JP2018024936A - 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 - Google Patents

Abstract

【課題】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方法は、還元材比とソルーションロスカーボン量との関係、還元材比とガス利用率との関係、及び還元材比と炉体ヒートロス量との関係のうちの少なくとも１つについて、物理モデルによって計算された値同士の感度と実操業データの実績値同士の感度とが合致するように、物理モデルにおけるガス還元速度又は炉体ヒートロス量と関係するパラメータを適正化し、パラメータが適正化された物理モデルを用いて高炉における溶銑温度を予測するステップを含む。【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、物理モデルを用いたアプローチにより溶銑温度を予測する方法や過去データに基づいた統計的アプローチにより溶銑温度を予測する方法が提案されている。具体的には、特許文献１には、前者の方法として、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速度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方法が記載されている。また、特許文献２には、後者の方法として、過去の操業条件の中から現在の操業条件に類似する操業条件を抽出し、抽出された過去の操業条件に基づいて溶銑温度を予測する方法が記載されている。さらに、特許文献３には、後者の方法として、過去データを用いて統計モデルを構築し、構築された統計モデルを用いて溶銑温度を予測する方法が記載されている。

特開平１１−３３５７１０号公報 特開２００７−４７２８号公報 特開２００８−１４４２６５号公報

しかしながら、特許文献１記載の方法は、パラメータを調整することによってガス利用率等の直近データの絶対値のみに対して物理モデルの計算値を合わせ込むという手法であり、溶銑温度の今後数時間の変化量の予測精度が向上したか否かについては言及していない。溶銑温度の制御のためには今後数時間後に溶銑温度がどの程度変化するかという変化量予測が必要である。このため、特許文献１記載の方法によれば、溶銑温度を精度よく制御することができない。

一方、特許文献２記載の方法では、溶銑温度の予測精度が担保されるのは類似した操業条件がある場合に限られ、未知の操業条件に対しては溶銑温度の予測精度低下の懸念がある。また、高炉の操業条件には、送風温度、コークス比、送風流量等の数多くの操作変数があり、いずれの操作変数に対しても溶銑温度の応答の時定数が長いため、過去データに依拠して溶銑温度を予測する場合には、操作変数の時系列データを考慮する必要がある。ところが、操作変数の時系列データの組み合わせ数は膨大になるため、必ずしも類似度の高い時系列データが存在するとは限らない。

また、特許文献３記載の方法では、入力情報として、数時間前のソルロスカーボン量等の炉内反応結果情報が必要になることから、例えばコークス比を切り換えた直後等の操作結果が炉内反応結果にまだ現れていない状況では、溶銑温度の予測精度が低下する可能性がある。

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、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、還元材比とソルーションロスカーボン量との関係、還元材比とガス利用率との関係、及び還元材比と炉体ヒートロス量との関係のうちの少なくとも１つについて、前記物理モデルによって計算された値同士の感度と実操業データの実績値同士の感度とが合致するように、前記物理モデルにおけるガス還元速度又は炉体ヒートロス量と関係するパラメータを適正化し、パラメータが適正化された物理モデルを用いて高炉における溶銑温度を予測するステップを含むことを特徴とする。

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、還元材比とソルーションロスカーボン量との関係、還元材比とガス利用率との関係、及び還元材比と炉体ヒートロス量との関係のうちの少なくとも１つについて、前記物理モデルによって計算された値同士の感度と実操業データの実績値同士の感度とが合致するように、前記物理モデルにおけるガス還元速度又は炉体ヒートロス量と関係するパラメータを適正化し、パラメータが適正化された物理モデルを用いて高炉における溶銑温度を予測する手段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によって計算された前記物理モデルの計算値同士の関係と実操業データの実績値同士の関係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。

