス利用率分布ｙ₁〜ｙ_mを取得し、これら複数のガス利用率分布ｙ₁〜ｙ_mからなるガス利用率分布セットＹｓを作成する。推定処理部３は、主成分分析および重回帰分析を用い、上述したガス成分の実績データであるガス利用率分布セットＹｓから、装入物１１０の装入状態を推定する。すなわち、推定処理部３は、上述したように主成分分析および重回帰分析によって予め構築した入力推定モデル５ａを記憶部５から読み出し、この入力推定モデル５ａを用い、図６に示すように、ガス利用率分布セットＹｓから装入物層厚分布セットＸｓを推定する。

ここで、装入物層厚分布セットＸｓは、操業中の高炉１００の炉内における装入物１１０の装入状態を示す複数の装入物層厚分布ｘ₁〜ｘ_mからなる１セットの分布データである。推定処理部３は、図６に示すように、入力推定モデル５ａに対し、ガス利用率分布セットＹｓを入力変数として与えることにより、上述した装入物１１０の装入状態として装入物層厚分布セットＸｓを算出する。推定処理部３は、このような装入物層厚分布セットＸｓに含まれる複数の装入物層厚分布ｘ₁〜ｘ_mに基づいて、装入物１１０の装入状態の推定結果である炉径方向位置毎の装入物層厚分布ｘ_iをオンラインで取得する。

上述したステップＳ２０６を実行後、高炉内状態推定装置１は、ステップＳ２０６によって推定した装入物１１０の装入状態に基づき、操業中の高炉１００の炉内状態をオンライン推定する（ステップＳ２０７）。ステップＳ２０７において、推定処理部３は、装入物１１０の装入状態の推定結果である炉径方向位置毎の装入物層厚分布ｘ_iに基づき、操業中の高炉１００の炉内に形成される融着帯の状態（形状、温度分布等）を、この高炉１００の炉内状態としてオンライン推定する。

図７は、操業中の高炉の炉内状態をオンライン推定する推定処理を説明する図である。以下、図７を参照しつつ、ステップＳ２０７の処理を具体的に説明する。ステップＳ２０７において、推定処理部３は、記憶部５から高炉モデル５ｂを読み出し、読み出した高炉モデル５ｂに対し、上述したステップＳ２０１によるパラメータを設定する。この際、推定処理部３は、ガスサンプラー２から収集した炉径方向位置毎のガス温度の測定データをパラメータとして高炉モデル５ｂに設定してもよい。その後、推定処理部３は、上述した炉径方向位置毎の装入物層厚分布ｘ_iに基づく複数の装入物層厚分布ｘ₁〜ｘ_m、すなわち、装入物層厚分布セットＸｓを入力変数として用い、図７に示すように、高炉モデル５ｂにより、高炉１００の炉内推定データ１２３を算出する。

ここで、炉内推定データ１２３は、操業中の高炉１００の炉内状態、具体的には、炉内の装入物１１０等による炉内混合物１１３（図１参照）の形状および温度分布等の状態を、色等の模様やその境界線等によって示す推定データである。この炉内推定データ１２３には、図７に示すように、操業中の高炉１００の炉内における融着帯の状態（形状および温度分布等）の推定結果を模様や境界線等によって示す融着帯推定データ１２５が含まれる。推定処理部３は、図７に示すように、高炉モデル５ｂに対し、装入物層厚分布セットＸｓを入力変数として与えることにより、操業中の高炉１００の炉内状態として、上述した炉内推定データ１２３を算出する。このようにして、推定処理部３は、炉内推定データ１２３によって示される高炉１００の炉内状態の推定結果、特に、融着帯推定データ１２５によって示される融着帯の形状および温度分布等の状態の推定結果を、オンラインで取得する。

上述したステップＳ２０７を実行後、高炉内状態推定装置１は、ステップＳ２０７による炉内状態のオンライン推定結果を記憶部５に保存する（ステップＳ２０８）。このステップＳ２０８において、推定処理部３は、図７に示したように高炉モデル５ｂを用いて算出した炉内推定データ１２３を、操業中の高炉１００の炉内状態のオンライン推定結果として記憶部５に保存する。その後、高炉内状態推定装置１は、上述したステップＳ２０２に戻り、このステップＳ２０２以降の処理ステップを繰り返す。

（オンライン推定結果等のデータの表示）
つぎに、本発明の実施の形態にかかる高炉内状態推定方法によって取得した炉内状態のオンライン推定結果等のデータを表示する方法について説明する。図８は、炉内状態のオンライン推定結果等のデータを表示する方法の一例を示すフローチャートである。

