JP2018024935A

JP2018024935A - 溶銑温度予測方法、溶銑温度予測装置、高炉の操業方法、操業ガイダンス装置、溶銑温度制御方法、及び溶銑温度制御装置

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Publication number: JP2018024935A
Application number: JP2017100503A
Authority: JP
Inventors: 佳也橋本; Yoshiya Hashimoto; 嵩啓西野; Takahiro Nishino; 洋平北村; Yohei Kitamura; 津田　和呂; Kazutomo Tsuda; 和呂津田
Original assignee: JFE Steel Corp
Current assignee: JFE Steel Corp
Priority date: 2016-08-02
Filing date: 2017-05-22
Publication date: 2018-02-15
Anticipated expiration: 2037-05-22
Also published as: JP6531782B2

Abstract

【課題】溶銑温度の予測精度を向上可能な溶銑温度予測方法及び溶銑温度予測装置を提供すること。
【解決手段】本発明に係る溶銑温度予測処理は、物理モデルに含まれるパラメータを変化させた際の物理モデルの出力変数の応答を算出する応答算出ステップと、過去の所定区間における出力変数とその実測値との差分値を出力変数の誤差として算出する誤差算出ステップと、応答算出ステップにおいて算出された物理モデルの出力変数の応答を用いて、出力変数の誤差を補償するためのパラメータの調整量を算出する調整量算出ステップと、算出された調整量に基づいて過去の所定区間前における物理モデルのパラメータを調整する調整ステップと、を含む。
【選択図】図７

Description

本発明は、溶銑温度予測方法、溶銑温度予測装置、高炉の操業方法、操業ガイダンス装置、溶銑温度制御方法、及び溶銑温度制御装置に関する。

製鉄業における高炉プロセスにおいて、溶銑温度は重要な管理指標である。特に近年の高炉操業は、原燃料コストの合理化を追求すべく、低コークス比及び高微粉炭比の条件下で行われており、炉況が不安定化しやすい。このため、炉熱ばらつき低減のニーズが大きい。一方、高炉プロセスは、固体が充填された状態で操業を行うために、プロセス全体の熱容量が大きく、操作に対する応答の時定数が長いという特徴を有している。また、高炉の上部から装入された原料が高炉の下部に降下するまでには数時間オーダーの無駄時間が存在する。このため、炉熱制御のためには将来の炉熱予測に基づいた操作変数の操作量の適正化が必須となる。

このような背景から、特許文献１には、物理モデルを利用した炉熱予測方法が提案されている。具体的には、特許文献１に記載の炉熱予測方法は、現在の炉頂ガスの組成に合致するように物理モデルに含まれるガス還元平衡パラメータを調整し、パラメータ調整後の物理モデルを用いて炉熱を予測する。

特開平１１−３３５７１０号公報

しかしながら、炉内反応の乱れの要因である装入物由来の外乱の影響は一定時間経過後に初めて実測される場合が多い。例えば炉頂部におけるコークス比に誤差が生じたとしても、その影響が炉内のガス組成に反映されるまでには、原料が炉頂部から反応帯に到達するまでの所要時間を要する。このため、現在の実測値に対してのみ物理モデルのパラメータを合わせ込んで炉熱を予測する特許文献１記載の炉熱予測方法では、非定常状態における炉内状態を精度よく推定できず、溶銑温度の予測精度が低下する。

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、溶銑温度の予測精度を向上可能な溶銑温度予測方法及び溶銑温度予測装置を提供することにある。また、本発明の他の目的は、炉熱を精度よく制御可能な高炉の操業方法、操業ガイダンス装置、溶銑温度制御方法、及び溶銑温度制御装置を提供することにある。

本発明に係る溶銑温度予測方法は、非定常状態における高炉内の状態を計算可能な物理モデルを用いて高炉における溶銑温度を予測する溶銑温度予測方法であって、前記物理モデルに含まれるパラメータを変化させた際の前記物理モデルの出力変数の応答を算出する応答算出ステップと、過去の所定区間における前記出力変数と該出力変数の実測値との差分値を前記出力変数の誤差として算出する誤差算出ステップと、前記応答算出ステップにおいて算出された前記物理モデルの出力変数の応答を用いて、前記出力変数の誤差を補償するための前記パラメータの調整量を算出する調整量算出ステップと、前記調整量に基づいて過去の所定区間前における前記物理モデルのパラメータを調整する調整ステップと、を含むことを特徴とする。