本発明に係る操業ガイダンス装置は、本発明に係る溶銑温度予測装置によってパラメータが適正化された物理モデルから算出される、炉内に形成される熱保存帯位置及び化学保存帯位置を含む温度分布及び還元率分布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、前記パラメータが適正化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、前記パラメータが適正化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変化量と実操業データにおける溶銑温度の変化量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、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。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、Ｒｉｓｔモデルを示す図である。 図３は、ＲＡＲとηＣＯとの関係、ＲＡＲとソルロスカーボン量との関係、及びＲＡＲと炉体ヒートロス量との関係の一例を示す図である。 図４は、パラメータ適正化前に物理モデルを用いて図３に示す関係を計算した結果を示す図である。 図５は、実操業及び物理モデルのＲｉｓｔモデルを示す図である。 図６は、パラメータ適正化前後の固体温度とガス組成分率との関係を示す図である。 図７は、パラメータ適正化後に物理モデルを用いて図３に示す関係を計算した結果を示す図である。 図８は、パラメータ適正化された物理モデルによって計算された炉内の温度、鉱石酸化度、及びガス利用率の炉内高さ方向の分布を示す図である。 図９は、操作変数の操作量の推移を示す図である。 図１０は、物理モデルの出力変数の将来予測を示す図である。 図１１は、パラメータ適正化前後における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１２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１３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。 図１４は、ガイダンス操作量と実際のオペレータによる操作量との比較結果とガイダンス順守及び非順守それぞれの場合における溶銑温度のヒストグラムとを示す図である。

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。

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任意であるが、本発明ではタイムステップを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。この物理モデルを用いることによって、時々刻々変化する炉内状態及び溶銑温度を計算することができる。以下では、タイムステップｋにおける溶銑温度の計算値及び実測値をそれぞれＣａｌ＿ＨＭＴ（ｋ）及びＡｃｔ＿ＨＭＴ（ｋ）と示す。

〔Ｒｉｓｔモデルについて〕
次に、物理モデルのパラメータを適正化する上で重要な考え方である、熱バランス物質収支モデル（Ｒｉｓｔモデル）の概略について説明する。

図２に示すように、Ｒｉｓｔモデルとは、高炉内におけるＲＡＲ、ソルロスカーボン量（ソルロス）、ηＣＯ、酸素原単位、造銑速度、炉体ヒートロス量（ヒートロス）、溶銑／スラグ顕熱、及び送風顕熱の関係を示すモデルであり、詳しくは参考文献２（小野陽一：“Ｒｉｓｔ操業線図（Ｉ），鉄と鋼，79(1993)，N618）に記載されている。このＲｉｓｔモデルによれば、送風温度一定の下で微粉炭吹込み量を増量する等してＲＡＲを上げれば、溶銑温度や炉体ヒートロス量が上昇することがわかる。また、ガス偏流等によって炉体ヒートロス量が増加した場合であっても、それに引っ張られるようにＲＡＲが上昇することがわかる。このように物質バランスと熱バランスとは相互に影響を及ぼすため、原因結果の因果関係は一義的には定まらない。なお、図２中のシャフト効率とは、高炉における間接還元の理論限界（ＦｅＯの還元の際のＣＯ／ＣＯ_２比率の制約）からの解離度を示すものであり、ηＣＯとソルロスカーボン量から一意に求められる指数である。

ここで、Ｒｉｓｔモデルにおける重要な概念として、Ｐ点回りとＷ点回りという考え方について触れておく。Ｒｉｓｔモデルの操業線Ｌ１は傾きと切片との２自由度があるため、操業線Ｌ１の傾きであるＲＡＲが決まっても１自由度が残る。つまり、ＲＡＲ変化時にどこを回転中心とするかはその時々の炉内状態によって変化する。その極端な例として、Ｐ点回りとＷ点回りという場合がある。

Ｐ点回りとは、図中のＰ点を回転中心として操業線Ｌ１が回転する場合であり、ＲＡＲが大きくなると、操業線Ｌ１と線分ＡＷとの交点Ｂが点Ａ側に移動するためシャフト効率が大幅に減少するのに対して、炉下部から排出される顕熱は変わらない。つまり、ＲＡＲ増大による鉄単位量あたりの潜熱の増加量はＷ点排出ガスの顕熱増加（ＣＯガス分率増加）とソルロスカーボン量の増加とによる吸熱に利用される。