本実施の形態におけるデータの表示方法において、高炉内状態推定装置１は、図８に示すように、まず、上述した炉内状態のオンライン推定結果等のデータを表示するための設定を行う（ステップＳ３０１）。

ステップＳ３０１において、入力部８は、作業者の入力操作に応じて、表示設定を指示する指示情報を制御部１０に入力する。制御部１０は、入力部８からの入力情報に基づいて、表示部９の表示設定を行う。この際、制御部１０は、表示部９に表示するデータの表示内容、表示期間等を設定する。

例えば、制御部１０は、表示内容の設定において、操業中の高炉１００の炉内状態を示すオンライン推定結果として表示するデータを、図７に示した融着帯推定データ１２５を含む炉内推定データ１２３とするか否か、融着帯推定データ１２５のみとするか否かを決める。より具体的には、制御部１０は、操業中における炉内混合物１１３（図１参照）全体の状態（形状、鉱石温度分布、および圧力分布等）を示すデータを表示するか否か、この炉内混合物１１３のうち融着帯のみの形状、鉱石温度分布、および圧力分布等の状態の少なくとも一つを表示するか否かを決める。また、制御部１０は、上述のオンライン推定結果に併せて、高炉１００の操業データを表示するか否かを決める。

上述したステップＳ３０１を実行後、高炉内状態推定装置１は、ステップＳ３０１による表示設定に基づいてデータを表示し（ステップＳ３０２）、本処理を終了する。ステップＳ３０２において、制御部１０は、上述したように設定した表示内容に該当するオンライン推定結果等のデータを記憶部５から読み出す。ついで、制御部１０は、読み出したデータを表示部９に送信するとともに、上述したように設定した表示期間を表示部９に指示して、表示部９によるデータの表示処理を制御する。

表示部９は、この制御部１０による制御に基づき、指示された表示期間中、表示指示された各種データを画面に表示する。この表示期間中に表示部９によって表示される各種データとして、例えば、操業中における炉内混合物１１３全体の形状、鉱石温度分布、および圧力分布等を示す炉内推定データ１２３（図７参照）、操業中における融着帯の形状、鉱石温度分布、および圧力分布等の状態を示す融着帯推定データ１２５（図７参照）、操業中の高炉１００の操業データ等が挙げられる。

上述したステップＳ３０１，Ｓ３０２の各処理は、炉内状態のオンライン推定結果等の表示対象の各種データを表示部９に表示させる際、その都度、繰り返し実行される。作業者は、このように表示部９によって表示される各種データを視認することにより、操業中の高炉１００の炉内状態、特に、融着帯の形状等の状態をオンラインで正確に把握することができる。

図９は、本発明の実施の形態にかかる高炉内状態推定方法によって取得した炉内状態のオンライン推定結果の一例を示す図である。図１０は、本発明の実施の形態にかかる高炉内状態推定方法によって取得した炉内状態のオンライン推定結果の別例を示す図である。図１１は、本発明の実施の形態にかかる高炉内状態推定方法によって取得した炉内状態のオンライン推定結果の更なる別例を示す図である。

なお、図９〜１１において、炉径方向位置は、高炉１００の炉径（内径）と炉内の中心位置ＣＰ（図１参照）からの炉径方向の位置との比によって表現される無次元の位置（無次元化炉径方向位置）である。また、実線Ｌ１，Ｌ３，Ｌ５は、ガスサンプラー２による測定データに基づき算出された炉径方向位置毎のガス利用率分布（炉内ガスのガス成分の実績データ）から入力推定モデル５ａによって算出された炉径方向位置毎の装入物層厚分布の推定データを示す。実線Ｌ２，Ｌ４，Ｌ６は、入力推定モデル５ａによって推定された炉径方向位置毎の装入物層厚分布を入力変数として用い、高炉モデル５ｂによって算出された炉径方向位置毎のガス利用率分布の推定データを示す。破線Ｌ１１，Ｌ１２，Ｌ１３は、上述したようにガスサンプラー２による測定データに基づいて算出された炉径方向位置毎のガス利用率分布の実績データを示す。