本発明に係る溶銑温度予測方法は、上記発明において、前記出力変数には、還元材比、ソルーションロスカーボン量、造銑速度、及びガス利用率のうちの少なくとも１つが含まれることを特徴とする。

本発明に係る溶銑温度予測方法は、上記発明において、前記パラメータとしてガス還元平衡パラメータ又は炉頂におけるコークス比を用いることを特徴とする。

本発明に係る溶銑温度予測装置は、非定常状態における高炉内の状態を計算可能な物理モデルを用いて高炉における溶銑温度を予測する溶銑温度予測装置であって、前記物理モデルに含まれるパラメータを変化させた際の前記物理モデルの出力変数の応答を算出する応答算出手段と、過去の所定区間における前記出力変数と該出力変数の実測値との差分値を前記出力変数の誤差として算出する誤差算出手段と、前記応答算出手段によって算出された前記物理モデルの出力変数の応答を用いて、前記出力変数の誤差を補償するための前記パラメータの調整量を算出する調整量算出手段と、前記調整量に基づいて過去の所定区間前における前記物理モデルのパラメータを調整する調整手段と、を備えることを特徴とする。

本発明に係る高炉の操業方法は、本発明に係る溶銑温度予測方法を用いて予測された溶銑温度に従って高炉の操作変数を制御するステップを含むことを特徴とする。

本発明に係る操業ガイダンス装置は、本発明に係る溶銑温度予測装置が備える前記調整手段によって調整された前記パラメータの推移を提示することにより、高炉の操業を支援する提示手段を備えることを特徴とする。

本発明に係る溶銑温度制御方法は、本発明に係る溶銑温度予測方法によって予測された溶銑温度に基づいて溶銑温度を制御する溶銑温度制御方法であって、前記調整ステップにおいて前記パラメータが調整された前記物理モデルを用いて、高炉の操作変数の現在の操作量を保持した場合の将来の溶銑温度を予測する予測ステップと、前記予測ステップにおいて予測された溶銑温度と目標溶銑温度との差を最小にするように送風湿分、微粉炭吹込み量、炉頂におけるコークス比、及び送風温度のうちの少なくとも１つを含む高炉の操作変数の適正操作量を決定し、決定した適正操作量に従って高炉の操作変数を制御する制御ステップと、を含むことを特徴とする。

本発明に係る溶銑温度制御装置は、本発明に係る溶銑温度予測装置によって予測された溶銑温度に基づいて溶銑温度を制御する溶銑温度制御装置であって、前記調整手段によって前記パラメータが調整された前記物理モデルを用いて、高炉の操作変数の現在の操作量を保持した場合の将来の溶銑温度を予測する予測手段と、前記予測手段によって予測された溶銑温度と目標溶銑温度との差を最小にするように送風湿分、微粉炭吹込み量、炉頂におけるコークス比、及び送風温度のうちの少なくとも１つを含む高炉の操作変数の適正操作量を決定し、決定した適正操作量に従って高炉の操作変数を制御する制御手段と、を備えることを特徴とする。

本発明に係る操業ガイダンス装置は、本発明に係る溶銑温度制御装置が備える予測手段によって予測された将来の溶銑温度の推移と前記適正操作量に従って高炉の操作変数を制御した場合に予測される溶銑温度の推移とを提示することにより、高炉の操業を支援する提示手段を備えることを特徴とする。

本発明に係る溶銑温度予測方法及び溶銑温度予測装置によれば、溶銑温度の予測精度を向上させることができる。また、本発明に係る高炉の操業方法、操業ガイダンス装置、溶銑温度制御方法、及び溶銑温度制御装置によれば、炉熱を精度よく制御することができる。