これに対して、Ｗ点回りとは、Ｗ点を回転中心としてシャフト効率が一定のまま操業線Ｌ１が回転することを意味し、ＲＡＲを増やせば炉下部の顕熱が大幅に増大する。Ｗ点におけるガス組成（Ｗ点排出ガスカロリー）が固定されているため、ＲＡＲ増加による鉄単位量あたりの潜熱は炉下部で顕熱として利用される。以上の考え方を念頭におき物理モデルのパラメータを適正化する。

ある高炉の実操業データにおけるＲＡＲとηＣＯとの関係、ＲＡＲとソルロスカーボン量との関係、及びＲＡＲと炉体ヒートロス量との関係を図３（ａ）〜（ｃ）に示す。また、同じ期間における操業データを用いて、参考文献１記載の理論式に基づいた物理モデルにより図３（ａ）〜（ｃ）に示す関係を計算した結果を図４（ａ）〜（ｃ）に示す。

図３（ｂ）に示すように、実操業では、ＲＡＲとソルロスカーボン量との間には傾きが負の相関があることから、操業線Ｌ１はＷ点回りよりとなっている。これに対して、図４（ｂ）に示すように、物理モデル上では、ＲＡＲとソルロスカーボン量との間には傾きが正の相関があることから、物理モデル上では操業線Ｌ１はＰ点回りよりとなっている。このような差異はＲＡＲとηＣＯとの間にも現れている。なお、ＲＡＲとηＣＯとの間の相関の傾きにおいて、実操業における傾きが物理モデルにおける傾きより緩やかな理由は操業線の回転中心がより上方に位置するためである。

これにより、実操業のＲｉｓｔモデルは図５（ａ）に示すように表され、物理モデルのＲｉｓｔモデルは図５（ｂ）に示すように表される。すなわち、図５（ａ）に示すように、実操業では、Ｗ点回りよりとなることによって、操業線Ｌ１は点Ｂを回転中心として回転することによって操業線Ｌ１’となる。結果、ＲＡＲが増加すると共に、ソルロスカーボン量は減少する。これに対して、物理モデル上では、図５（ｂ）に示すように、Ｐ点回りよりとなることによって、操業線Ｌ１は点Ｐ（点Ｐ’）を回転中心として回転することによって操業線Ｌ１’となる。結果、ＲＡＲが増加すると共にソルロスカーボン量が増加する。

〔パラメータの適正化方法〕
次に、物理モデルのパラメータの適正化方法について説明する。

一般に、高炉の内部には熱保存帯と呼ばれる９００〜１０００℃程度の昇温が停滞する領域が存在し、さらに熱保存帯の内側には鉱石還元が停滞する化学保存帯が存在する。そして、ガス組成分率（ＣＯ／（ＣＯ＋ＣＯ_２））は、この領域においてＦｅ−ＦｅＯの還元平衡のラインに到達すると考えられる。ところが、パラメータを適正化する前の物理モデルでは、図６に破線で示すように、ガス組成がＦｅ−ＦｅＯの還元平衡のライン（ＣＯ／ＣＯ_２平衡ライン）に到達することなく炉頂に抜けている。これは、ＲＡＲの変動によってＷ点におけるガス組成が大きく変動することを意味し、物理モデルがＰ点回りよりとなっていることの原因といえる。

本来、ガス組成分率は、図６に実線で示すように、上述した温度域においてＦｅ−ＦｅＯの還元平衡のラインに到達すべきである。この温度域におけるガス組成は、ガス還元反応（ＦｅＯ＋ＣＯ＝Ｆｅ＋ＣＯ_２）によるＣＯ消費反応とカーボンガス化反応（Ｃ＋ＣＯ_２＝２ＣＯ）によるＣＯ生成反応とのバランスによって決まる。従って、上述した温度域においてガス組成分率をＦｅ−ＦｅＯの還元平衡のラインに到達させるためには、ガス還元速度を速め（例えば２倍の速度）、カーボンガス化反応速度を遅くする（例えば１／５の速度）ことが有効である。本実施例では、ＲＡＲ及びソルロスカーボン量の計算値同士の感度（相関の傾き）が、実操業データにおけるＲＡＲ及びソルロスカーボン量の実績値同士の感度と合致するように物理モデル上のパラメータを修正した。