図９〜１１に示すように、炉内状態のオンライン推定結果である融着帯推定データ１２５を高炉モデル５ｂによって算出する際の入力変数、すなわち、炉径方向位置毎のガス利用率分布の推定データ（実線Ｌ２，Ｌ４，Ｌ６参照）は、測定データに基づく炉径方向位置毎のガス利用率分布の実績データ（破線Ｌ１１，Ｌ１２，Ｌ１４）とほぼ同様になった。このことから、図９〜１１のいずれの場合においても、高炉モデル５ｂによって、炉径方向位置毎のガス利用率分布をその実績データとほぼ同様となるように推定できることが確認された。このような高炉モデル５ｂによって算出された融着帯推定データ１２５は、図９〜１１のいずれの場合においても、操業中の高炉１００の炉内における融着帯の形状等の状態をリアルタイム且つ高精度に示している。

図９〜１１に示すような融着帯推定データ１２５を図１に示した表示部９に表示し、この表示内容を視認することにより、高炉１００の操業中における融着帯の状態のオンライン推定結果を高精度に把握することができる。例えば、図９に示す融着帯推定データ１２５を参照することにより、高炉１００の炉径方向の中心部（図９中の矢印部分）において融着帯の位置が高いことが確認できる。図１０に示す融着帯推定データ１２５を参照することにより、高炉１００の炉壁近傍の部分（図１０中の矢印部分）において融着帯が下方に垂れ込む形状をなしていることが確認できる。図１１に示す融着帯推定データ１２５を参照することにより、高炉１００の炉内において融着帯の層厚の一部（図１１中の矢印部分）が分厚くなっていることが確認できる。

以上、説明したように、本発明の実施の形態では、炉内に鉱石およびコークス等の装入物を装入して銑鉄を製造する高炉の操業中に、この高炉の炉内を流れる炉内ガスの少なくともガス成分を炉径方向に沿って測定し、収集した測定データをもとに、炉内ガス中の銑鉄製造に用いられるガス成分の実績データを算出し、算出したガス成分の実績データに基づいて、操業中の高炉の炉内における装入物の装入状態を推定し、推定した装入物の装入状態に基づいて、操業中の高炉の炉内状態を推定している。

このため、炉内状態の推定に用いる高炉モデルによって算出されるガス成分の推定データと、操業中の高炉の測定データに基づき算出されるガス成分の実績データとがほぼ同様になるように、炉内における装入物の装入状態として、操業中の高炉の炉内における炉径方向位置毎の装入物層厚分布をリアルタイム且つ高精度に推定することができる。このような装入物層厚分布の推定データを入力変数として上述の高炉モデルに与えることにより、高炉の炉内状態の推定データをリアルタイム且つ高精度に算出することができる。この結果、操業中の高炉の炉内状態を高精度にオンライン推定することができる。

本発明の実施の形態にかかる高炉内状態推定装置および高炉内状態推定方法を用いることにより、操業中の高炉の炉内状態、具体的には、炉内混合物（装入物）全体の形状、鉱石温度分布、および圧力分布等の状態、特に、炉内混合物のうちの融着帯の状態（形状、鉱石温度分布、および圧力分布等）を、高炉の操業中にリアルタイム且つ高精度に把握することができる。この結果、高炉の正確な操業管理が可能になるとともに、操業中の高炉の炉内に異常が生じた際、この炉内の異常を早期に検知することができ、これにより、炉内の異常に対して可能な限り早期に対処することができる。

なお、上述した実施の形態では、データ収集すべきタイミングに、ガスサンプラー２によって高炉１００の炉内ガスのデータを測定していたが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明において、ガスサンプラー２は、高炉１００の操業期間において常時、炉内ガスのデータを測定してもよい。この場合、制御部１０は、ガスサンプラー２による全ての測定データのうち、データ収集すべきタイミングに測定されたデータのみを有効とし、これ以外のタイミングに測定されたデータを無効としてもよい。推定処理部３は、これらの測定データのうちの有効な測定データを用いて演算処理を行ってもよい。

また、上述した実施の形態では、操業中の高炉１００の炉内状態を示すオンライン推定結果等のデータを表示部９に表示させていたが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明において、上述した炉内状態のオンライン推定結果等のデータは、画面表示に限らず、紙面等の印刷媒体に印刷することによって出力してもよいし、画面表示および印刷の双方によって出力されてもよい。この場合、高炉内状態推定装置１は、データの出力部の一例として、表示部９の代わりに印刷部を備えてもよいし、表示部９および印刷部の双方を備えてもよい。

さらに、上述した実施の形態では、高炉１００の炉体温度を測定する温度計６を高炉１００の壁部の１箇所に設けていたが、本発明は、これに限定されるものではない。温度計６は、高炉１００の側壁部に１つ以上配置されてもよいし、高炉１００の炉下部に１つ以上配置されてもよい。すなわち、本発明において、高炉１００に対する温度計６の配置箇所および配置数は、特に問われない。