図１は、本発明において用いる物理モデルの入力変数及び出力変数を示す図である。図２は、物理モデルの出力変数とその実測値とのトレンドを示す図である。図３は、図２に示す物理モデルの出力変数とその実測値との誤差のトレンドを示す図である。図４は、図２に示す物理モデルの出力変数とその実測値との誤差の散布図である。図５は、コークス比をステップ的に変化させた際のソルロスカーボン量及びＲＡＲの応答を示す図である。図６は、ガス還元平衡パラメータをステップ的に変化させた際のソルロスカーボン量及びＲＡＲの応答を示す図である。図７は、本発明における溶銑温度予測処理の流れを示すフローチャートである。図８は、パラメータ調整後の物理モデルの出力変数とその実測値との誤差のトレンドを示す図である。図９は、ガス還元平衡パラメータ及びコークス比の推移を示す図である。図１０は、操作変数の操作量の推移を示す図である。図１１は、物理モデルの出力変数の将来予測を示す図である。図１２は、溶銑温度変化量の予測値と実測値との相関を示す図である。図１３は、送風湿分の操作に伴う溶銑温度の変化を示す図及び送風湿分の単位操作量当りの溶銑温度に対する影響度を示す図である。図１４は、送風湿分の適正操作量及び送風湿分操作時の溶銑温度の予測推移を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明に係る溶銑温度予測方法、溶銑温度予測装置、高炉の操業方法、操業ガイダンス装置、溶銑温度制御方法、及び溶銑温度制御装置について説明する。

〔物理モデルの構成〕
まず、本発明において用いる物理モデルについて説明する。

本発明において用いる物理モデルは、参考文献１（羽田野道春ら：“高炉非定常モデルによる火入れ操業の検討”，鉄と鋼，vol.68，p.2369）記載の方法と同様、鉱石の還元、鉱石とコークスとの間の熱交換、及び鉱石の融解等の物理現象を考慮した偏微分方程式群から構成された、非定常状態における炉内状態を計算可能な物理モデルである。

図１に示すように、この物理モデルに対して与える境界条件の中で時間変化する主なもの（入力変数，高炉の操作変数（操業因子ともいう））は、炉頂におけるコークス比（溶銑生成量１トンに対して使用されるコークス重量）、送風流量（高炉に送風される空気の流量）、富化酸素流量（高炉に吹き込まれる富化酸素の流量）、送風温度（高炉に送風される空気の温度）、微粉炭吹込み量（溶銑生成量１トンに対して使用される微粉炭の重量，ＰＣＩ）、及び送風湿分（高炉に送風された空気の湿度）である。

また、この物理モデルの主な出力変数は、炉内におけるガス利用率（ＣＯ_２／（ＣＯ＋ＣＯ_２），ηＣＯ）、原料及びガス温度、ソルーションロスカーボン量（ソルロスカーボン量）、造銑速度（溶銑生成速度）、溶銑温度、炉体ヒートロス量（冷却水により炉体を冷却した際に冷却水が奪う熱量）、及び還元材比（溶銑１トンあたりの微粉炭吹込み量とコークス比との和，ＲＡＲ）である。

本発明では、非定常状態における炉内状態を計算する際のタイムステップは３０分とした。但し、タイムステップは目的に応じて可変であり、本実施例の値に限定されることはない。本発明では、この物理モデルを用いて時々刻々変化する炉内状態及び溶銑温度を計算し、物理モデルに含まれるパラメータの誤差を時々刻々補正することによって物理モデルの精度の向上を図る。これにより、溶銑温度の予測精度を向上できると共に、高炉操業において炉熱を精度よく制御することができる。

なお、物理モデルから出力される溶銑温度の計算値とその実測値との間には数時間程度のタイムラグが存在し、計算値が実測値よりも先行して変化する。すなわち、計算値としては、炉内で滴下している溶銑温度を計算している一方、実測値としては、炉底部の湯溜まりを経由して出銑した後の溶銑温度を測定している。このため、湯溜まりにおける滞留時間分を先読みした溶銑温度の予測が可能となっている。溶銑温度の予測により、送風湿分等の高炉の操作変数の適正化が可能となる。