また、Ｗ点回りよりになるということは、Ｐ点回りよりと比較して、ＲＡＲの単位量変化時の炉下部顕熱（炉体ヒートロス量＋溶銑温度）の変化量が大きくなるということである。溶銑温度と炉体ヒートロス量とは、熱量としては同等であり、ＲＡＲ増加させれば炉体ヒートロス量も当然増加する。つまり、ＲＡＲの増加に伴い発生する熱を炉体ヒートロス量と溶銑温度とで奪い合った結果、溶銑温度が決まる。よって、本発明では、ＲＡＲと炉体ヒートロス量の関係も物理モデルに反映させた上で溶銑温度を予測する。

具体的には、本発明では、ＲＡＲと炉体ヒートロス量との関係を再現するように炉体ヒートロス量を物理モデル上で与える。本実施形態では、炉体ヒートロス量の値を理論式から求められる値の５倍の大きさとした。なお、この値は、ＲＡＲ及び炉体ヒートロス量の計算値同士の感度が、実操業データにおけるＲＡＲ及び炉体ヒートロスの実績値同士の感度と合致するように求めた。以上のようにしてパラメータを適正化した結果を図７（ａ）〜（ｃ）に示す。図４（ａ）〜（ｃ）に示したパラメータ適正化前と比較して、図３（ａ）〜（ｃ）に示した実操業の傾向に近づいていることがわかる。このように、例えばＲＡＲとソルロスカーボン量との関係を実際値及び計算値の両ケースについてリアルタイムで提示することにより、操業者は物理モデルの精度を把握することができる。よって、以下で示す溶銑温度ばらつき低減のための操業ガイダンスの信頼性を判断する際の一つの指標となりうる。

なお、本実施例では、ＲＡＲとソルロスカーボン量との関係及びＲＡＲと炉体ヒートロス量との関係について、物理モデルによる計算値同士の感度と実操業データの実績値同士の感度とが合致するように、物理モデルにおけるガス還元速度又は炉体ヒートロス量と関係するパラメータを適正化したが、本発明は本実施例に限定されることはなく、ＲＡＲとソルーションロスカーボン量との関係、ＲＡＲとガス利用率との関係、及びＲＡＲと炉体ヒートロス量との関係のうちの少なくとも１つについて、物理モデルによって計算された値同士の感度と実操業データの実績値同士の感度とが合致するように、物理モデルにおけるガス還元速度又は炉体ヒートロス量と関係するパラメータを適正化すればよい。

本発明によりパラメータ適正化された物理モデルによって計算された炉内の温度、鉱石酸化度、及びガス利用率の炉内高さ方向の分布を図８（ａ）〜（ｃ）に示す。縦軸の高さ位置の原点は羽口高さである。ガス利用率とは炉内で発生したＣＯガスが鉱石の還元に利用され、ＣＯ_２ガスに転化した割合を示す。図８（ａ）に示すように、鉱石は炉頂において常温で装入され、炉内を降下するに従ってガスとの熱交換により温度が上昇する。図８（ａ）の２ｍ以下の領域においてガスと鉄の温度差が開いているが、これは鉱石が溶解し溶銑となり、熱交換が生じるガス・鉄相間の界面積が小さくなったためである。また、図８（ｂ）に示すように、炉頂で装入された未還元鉱石（ＦｅＯ１．５）は炉内を降下する過程でＣＯガス及びＨ_２ガスによって還元されるため、鉱石の酸化度が炉下部ほど低下している。また、図８（ｃ）に示すように、ガス利用率は羽口高さではゼロであり、ガスが炉内を上昇する過程で鉱石還元により上昇する。

既に述べた通り、高炉内部には熱保存帯及び化学保存帯の存在が確認されている。この領域においてガス利用率はＦｅ−ＦｅＯの還元平衡に到達する。本物理モデルにおいても高さ位置８〜１２ｍにかけてこのような領域を再現できている。これは、図６に実線で示した通り、Ｆｅ−ＦｅＯの平衡ラインにＣＯ／ＣＯ_２比が到達するようにモデルを調整した結果得られたものである。熱保存帯及び化学保存帯の位置は炉内の熱レベルに応じて上下動することが知られており、このような炉内状態をオペレータに提示することにより、日々の操業アクションの参考となることが期待される。例えば未還元鉱石が炉下部に流入した場合、炉熱低下につながるため、溶銑温度の低下が生じる前に炉熱上昇アクションを講じることが可能となる。