また、上述した実施の形態により本発明が限定されるものではなく、上述した各構成要素を適宜組み合わせて構成したものも本発明に含まれる。その他、上述した実施の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、実施例および運用技術等は全て本発明に含まれる。

１ 高炉内状態推定装置
２ ガスサンプラー
２ａ ゾンデ
３ 推定処理部
４ 判定処理部
５ 記憶部
５ａ 入力推定モデル
５ｂ 高炉モデル
５ｃ 実績データ
６ 温度計
７ 圧力計
８ 入力部
９ 表示部
１０ 制御部
１００ 高炉
１０１ 炉頂バンカー
１０２ 羽口
１１０ 装入物
１１１ 鉱石層
１１２ コークス層
１１３ 炉内混合物
１１５ 銑鉄
１２３ 炉内推定データ
１２５ 融着帯推定データ
ＣＰ 中心位置

Claims (10)

1. 炉内に装入物を装入して銑鉄を製造する高炉の操業中に、前記高炉の炉内を流れる炉内ガスの少なくともガス成分を前記高炉の炉径方向に沿って測定するガス測定部と、
   前記ガス測定部による測定データを収集し、前記装入物から前記銑鉄を製造する際に用いられる前記ガス成分の実績データを、収集した前記測定データをもとに算出し、算出した前記ガス成分の実績データに基づいて、操業中の前記高炉の炉内における前記装入物の装入状態を推定し、推定した前記装入物の装入状態に基づいて、操業中の前記高炉の炉内状態を推定する推定処理部と、
   を備えたことを特徴とする高炉内状態推定装置。
2. 前記推定処理部は、前記炉内状態として、操業中の前記高炉の炉内に形成される融着帯の状態を推定することを特徴とする請求項１に記載の高炉内状態推定装置。
3. 前記推定処理部は、前記ガス成分の実績データとして、前記炉径方向に沿った前記炉内ガスのガス利用率分布を算出し、算出した前記ガス利用率分布を用いて前記装入物の装入状態を推定することを特徴とする請求項１または２に記載の高炉内状態推定装置。
4. 前記推定処理部は、前記装入物の装入状態として、前記装入物である鉱石およびコークスの前記炉径方向に沿った層厚分布を推定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の高炉内状態推定装置。
5. 前記推定処理部は、主成分分析および重回帰分析を用いて、前記ガス成分の実績データから前記装入物の装入状態を推定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の高炉内状態推定装置。
6. 炉内に装入物を装入して銑鉄を製造する高炉の操業中に、前記高炉の炉内を流れる炉内ガスの少なくともガス成分を前記高炉の炉径方向に沿って測定するガス測定ステップと、
   前記ガス測定ステップによる測定データを収集し、前記装入物から前記銑鉄を製造する際に用いられる前記ガス成分の実績データを、収集した前記測定データをもとに算出するデータ収集演算ステップと、
   前記データ収集演算ステップによって算出した前記ガス成分の実績データに基づき、操業中の前記高炉の炉内における前記装入物の装入状態を推定する第１の推定ステップと、
   前記第１の推定ステップによって推定した前記装入物の装入状態に基づき、操業中の前記高炉の炉内状態を推定する第２の推定ステップと、
   を含むことを特徴とする高炉内状態推定方法。
7. 前記第２の推定ステップは、前記炉内状態として、操業中の前記高炉の炉内に形成される融着帯の状態を推定することを特徴とする請求項６に記載の高炉内状態推定方法。
8. 前記データ収集演算ステップは、前記ガス成分の実績データとして、前記炉径方向に沿った前記炉内ガスのガス利用率分布を算出し、
   前記第１の推定ステップは、前記データ収集演算ステップによって算出した前記ガス利用率分布を用いて、前記装入物の装入状態を推定することを特徴とする請求項６または７に記載の高炉内状態推定方法。
9. 前記第１の推定ステップは、前記装入物の装入状態として、前記装入物である鉱石およびコークスの前記炉径方向に沿った層厚分布を推定することを特徴とする請求項６〜８のいずれか一つに記載の高炉内状態推定方法。
10. 前記第１の推定ステップは、主成分分析および重回帰分析を用いて、前記ガス成分の実績データから前記装入物の装入状態を推定することを特徴とする請求項６〜９のいずれか一つに記載の高炉内状態推定方法。

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