〔実測値との合わせ込みに使用する出力変数〕
次に、溶銑温度の実測値との合わせ込みに使用する物理モデルの出力変数について考察する。

図２（ａ）〜（ｅ）は、物理モデルの出力変数（計算値）とその実測値とのトレンドを示す図であり、図３（ａ）〜（ｅ）は、図２に示す物理モデルの出力変数とその実測値との誤差のトレンドを示す図である。出力変数としては、ηＣＯ、ソルロスカーボン量、造銑速度、ＲＡＲ、及び溶銑温度を例示している。

図３（ａ）〜（ｅ）に示すように、例えば造銑速度や溶銑温度が増加するとＲＡＲが低下する等、各出力変数の誤差のトレンド同士に相関関係があることがわかる。実際、図４（ａ）〜（ｄ）に示すように各出力変数の誤差の散布図を作成すると、誤差同士に相関関係があることがわかる。なお、図４（ａ）〜（ｄ）中、ΔηＣＯはηＣＯの誤差、Δソルロスカーボン量はソルロスカーボン量の誤差、Δ造銑速度は造銑速度の誤差、ΔＲＡＲはＲＡＲの誤差を示している。

ここで、参考文献２（小野陽一：“Ｒｉｓｔ操業線図（Ｉ），鉄と鋼，79(1993)，N618）記載のＲｉｓｔモデルの観点から考察すれば、ηＣＯ、ソルロスカーボン量、造銑速度、及びＲＡＲの４つの出力変数のうち、２つの出力変数の値が決まれば残りの２つの出力変数の値が決まることから、誤差同士に相関関係があると言える。従って、これら４つの出力変数のうち、２つの出力変数をその実測値と合わせ込めば良いということになる。そこで、本発明では、ＲＡＲとソルロスカーボン量とを実測値との合わせ込みに用いることとした。なお、本実施例では、４つの出力変数のうち、２つの出力変数をその実測値と合わせ込むこととしたが、１つの出力変数のみをその実測値と合わせ込んでも相応の計算精度向上効果を期待できることから、実測値と合わせ込む出力変数の数は２つに限定されることはなく、１つ以上であればよい。

〔調整する物理モデルのパラメータ〕
次に、実測値に計算値を合わせ込む際に調整する物理モデルのパラメータの選定について説明する。

上述の通り、本発明では、ＲＡＲとソルロスカーボン量とを実測値との合わせ込みに使用する。ＲＡＲについては、物理モデルに含まれる炉頂におけるコークス比を調整することによって実測値に計算値を合わせ込む。一般に、コークス比には仮定している原料水分率の誤差によって一定の誤差が生じているので、その誤差が経時的に変化すると仮定してコークス比を調整することは妥当である。一方、ソルロスカーボン量は炉上部におけるガス還元比率によって大きく左右されることから、物理モデルに含まれるガス還元平衡パラメータを調整することによって実測値に計算値を合わせ込む。実際の炉内では、炉上部においてガスの偏流や鉱石の被還元性によってガス還元速度が低下し、未還元状態の鉱石が炉下部に降下すると直接還元が生じ、ソルロスカーボン量が増加する。従って、ガス偏流度や鉱石の被還元性にはモデル化誤差が含まれていると仮定し、このモデル化誤差をガス還元平衡パラメータの変化として考慮することは妥当である。

なお、ηＣＯを実測値との合わせ込みに使用する場合、ガス還元平衡パラメータを調整すればよく、造銑速度を実測値との合わせ込みに使用する場合には、物理モデルに含まれるコークス比を調整するのが好ましい。

〔パラメータ調整量の決定方法〕
次に、物理モデルに含まれるパラメータの調整量の決定方法について説明する。

本発明では、過去の所定区間（例えば４８時間：炉内状態が定常状態に至るのに十分な時間）における物理モデルの出力変数とその実測値との誤差を、最小二乗法を用いてパラメータをステップ的に変化させた際のＲＡＲ及びソルロスカーボン量の応答（変化量）によりフィッテングするという方式を用いて、パラメータの調整量を決定する。以下、パラメータの調整量の決定方法について具体的に説明する。なお、所定区間の値は任意であり、本実施例に限定されることはない。