次に、炉熱ばらつき低減のための適正操作量の決定方法について述べる。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。

まず、将来の溶銑温度の予測計算について述べる。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９（ａ）〜（ｄ）に操作変数の操作量の将来予測、図１０（ａ）〜（ｄ）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９（ａ）〜（ｄ）及び図１０（ａ）〜（ｄ）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１０（ａ）〜（ｄ）に示すように、予測計算には将来区間における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、パラメータ適正化前後における溶銑温度の変化量の予測精度について述べる。８時間後における溶銑温度変化量の予測値と実績値との相関をとった結果を図１１（ａ），（ｂ）に示す。図１１（ａ），（ｂ）に示すように、パラメータ適正化前後で溶銑温度変化量の実測値と計算値との相関関係が改善され、溶銑温度の変化量の予測精度が向上していることが確認された。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ことが確認された。

次に、ステップ応答の計算について述べる。図１２（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１２（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）〜（ｄ）に示したものと同一である。さらに、図１２（ｃ）に示すように、自由応答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する。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、及び炉頂におけるコークス比のうちの少なくとも１つ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、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量から成る以下の数式（１），（２）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（１），（２）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（１），（２）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１３（ａ），（ｂ）に示す。図１３（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は送風湿分操作時における溶銑温度の実測値を示す。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、炉熱過剰を緩和可能と考えられる。また、無操作時の溶銑予測推移、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。

ガイダンス操作量と実際のオペレータによる操作量との比較を行った結果を図１４（ａ）に示す。オペレータの操作量はガイダンス時点から２時間後までの操作量とした。オペレータによる操作とガイダンスシステムとの操作量の差が３ｇ／Ｎｍ^３以内であるケースをガイダンス順守とし、それ以外のケースをガイダンス非順守と定義した。ガイダンス順守、非順守それぞれの場合ついて、ガイダンスから１０時間経過した際の溶銑温度のヒストグラムを図１４（ｂ），（ｃ）に示す。ガイダンス順守ケースでは溶銑温度のばらつきが３．７℃低減していることを確認できた。これにより、本発明による炉熱制御方法の有効性が検証された。

Claims (9)

1. 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、
   還元材比とソルーションロスカーボン量との関係、還元材比とガス利用率との関係、及び還元材比と炉体ヒートロス量との関係のうちの少なくとも１つについて、前記物理モデルによって計算された値同士の感度と実操業データの実績値同士の感度とが合致するように、前記物理モデルにおけるガス還元速度又は炉体ヒートロス量と関係するパラメータを適正化し、パラメータが適正化された物理モデルを用いて高炉における溶銑温度を予測するステップを含むことを特徴とする溶銑温度予測方法。
2. 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、
   還元材比とソルーションロスカーボン量との関係、還元材比とガス利用率との関係、及び還元材比と炉体ヒートロス量との関係のうちの少なくとも１つについて、前記物理モデルによって計算された値同士の感度と実操業データの実績値同士の感度とが合致するように、前記物理モデルにおけるガス還元速度又は炉体ヒートロス量と関係するパラメータを適正化し、パラメータが適正化された物理モデルを用いて高炉における溶銑温度を予測する手段を備えることを特徴とする溶銑温度予測装置。
3. 請求項１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。
4. 請求項２に記載の溶銑温度予測装置によって計算された前記物理モデルの値同士の関係と実操業データの実績値同士の関係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。
5. 請求項２に記載の溶銑温度予測装置によってパラメータが適正化された物理モデルから算出される、炉内に形成される熱保存帯位置及び化学保存帯位置を含む温度分布及び還元率分布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。
6. 請求項１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、
   前記パラメータが適正化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。
7. 請求項２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、
   前記パラメータが適正化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。
8. 請求項７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変化量と実操業データにおける溶銑温度の変化量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。
9. 請求項７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。

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