図５（ａ），（ｂ）は、コークス比をステップ的に変化させた際のソルロスカーボン量及びＲＡＲの応答を示し、図６（ａ），（ｂ）は、ガス還元平衡パラメータをステップ的に変化させた際のソルロスカーボン量及びＲＡＲの応答を示す。このようにして予め求めておいたパラメータ変化時のソルロスカーボン量及びＲＡＲの応答によりＲＡＲ及びソルロスカーボン量の誤差を補償する。なお、パラメータ変化時の出力変数の応答は、予めオフラインで求めておいてもよく、オンライン時に逐次計算するのでもよいものとする。

ここで、過去の所定区間におけるＲＡＲ及びソルロスカーボン量の誤差（実測値−計算値）をδＲＡＲ（ｋ），δＳｏｌ（ｋ）、コークス比を単位量ａ１だけ変化させた際のＲＡＲ及びソルロスカーボン量の応答をそれぞれΔＲＡＲ１（ｋ），ΔＳｏｌ１（ｋ）、ガス還元平衡パラメータを単位量ａ２だけ変化させた際のＲＡＲ及びソルロスカーボン量の応答をそれぞれΔＲＡＲ２（ｋ），ΔＳｏｌ２（ｋ）、コークス比及びガス還元平衡パラメータの調整量をそれぞれΔＯＢＣ，ΔＲＡとおく。なお、ｋはタイムステップを表す。

このとき、δＲＡＲ（ｋ），δＳｏｌ（ｋ），ΔＲＡＲ１（ｋ），ΔＳｏｌ１（ｋ），ΔＲＡＲ２（ｋ），ΔＳｏｌ２（ｋ），ΔＯＢＣ，及びΔＲＡの間には以下の数式（１）に示すような関係がある。なお、数式（１）中のｔは現在のタイムステップを示す。従って、数式（１）の左辺のベクトルをｙ、右辺の行列をＸ、未知変数ベクトルをｗとおくと、コークス比の調整量ΔＯＢＣ及びガス還元平衡パラメータの調整量ΔＲＡである未知変数ベクトルｗは以下に示す数式（２）により求められる。

これにより、コークス比の調整量ΔＯＢＣ及びガス還元平衡パラメータの調整量ΔＲＡを用いて、過去の所定区間前（例えば４８時間前）のパラメータを以下に示す数式（３），（４）のように修正できる。そして、過去の温度分布及び還元材比等を初期値として再度現在までの非定常状態における炉内状態の計算を実行する。この際、過去の温度分布等の結果が必要になるため、各タイムステップにおける温度分布等を保存しておく必要がある。これにより、溶銑温度を予測する際に用いる物理モデルの精度を保ち、溶銑温度の予測精度を向上させることができる。また、溶銑温度の予測精度が向上することにより高炉操業において炉熱を精度よく制御することができる。

上述した溶銑温度予測処理の流れをまとめると図７に示すフローチャートのようになる。図７は、本発明における溶銑温度予測処理の流れを示すフローチャートである。本発明における溶銑温度予測処理では、まず、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置が、高炉内の温度分布や還元材比分布等の出力変数の初期値を設定する（ステップＳ１）。次に、情報処理装置は、物理モデルを用いて設定されたタイムステップにおける出力変数を算出し（ステップＳ２）、所定時間区間内の各タイムステップにおける出力変数を保存する（ステップＳ３）。次に、情報処理装置は、ステップＳ２の処理において算出するタイムステップを１単位量だけ増数（＋＋）した後（ステップＳ４）に溶銑温度予測処理をステップＳ２の処理に戻すと共に、過去の所定区間における物理モデルの出力変数とその実測値との誤差を計算する（ステップＳ５）。

次に、情報処理装置は、パラメータ変化時の物理モデルの出力変数の応答を用いてステップＳ５の処理において求められた誤差を補償するためのパラメータの調整量を算出し（ステップＳ６）、ステップＳ６の処理において求められた調整量を用いて物理モデルのパラメータを調整する（ステップＳ７）。次に、情報処理装置が、高炉の操業が継続しているか否かを判別し（ステップＳ８）、高炉の操業が継続していない場合（ステップＳ８：Ｎｏ）、溶銑温度予測処理を終了する。一方、高炉の操業が継続している場合には（ステップＳ８：Ｙｅｓ）、情報処理装置は、所定時間区間前に遡って調整されたパラメータを用いて物理モデル計算を再実行した後（ステップＳ９）、溶銑温度予測処理をステップＳ２の処理に戻す。

図８（ａ）〜（ｅ）は、パラメータ調整後の物理モデルの出力変数（計算値）とその実測値との誤差のトレンドを示す図である。ここで、図８（ａ）〜（ｅ）において、溶銑温度については、計算値と実測値との間にはタイムラグが生じており、計算値が実測値よりも２時間程度先行して変化するため、計算値は２時間遅らせた値をプロットしている。なお、タイムラグは、高炉毎の炉底構造に由来して変化するため、本実施例の値に限定されることはない。

図９（ａ），（ｂ）は、ガス還元平衡パラメータ及びコークス比の推移を示す図である。図９（ａ）に示すガス還元平衡パラメータには、ガス偏流や鉱石の被還元性といったプロセスの外乱要因の影響が反映されている。また、図９（ｂ）に示すコークス比の補正係数には、コークス中の炭素割合や鉱石中の鉄分割合の誤差情報が反映されている。従って、ガス還元平衡パラメータ及びコークス比の推移をオペレータや操業関係者にリアルタイムに提示することによって、オペレータや操業関係者は外乱要因や誤差情報の推移を確認でき、高炉の操業を支援することができる。例えばガス還元平衡パラメータが低下した場合には、オペレータや操業関係者は、炉頂におけるコークス比や鉱石の装入物分布を調整することによって鉱石還元に有利な方向に高炉の状態を調整することができる。

図２（ａ）〜（ｅ）と図８（ａ）〜（ｅ）との比較から明らかなように、ソルロスカーボン量と還元材比とを実測値に合わせ込んだ結果、ηＣＯ及び造銑速度の誤差が低減していることがわかる。そして、２時間後の溶銑温度の予測誤差が２１℃から１６℃に低減している。以上のことから、本発明によれば、溶銑温度を予測する際に用いる物理モデルの精度を保ち、溶銑温度の予測精度を向上できることが確認された。また、溶銑温度の予測精度が向上することにより、高炉操業において炉熱を精度よく制御することができる。

以下、本発明によって高精度化された物理モデルを用いて溶銑温度を制御する方法について説明する。既に述べた通り、高炉プロセスの熱容量は大きいため、高炉の操作変数の操作量の変更に対する応答の時定数は１２時間程度と非常に長い。よって、炉熱ばらつきの低減のためには将来の炉内状態予測に基づいた制御が有効である。そこで、本発明では、物理モデルによる将来予測に基づいた物理モデル予測制御系を構築した。具体的には、高炉の操作変数の現在の操作量を保持することを仮定した将来の溶銑温度の予測計算、操作量のステップ応答の計算、及び操作量最適化の３ステップで物理モデル予測制御系を構築した。

溶銑温度の予測範囲について、ここまでの計算方法では炉底での滞留時間分のみの将来予測に限られたが、さらにその先についても次の方法で予測が可能である。具体的には、高炉の操作変数の現在の操作量が将来も一定に保持されたと仮定し、物理モデルを繰返し計算することにより将来の溶銑温度の予測計算を行う。図１０（ａ）〜（ｄ）に操作変数の操作量の将来予測、図１１（ａ）〜（ｅ）に溶銑温度を含む物理モデルの出力変数の将来予測を示す。時刻の原点はガイダンス時点、つまり予測を行うタイミングである。図１０（ａ）〜（ｅ）及び図１１（ａ）〜（ｅ）において、実線は計算値を示し、破線は実測値を示す。ガイダンス時点では得られない、将来区間における実測値も図中に破線で示す。

図１１（ａ）〜（ｅ）に示すように、予測計算には将来区間における操作変数の操作量を反映させていないのにも関わらず、溶銑温度の計算値は実測値と相応に合致している。これにより、高炉プロセスの熱容量が大きいため、将来１０時間先までの溶銑温度推移は過去の操作変数の操作量の蓄積により大きく影響されるといえる。以下、ここで求めた時刻ｔにおける溶銑温度の計算値を自由応答ＨＭＴ_ｆｒｅｅ（ｔ）と定義する。

次に、溶銑温度の変化量の予測精度について述べる。８時間先における溶銑温度変化量の予測値ΔＨＭＴと実測値との相関をとった結果を図１２に示す。図１２に示すように、溶銑温度の変化量を良好に予測可能であることを確認できた。従って、本発明によれば、過去に前例のない操業条件下においても、直近の炉内反応結果を用いることなく溶銑温度の将来の変化量を精度よく予測できる。

次に、ステップ応答の計算について述べる。図１３（ａ），（ｂ）に破線で示す通り、送風湿分等の操作変数を単位量だけ操作したと仮定し、自由応答ＨＭＴ_ｆｒｅｅ（ｔ）の計算時と同様に将来の溶銑温度の推移を計算する。ここでは送風湿分を１０ｇ／Ｎｍ^３変化させた場合を示した。図１３（ａ），（ｂ）において、実線は操作変数を操作していない場合における操作変数の推移を示し、破線は操作変数を操作した場合における操作変数の推移を示す。送風湿分以外の操作変数は図１０（ａ）〜（ｃ）に示したものと同一である。さらに、図１３（ｃ）に示すように、自由応答ＨＭＴ_ｆｒｅｅ（ｔ）との差分を取ることにより送風湿分の単位操作量当りの溶銑温度に対する影響度を分離した。なお、その他の操作変数についても同様の手順により操作変数の影響度を分離可能である。

一般的に高炉プロセスでは、送風温度、送風湿分、微粉炭吹込み量、炉頂におけるコークス比等の操作変数を操作することにより、溶銑温度は一定に制御されている。以下では送風湿分を操作変数として選択したが、同様のロジックを他の操作変数についても構築可能である。

次に、操作変数の最適操作量の決定方法について述べる。一般的なモデル予測制御には、予測区間（どこまで先までの区間を評価関数とするか）及び制御区間（何手先までの操作量を最適化するか）という２つの調整パラメータが存在する。本実施例では、予測区間は１０時間、制御区間は１ステップとした。但し、これらは調整可能な値であり、本実施例の値に限定されるものではない。

１０時間先までの溶銑温度目標値ＨＭＴ_ｒｅｆからの偏差の積分値と操作変数の操作量から成る以下の数式（５），（６）に示す評価関数Ｊを最小化するための送風湿分操作量ΔＢＭを求める。ここで、数式（５），（６）において、ＨＭＴ_ｐｒｅとは送風湿分変更時の溶銑温度の予測値であり、自由応答ＨＭＴ_ｆｒｅｅ（ｔ）に送風湿分の効果を重ね合わせたものである。また、ａ，ｂは重み係数である。また、Ｓｔｐ_ＢＭ（ｔ）は送風湿分のステップ応答である。以上の問題を２次計画問題に帰着して解く。なお、数式（５），（６）は送風湿分の適正操作量を求めるためのものであるが、同様にして微粉炭吹込み量、炉頂におけるコークス比、及び送風温度の適正操作量も求めることができる。

本発明により求めた送風湿分の適正操作量及び送風湿分操作時の溶銑温度の予測推移を図１４（ａ），（ｂ）に示す。図１４（ａ），（ｂ）において、ＬＡは送風湿分の計算値、ＬＢは送風湿分の実測値、ＬＣは送風湿分のガイダンス値、ＬＤは溶銑温度の計算値、ＬＤ’は送風湿分無操作時における溶銑温度の計算値、ＬＥは溶銑温度の実測値、ＬＦは送粉湿分操作時における溶銑温度の計算値を示す。また、本実施例では、溶銑温度の目標値を１５００℃とした。このように炉熱過剰を予測できた時点で先行させて送風湿分を上昇させることにより、炉熱過剰を緩和することができる。また、このように無操作時の溶銑温度予測推移及びガイダンス操作時の溶銑温度予測推移を提示することにより、ガイダンス操作の影響を直観的に把握可能な操業ガイダンスを構築することができる。

Claims

非定常状態における高炉内の状態を計算可能な物理モデルを用いて高炉における溶銑温度を予測する溶銑温度予測方法であって、
前記物理モデルに含まれるパラメータを変化させた際の前記物理モデルの出力変数の応答を算出する応答算出ステップと、
過去の所定区間における前記出力変数と該出力変数の実測値との差分値を前記出力変数の誤差として算出する誤差算出ステップと、
前記応答算出ステップにおいて算出された前記物理モデルの出力変数の応答を用いて、前記出力変数の誤差を補償するための前記パラメータの調整量を算出する調整量算出ステップと、
前記調整量に基づいて過去の所定区間前における前記物理モデルのパラメータを調整する調整ステップと、
を含むことを特徴とする溶銑温度予測方法。
前記出力変数には、還元材比、ソルーションロスカーボン量、造銑速度、及びガス利用率のうちの少なくとも１つが含まれることを特徴とする請求項１に記載の溶銑温度予測方法。
前記パラメータとしてガス還元平衡パラメータ又は炉頂におけるコークス比を用いることを特徴とする請求項２に記載の溶銑温度予測方法。
非定常状態における高炉内の状態を計算可能な物理モデルを用いて高炉における溶銑温度を予測する溶銑温度予測装置であって、
前記物理モデルに含まれるパラメータを変化させた際の前記物理モデルの出力変数の応答を算出する応答算出手段と、
過去の所定区間における前記出力変数と該出力変数の実測値との差分値を前記出力変数の誤差として算出する誤差算出手段と、
前記応答算出手段によって算出された前記物理モデルの出力変数の応答を用いて、前記出力変数の誤差を補償するための前記パラメータの調整量を算出する調整量算出手段と、
前記調整量に基づいて過去の所定区間前における前記物理モデルのパラメータを調整する調整手段と、
を備えることを特徴とする溶銑温度予測装置。
請求項１〜３のうち、いずれか１項に記載の溶銑温度予測方法を用いて予測された溶銑温度に従って高炉の操作変数を制御するステップを含むことを特徴とする高炉の操業方法。
請求項４に記載の溶銑温度予測装置が備える前記調整手段によって調整された前記パラメータの推移を提示することにより、高炉の操業を支援する提示手段を備えることを特徴とする操業ガイダンス装置。
請求項１〜３のうち、いずれか１項に記載の溶銑温度予測方法によって予測された溶銑温度に基づいて溶銑温度を制御する溶銑温度制御方法であって、
前記調整ステップにおいて前記パラメータが調整された前記物理モデルを用いて、高炉の操作変数の現在の操作量を保持した場合の将来の溶銑温度を予測する予測ステップと、
前記予測ステップにおいて予測された溶銑温度と目標溶銑温度との差を最小にするように送風湿分、微粉炭吹込み量、炉頂におけるコークス比、及び送風温度のうちの少なくとも１つを含む高炉の操作変数の適正操作量を決定し、決定した適正操作量に従って高炉の操作変数を制御する制御ステップと、
を含むことを特徴とする溶銑温度制御方法。
請求項４に記載の溶銑温度予測装置によって予測された溶銑温度に基づいて溶銑温度を制御する溶銑温度制御装置であって、
前記調整手段によって前記パラメータが調整された前記物理モデルを用いて、高炉の操作変数の現在の操作量を保持した場合の将来の溶銑温度を予測する予測手段と、
前記予測手段によって予測された溶銑温度と目標溶銑温度との差を最小にするように送風湿分、微粉炭吹込み量、炉頂におけるコークス比、及び送風温度のうちの少なくとも１つを含む高炉の操作変数の適正操作量を決定し、決定した適正操作量に従って高炉の操作変数を制御する制御手段と、
を備えることを特徴とする溶銑温度制御装置。
請求項８に記載の溶銑温度制御装置が備える予測手段によって予測された将来の溶銑温度の推移と前記適正操作量に従って高炉の操作変数を制御した場合に予測される溶銑温度の推移とを提示することにより、高炉の操業を支援する提示手段を備えることを特徴とする操業ガイダンス装置。